O Service Weaver facilita a criação de aplicativos nativos em nuvem, diminuindo a complexidade.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O TREACLE ajuda os usuários a escolher os melhores modelos de linguagem dentro do orçamento e dos prazos.
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A visualização de dados simplifica a análise de dados e melhora a tomada de decisões para as organizações.
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Um novo sistema melhora o agendamento de funções e a gestão de recursos na computação serverless.
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Uma olhada em métodos de monitoramento em tempo real para desempenho do sistema e segurança.
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O aprendizado federado enfrenta novos ataques de envenenamento, ameaçando a segurança na tecnologia de carros autônomos.
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O framework CALRec melhora as recomendações usando Modelos de Linguagem Grandes e dados sequenciais.
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Um novo método traz riscos significativos para a privacidade no aprendizado federado.
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Um novo framework melhora o desempenho dos modelos de linguagem em dispositivos limitados.
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Este artigo explora métodos modernos para detectar malware usando aprendizado profundo e tecnologias inovadoras.
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Novos métodos melhoram a precisão dos sistemas de recomendação pra oferecer uma experiência melhor pros usuários.
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Um olhar sobre como ataques de canal lateral visam chaves criptográficas.
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Uma nova forma de melhorar a recuperação de documentos através de indexação otimizada.
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Este estudo examina métodos para melhorar a segurança de plugins no desenvolvimento de software.
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Os sistemas de IA estão cada vez mais se alinhando na forma como representam dados.
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Um olhar sobre o princípio CAP e seu impacto nos grandes modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a capacidade dos modelos de esquecer informações visuais específicas.
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Uma nova abordagem usa LLMs pra melhorar as recomendações pros usuários de forma eficaz.
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Esse artigo fala sobre a importância e as estratégias pra garantir a segurança das cadeias de suprimento de software.
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A memória CXL aumenta a capacidade e a eficiência para aplicações exigentes.
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Este artigo foca na estimativa de canal em sistemas MIMO usando quantização de um bit.
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O FedGELA enfrenta desafios no aprendizado federado com dados parcialmente disjuntos em classes.
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Analisando como a qualidade do conjunto de calibração afeta o desempenho do LLM depois da quantização.
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Explorando a eficácia de questionários em VR pra coletar feedback melhor.
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Um novo framework melhora a eficiência no tratamento de pedidos para LLMs.
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CF-Diff combina filtragem colaborativa e modelos de difusão pra dar recomendações melhores.
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