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Aprenda sobre reconhecimento de entidades nomeadas e seu impacto no processamento de dados.

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Um novo método melhora a compreensão de sentenças pelos computadores.

Este estudo avalia o aprendizado zero-shot e few-shot em aplicações clínicas.

Descubra como a ACCIO melhora a compreensão de tabelas por meio de comparações inovadoras.

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A Recycled Attention oferece uma solução pra respostas mais rápidas dos modelos de linguagem.

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Novo estudo mostra que modelos de IA podem ajudar a encontrar erros em citações científicas.

Um framework que combina informações estruturais e semânticas melhora a conclusão de grafos de conhecimento.

O KALE combina imagens com legendas ricas pra facilitar o entendimento.

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Usando modelos menores pra acelerar o treinamento de modelos de linguagem maiores.

Estruturas em árvore melhoram a eficiência e a organização dos modelos de linguagem.

Uma nova forma de deixar os modelos de linguagem mais leves sem perder desempenho.

O EVQAScore melhora a avaliação de QA em vídeo de um jeito eficiente e eficaz.

Este estudo analisa como grandes modelos de linguagem podem se comportar mal e ser manipulados.

Cientistas misturam dados de séries temporais com texto pra melhorar as previsões do tempo.

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

Uma nova abordagem melhora a eficiência do modelo de linguagem através de uma ativação de especialistas mais inteligente.

Um novo método melhora a classificação de texto usando prompts parecidos com código.

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Pesquisadores enfrentam o problema das imprecisões nos modelos de linguagem.

SAM-Decoding melhora a eficiência da geração de texto em modelos de linguagem.

Um novo método melhora as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem usando otimização de preferências.

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Pesquisas mostram como os Transformers lidam com a memorização em tarefas de linguagem.

A pesquisa usa user-agents pra avaliar sistemas de diálogo voltados pra tarefas.

A Llava mistura texto e imagens pra melhorar as respostas das perguntas.