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Novo método melhora a precisão em modelos de visão-linguagem, reduzindo conteúdo enganoso.

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BatchBPE oferece uma forma mais rápida de tokenização em processamento de linguagem natural.

Um novo sistema melhora o manuseio de dados em tempo real para plataformas de busca e recomendação.

Uma nova abordagem pra distinguir estrelas misturadas em imagens astronômicas usando aprendizado de máquina.

O modelo TOGGL melhora a precisão da transcrição em situações de fala sobreposta.

Uma nova estrutura melhora os modelos de linguagem ao integrar dados externos para uma precisão melhor.

Métodos inovadores preservam características importantes enquanto comprimem dados visuais.

Um novo sistema melhora a eficiência do treinamento de modelos de linguagem grande multimodal.

O LibRPA simplifica os cálculos de energia em ciência dos materiais para sistemas grandes.

Uma visão geral do aprendizado PAC e suas implicações na inteligência artificial.

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MATR melhora a detecção de ações em vídeos não editados usando tecnologia com memória aumentada.

A pesquisa apresenta um novo método pra melhorar a qualidade das imagens de câmeras de eventos.

Explorando novos métodos de compressão de áudio pra melhorar a qualidade do som.

A Atenção em Árvore melhora a eficiência no processamento de sequências longas para modelos de aprendizado de máquina.

Uma estrutura pra melhorar a eficiência no aprendizado multitarefa através da compressão adaptativa de modelos.

Um novo método melhora a seleção de parâmetros para redes neurais de valores complexos em comunicação digital.

Um novo método aumenta a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem multimodal grandes.

Apresentando o MS-Mapping, um sistema que melhora a precisão e eficiência do mapeamento LiDAR.

Um novo framework melhora o processamento de dados em dispositivos de borda.

Um novo compilador melhora a comunicação e a gestão de tarefas dos chips de IA.

Novas técnicas em computação fotônica mostram potencial pra lidar com várias tarefas de forma eficiente.

Novo framework melhora o treinamento de modelos de linguagem multimodal para um desempenho melhor.

O SAMSA melhora a eficiência de autoatenção para vários tipos de dados.

Um método pra prever as necessidades de FPGA pra redes neurais antes de construí-las.

Explorando como embeddings transformam o processamento de informações em máquinas.

O filtro Memento oferece atualizações eficientes e baixas taxas de erro para conjuntos de dados dinâmicos.

Uma nova arquitetura melhora a multiplicação matriz-vetor em circuitos fotônicos.

Um esquema pra classificar os diferentes estilos de direção pra melhorar a segurança nas estradas.

Uma olhada em como a superposição melhora a computação e a eficiência das redes neurais.

Um novo método melhora a velocidade e a eficiência dos grandes modelos de linguagem.

Um modelo de transformer melhorado, feito pra lidar de forma eficiente com múltiplos tipos de dados.

O R-Adapter melhora a eficiência e a robustez no ajuste de modelos para tarefas de imagem e texto.

CROME torna os modelos multimodais mais fáceis de usar com menos treino necessário.

Um novo algoritmo melhora a eficiência na compilação de circuitos quânticos usando strings de Pauli.

Uma visão geral do SAM e do SAM2, modelos que estão transformando a eficiência da segmentação de imagens.

Esse estudo apresenta um método pra melhorar a eficiência da contagem de modelos usando eliminação de cláusulas bloqueadas.

FruitNeRF usa tecnologia de imagem 3D pra contar frutas com precisão na agricultura.