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Estudo revela como previsões moldam nossas ações durante o movimento.

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Um novo padrão avalia as habilidades dos LLMs em processos de modelagem matemática.

Pesquisas revelam novas dinâmicas em condensados de Bose-Einstein em rotação e sua emissão de luz.

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Analisando as condições para solucionabilidade em operadores pseudodiferenciais do tipo subprincipal.

A pesquisa foca em redes quasiperiódicas, localização e espectros de borboleta em sistemas não-Hermíticos.

Um conjunto de dados que examina como os valores culturais moldam as respostas da IA a questões sociais.

Esse estudo questiona a eficácia do ReAct em melhorar o desempenho dos LLMs.

Os pesquisadores analisam conectomas neurais pra entender como o cérebro funciona em diferentes espécies.

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Novo método revela arranjos cristalinos em 3D sem danificar as amostras.

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Esse artigo apresenta um método pra identificar relações de causa e efeito em sistemas complexos.

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Pesquisadores investigam os desafios que os LLMs enfrentam com perguntas ambíguas.

Esse estudo analisa como lobos e cachorros usam raciocínio pra encontrar recompensas.

CoNHD melhora a modelagem de hipergrafos pra relacionamentos complexos com classificação dependente de arestas.

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Analisando problemas que distorcem as métricas de desempenho relatadas em aprendizado de máquina.

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Explorando o impacto da estrutura PAC-Bayes na generalização de aprendizado de máquina.

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Novos métodos melhoram as previsões para materiais compósitos em várias indústrias.

Aprendizado de máquina dá uma sacada sobre o comportamento de fluidos viscoelásticos em várias indústrias.

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Uma nova estrutura enfrenta os desafios de lidar com mudanças significativas nos dados.

Uma abordagem cautelosa na escolha de modelos causais melhora a precisão da pesquisa.

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Pesquisadores usam aprendizado de máquina para cálculos eficientes de funções de distribuição de partons.

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