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A fusão de gêmeos melhora a eficiência da fusão de modelos e a adaptabilidade em várias tarefas.

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Um novo framework resolve desafios na destilação de conhecimento para dados com cauda longa.

Apresentando um método flexível para taxas de aprendizado que melhora o desempenho do modelo sem cronogramas pré-definidos.

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DIPS resolve problemas de qualidade de dados na pseudo-rotulagem pra ter melhores resultados em machine learning.

Um novo método melhora a seleção de exemplos e a otimização de instruções para modelos de linguagem grandes.

Um novo padrão para o desaprendizado de máquinas melhora a avaliação e a comparação de métodos.

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Explorando leis de conservação e seu papel em cenários complexos de aprendizado de máquina.

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Melhorando o processamento de dados por meio do compartilhamento de conhecimento entre diferentes tipos de dados.

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Uma nova abordagem melhora o ajuste de temperatura na destilação de conhecimento para um treinamento de modelo mais eficaz.

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O HyperLoader melhora o treinamento de modelos multitarefa usando técnicas inovadoras e hipernetworks.

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Um novo método minimiza características enganosas em aprendizado de máquina com menos esforço humano.

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