Este artigo fala sobre os desafios na validação de modelos por causa de dados contaminados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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SeMOPO melhora o aprendizado a partir de dados de baixa qualidade, separando informações úteis do barulho.
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Analisando as principais questões no MARL offline e propondo soluções padronizadas.
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Um olhar sobre o papel dos dados não probabilísticos nos métodos estatísticos modernos.
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Avaliar o valor dos dados é fundamental pra melhorar os resultados do aprendizado de máquina.
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Métodos para identificar características importantes em ambientes de dados de baixa qualidade.
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Os modelos GLM-4 mostram melhorias nas capacidades de entender e gerar linguagem.
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Um novo modelo melhora os dados sintéticos de EHR pra aplicações de saúde mais eficientes.
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DIPS resolve problemas de qualidade de dados na pseudo-rotulagem pra ter melhores resultados em machine learning.
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A FineWeb oferece 15 trilhões de tokens para melhorar o treinamento de modelos de linguagem.
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Este artigo examina como pequenos modelos de linguagem aprendem a lidar com ruído nos dados.
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O VideoEval estabelece um novo padrão para avaliar modelos de vídeo de forma eficaz.
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Este artigo fala sobre como resolver o colapso do modelo usando uma seleção de dados melhor e feedback.
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Um novo método melhora a detecção de imagens e textos com rótulos errados em conjuntos de dados.
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Descubra como o Transdutor SQL Semântico melhora a clareza e a gestão dos dados.
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Explorando como dados ruidosos afetam o desempenho do modelo em dados não vistos.
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Usando UMAP pra identificar erros de rotulagem em conjuntos de dados de imagens médicas.
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Esse artigo fala sobre os desafios de detectar alucinações na tradução automática em várias línguas.
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LawLuo junta vários agentes pra melhorar a experiência de consulta jurídica.
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Este artigo analisa as desvantagens de usar dados gerados por LLM para treinar novos modelos.
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Um novo método melhora a qualidade dos dados sintéticos pra alinhar melhor os modelos de linguagem.
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Apresentando o ASPen, um sistema pra melhorar a qualidade dos dados com técnicas avançadas de resolução de entidades.
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Novas regras focam na transparência e na gestão da incerteza na tecnologia de IA.
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Pesquisa sobre como treinar modelos de linguagem para línguas sub-representadas de forma eficiente.
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Um estudo sobre como melhorar modelos de linguagem usando artigos médicos focados.
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Esse artigo explora como identificar e gerenciar preconceitos na IA para resultados justos.
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Uma estrutura pra melhorar o desempenho da IA em tarefas visuais imitando os julgamentos humanos.
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Este artigo avalia o sentimento e o significado nas legendas de imagens.
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Este artigo destaca como as variações de rótulos afetam os modelos de aprendizado de máquina.
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Melhore a qualidade dos dados através de análise visual para projetos de IA eficazes.
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Investigação de problemas no conjunto de dados que afetam a precisão na classificação de imagens de tecidos.
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Uma nova abordagem pra combinar registros com precisão em conjuntos de dados com erros.
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Novos métodos melhoram o K-means agrupando dados, resolvendo problemas de dados faltantes.
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Novos sistemas melhoram os dados de interação proteína-ligante para um design de medicamentos melhor.
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Uma visão geral das forças e fraquezas dos Modelos de Visão-Linguagem de hoje.
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Esse texto analisa a qualidade diferente do conteúdo da Wikipedia em várias línguas.
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A granularidade de classe ajuda a organizar grafos de conhecimento pra melhorar a busca de informações.
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Dados ruins podem fazer com que o desempenho do modelo seja ruim em aplicações de deep learning.
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Ruído nos rótulos pode atrapalhar modelos de deep learning; novos métodos melhoram a precisão.
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Entendendo os preconceitos de dados em machine learning pra detectar cyberbullying de forma eficaz.
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