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Este artigo oferece uma visão geral da Aprendizagem por Reforço Automatizada (AutoRL), abrangendo sua literatura, técnicas recentes baseadas em modelos de linguagem, desafios e direções futuras para automatizar componentes como modelagem de MDP, seleção de algoritmos e otimização de hiperparâmetros.
Este artigo propõe um modelo de classificação baseado em subsequências e consciente da incerteza, que combina desempenho comparável aos métodos de ponta com explicabilidade nativa para lidar com séries temporais astronômicas incertas, superando as limitações de métodos interpretáveis existentes e ignorando a incerteza dos dados.
Esta pesquisa oferece uma revisão abrangente dos avanços recentes nos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), abordando suas origens, técnicas principais (como pré-treinamento e ajuste fino), capacidades de utilização e avaliação, além de discutir recursos disponíveis e desafios futuros.
Esta pesquisa de revisão examina a aplicação da teoria da utilidade na modelagem cognitiva de sistemas robóticos, analisando a evolução desde arquiteturas comportamentais até sistemas de valor em agentes individuais e multiagentes, e propõe direções futuras e problemas em aberto para o desenvolvimento de interações robóticas estáveis e confiáveis.
Este artigo propõe um algoritmo baseado em loops para o agendamento e roteamento online e sem conflitos de veículos guiados automáticos (AGVs) em grafos de loop, demonstrando experimentalmente que ele supera ou iguala o desempenho de outros métodos com menor tempo de computação.
O artigo apresenta o Agent-OM, um novo paradigma baseado em agentes de LLM que utiliza um framework com agentes siameses e ferramentas específicas para realizar correspondência de ontologias, demonstrando desempenho superior em tarefas complexas e de poucos exemplos em comparação com os sistemas mais avançados existentes.
Este artigo apresenta uma revisão abrangente da Avaliação Adaptativa Computadorizada (CAT) sob uma perspectiva de aprendizado de máquina, explorando como técnicas modernas podem otimizar modelos de medição, seleção de questões e controle de testes para criar sistemas mais robustos, justos e eficientes.
O artigo apresenta o FEX, um novo framework que utiliza otimização por gradiente de política para gerar explicações baseadas em atribuição de forma rápida e escalável, reduzindo drasticamente o tempo de inferência e o uso de memória em comparação com abordagens tradicionais, sem comprometer a qualidade ou a aplicabilidade geral.
Este artigo investiga a fase de corrupção observada no ajuste fino de poucos exemplos de Modelos de Difusão, identifica sua causa na distribuição de aprendizado restrita e propõe o uso de Redes Neurais Bayesianas para mitigar esse problema, melhorando a fidelidade, qualidade e diversidade das imagens geradas sem custos adicionais de inferência.
O artigo apresenta o LAMBDA, um sistema de análise de dados baseado em agentes de linguagem natural de código aberto e sem necessidade de programação, que combina agentes programadores e inspetores com intervenção humana direta e integração de conhecimento externo para tornar a análise de dados mais acessível e eficiente.
O artigo apresenta o OTAD, um modelo de defesa adversarial robusto que combina treinamento de redes neurais com regularização baseada em transporte ótimo e interpolação via problema de integração convexa para garantir continuidade de Lipschitz local, superando modelos existentes em diversos conjuntos de dados.
Este artigo propõe um método de Amostragem de Importância Annealed (AIS) combinado com reparametrização eficiente para otimizar o aprendizado variacional de Modelos de Variáveis Latentes de Processo Gaussiano (GPLVMs), superando as limitações de abordagens anteriores em espaços de alta dimensão e alcançando melhores limites variacionais e convergência em diversos conjuntos de dados.
Este artigo apresenta o MLVAS, um sistema multimodal que integra análise de vídeo e áudio para extrair automaticamente segmentos-chave e métricas de videolaringoscopia, visando auxiliar no diagnóstico clínico da paralisia das pregas vocais.
Este artigo explora o potencial transformador da inteligência artificial na geração e validação de casos de teste, destacando como essa tecnologia supera os desafios dos métodos tradicionais ao aumentar a eficiência, a cobertura e a confiabilidade dos lançamentos de software, ao mesmo tempo em que aborda os obstáculos relacionados à qualidade dos dados e à supervisão humana.
Este artigo propõe uma reavaliação rigorosa da eficiência energética das Redes Neurais de Spiking (SNNs) em comparação com Redes Neurais Artificiais Quantizadas (QNNs), utilizando um modelo analítico abrangente que considera custos de movimentação de dados e memória, demonstrando que as SNNs só superam as QNNs em regimes operacionais específicos (como baixas taxas de disparo) e que, em cenários otimizados, podem dobrar a vida útil da bateria de dispositivos como relógios inteligentes.
Este artigo propõe uma Rede de Osciladores Acoplados (CON) que, ao garantir estrutura lagrangiana, estabilidade global e mapeamento invertível, permite o controle de alto desempenho de sistemas físicos complexos diretamente no espaço latente utilizando apenas imagens como feedback.
Este artigo apresenta o BNEM, um amostrador baseado em Boltzmann que utiliza a técnica de correspondência de energia com ruído (NEM) combinada com um método de bootstrap para gerar amostras independentes e identicamente distribuídas a partir de funções de energia, alcançando desempenho superior e maior robustez em comparação com trabalhos anteriores.
O artigo apresenta o PiVOT, um novo mecanismo de prompting visual que aproveita um modelo fundacional pré-treinado (CLIP) para gerar e refinar dinamicamente prompts online, permitindo que o rastreador suprima distratores e melhore o desempenho no rastreamento genérico de objetos.
Este artigo apresenta as Equações Diferenciais com Atraso Neurais (NDDEs), um framework contínuo inspirado no formalismo de Mori-Zwanzig que utiliza um conjunto finito de atrasos temporais para aprender dinâmicas não-Markovianas de sistemas parcialmente observáveis de forma mais eficiente e precisa do que métodos existentes como LSTMs e ANODEs.
O artigo apresenta o Puppet-CNN, um framework que modela os parâmetros de redes neurais convolucionais como um sistema dinâmico contínuo governado por equações diferenciais, permitindo a geração adaptativa de camadas baseada na complexidade da entrada e reduzindo significativamente o número de parâmetros armazenados sem comprometer o desempenho.