Artigos mais recentes para Sistemas Colaborativos

EFVFL oferece um jeito estável de se comunicar de forma eficiente sem compartilhar dados pessoais.

Apresentando o FedGTG pra reter conhecimento enquanto aprende em ambientes federados.

O framework POGEMA melhora a navegação de múltiplos agentes pra evitar obstáculos de forma eficiente.

Um novo método melhora a eficiência de aprendizado enquanto preserva o conhecimento em sistemas de aprendizado federado.

ReDel ajuda agentes de IA a trabalharem juntos em tarefas complexas de forma eficiente.

Um novo método melhora a segurança contra ataques em sistemas de aprendizado federado.

Um novo framework melhora o aprendizado federado ao lidar com problemas de dados ruidosos.

Uma nova abordagem melhora o trabalho em equipe e a tomada de decisão em sistemas de robôs descentralizados.

Uma nova forma de proteger dados sensíveis usando métodos de criptografia colaborativa.

Um novo método melhora a segurança do aprendizado federado combatendo ataques bizantinos de forma eficaz.

RoLoRA melhora o aprendizado federado com ajuste fino robusto e comunicação eficiente.

Uma nova abordagem pra melhorar o raciocínio da IA usando estratégias de múltiplos agentes.

A criptografia seletiva melhora a privacidade sem comprometer o desempenho do modelo no aprendizado colaborativo.

A-FedPD alinha as atualizações do modelo pra reduzir a instabilidade do treinamento no aprendizado federado.

Uma olhada nos desafios e soluções do aprendizado federado em manter a privacidade dos dados e a precisão do modelo.

HEXA-MoE melhora a eficiência da IA com colaboração de especialistas e menos comunicação.

Descubra como o Safe RL garante interações de IA mais inteligentes e seguras.

FedGR melhora o aprendizado federado ajustando rótulos barulhentos pra uma colaboração mais eficiente.

Descubra como o MALT melhora a resolução de problemas através do trabalho em equipe entre modelos de linguagem.

Combinando modelos personalizados com insights globais pra melhorar a privacidade na troca de dados.

FedPIA melhora o aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade dos dados sensíveis.

Robôs aprendem a andar juntos usando métodos avançados sem compartilhar dados sensíveis.

O Calibre melhora o aprendizado federado personalizado com um desempenho de modelo melhor e mais justiça.