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Novas pesquisas mostram como modelos neurais imitam o córtex visual para processar informações.

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Um novo método melhora a detecção OOD ao combinar representações de dados globais e locais.

O FedSIS melhora a detecção de ataques de apresentação facial enquanto garante a privacidade dos dados.

Este artigo fala sobre ataques de envenenamento em modelos de deep learning financeiro e seus riscos ocultos.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Automatizar a priorização de relatórios de bugs melhora a segurança de contratos inteligentes e a eficiência dos desenvolvedores.

SpikingBERT combina redes neurais de pulso com tarefas de linguagem pra ter uma eficiência energética melhor.

Integrar metadados melhora o desempenho em tarefas de fala, tipo identificação de língua.

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Este artigo fala sobre como os robôs conseguem identificar parceiros de conversa usando pistas visuais.

DiTTO combina aprendizado de máquina com modelos de difusão pra resolver PDEs de forma eficiente.

Pesquisas mostram estereótipos prejudiciais em modelos de linguagem em relação a grupos marginalizados.

Esse artigo fala sobre as capacidades em tempo real do modelo Transducer e as melhorias recentes.

Uma nova abordagem melhora como os computadores reconhecem gestos na comunicação.

Esse artigo explora os desafios do reconhecimento de conceitos abstratos na visão computacional.

Esse estudo compara PEFT e ICL na melhoria da geração de código usando LLMs.

Uma olhada em como a IA desafia nossas opiniões sobre criatividade e arte.

Pesquisas mostram como as imagens influenciam as respostas em perguntas visuais.

Um novo framework melhora a eficácia dos ataques adversariais em modelos de código.

Uma nova abordagem pra melhorar modelos de machine learning em várias áreas.

Cientistas usam aprendizado de máquina pra classificar aglomerados estelares em galáxias próximas com mais precisão.

Uma estrutura pra avaliar a efetividade das GNNs em sistemas de recomendação.

Um novo método para avaliar modelos de aprendizado de máquina sem dados rotulados.

Um novo método pra ajudar a IA a aprender continuamente sem perder o que já aprendeu.

Uma nova abordagem melhora as tarefas de localização de vídeo usando modelos pré-treinados.

A pesquisa sobre computação em reservatórios foca em otimizar designs de redes para melhorar o aprendizado de máquina.

Explorando o papel dos mapas de saliência em melhorar a precisão da segmentação.

Analisando como as habilidades dos agentes impactam as interações e estratégias.

Novos métodos de remoção de ruído em imagens melhoram a qualidade usando menos recursos.

Explorando os benefícios do split learning para treinar modelos de saúde seguros.

Novo método melhora a privacidade enquanto permite um uso melhor dos dados de saúde.

Pesquisa sobre como gerar gestos realistas de ouvintes durante conversas usando modelos de linguagem.

Um novo método melhora a segmentação de vasos sanguíneos e a extração de linhas centrais em imagens médicas.

Evol-Q melhora a precisão de quantização em Transformers de Visão usando técnicas de busca evolutiva.

Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações aos usuários através de aprendizado adaptativo.

DynED adapta modelos de conjunto para os desafios de fluxo de dados em tempo real.