Artigos mais recentes para Modelos Computacionais

Novas técnicas de modelagem melhoram nossa compreensão sobre o movimento das bactérias.

Pesquisas mostram uma restauração de simetria única em sistemas localizados de múltiplos corpos através do efeito Mpemba.

Explorando como os defeitos influenciam o emaranhado em sistemas quânticos.

Um novo método usando AutoSparse pra poda eficiente de redes neurais desde o começo.

Novos métodos melhoram as previsões da dinâmica costeira usando aprendizado profundo.

Um olhar sobre o Sparse Mamba, um método para melhorar o controle de modelos de linguagem.

Uma nova abordagem para melhorar o treinamento do GFlowNet com recompensas dependentes da política.

Este artigo apresenta um modelo para estudar a propagação de erros na computação quântica.

Este artigo fala sobre a conexão entre RvNNs e Transformers através de CRvNN e NDR.

Um novo método melhora a compreensão de linguagem em modelos Transformer usando geometrias não-lineares.

Explorando como erros na computação catalítica podem ampliar as capacidades computacionais.

Explore a complexidade dos autômatos finitos usando letras translúcidas no reconhecimento de linguagem.

HetSheaf melhora a representação de dados em grafos heterogêneos pra um desempenho melhor do modelo.

Um resumo das funções de string e sua importância na computação.

Explorando o impacto da recorrência na eficácia dos Transformers em tarefas de linguagem.

Usando modelagem de ordem reduzida pra prever movimentos de solo em terremotos mais rápido.

Novos métodos melhoram GNNs para tipos de gráfico desafiadores.

Analisando como o BERT interpreta palavras com múltiplos significados.

Pesquisadores desenvolvem modelos que imitam o processamento do cérebro usando luz e sistemas supercondutores.

Um novo método melhora a compreensão e a confiabilidade das redes neurais.

Um novo método melhora a representação de estruturas químicas pra uma análise e eficiência maiores.

Sistemas quânticos oferecem um jeito confiável de gerar números imprevisíveis.

Esse artigo fala sobre métodos pra entender melhor as redes neurais através de Autoencoders Esparsos e Regularização de Recursos Mutuais.

Explorando as capacidades e desafios da tecnologia Transformer em entender a linguagem.

Um jeito novo de entender as relações causais em ambientes dinâmicos.

Essa pesquisa melhora os Grafos de Conhecimento usando técnicas de amostragem negativa aprimoradas pra um desempenho melhor do modelo.

Descubra como os modelos NERDSS interagem com partículas e revelam padrões complexos na natureza.

Explorando como diferentes neurônios melhoram o desempenho do cérebro e influenciam o aprendizado de máquina.

Cientistas descobrem caminhos eficientes para o movimento de moléculas usando modelos avançados.

Descubra como redes neurais melhoram nossa compreensão do modelo de Hubbard e dos estados quânticos.

Um novo método permite que os neurônios funcionem de forma independente, melhorando o treinamento de redes neurais.

Uma olhada nos modelos Mamba e de espaço de estado nas capacidades de IA.

Aprenda como as redes neurais melhoram através do treinamento e da estrutura dos dados.

Modelos de espaço de estados geradores de gráficos melhoram a maneira como as máquinas aprendem com dados complexos.

ReMoE traz flexibilidade e eficiência para modelos de linguagem com seleção dinâmica de especialistas.

Mergulhe nas complexidades de como as redes neurais aprendem e interagem.