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Este artigo propõe e avalia métodos de consulta ativa para minimizar o erro aditivo na aprendizagem de funções de conjunto subaditivas com valores faltantes, focando na redução da distância entre as conclusões mínima e máxima dessas funções em cenários offline e online.
Este artigo investiga como modelos de linguagem como o OPT podem desenvolver erros persistentes durante o treinamento ao estabelecerem cedo vieses estatísticos equivocados (especialmente baseados em bigramas) que se tornam difíceis de reverter, sugerindo que insights linguísticos são essenciais para otimizar esse processo.
O artigo apresenta o CARE, um framework agêntico que aprimora a responsabilidade clínica no raciocínio médico multimodal ao decompor a tarefa em módulos especializados com fundamentação em evidências visuais e verificação iterativa, superando significativamente os modelos de ponta em benchmarks de VQA médica.
O artigo apresenta o CFG-Ctrl, um quadro unificado que reinterpreta a Orientação Livre de Classificador (CFG) como um controle de fluxo, propondo especificamente o método SMC-CFG baseado em Controle por Modo Deslizante para superar a instabilidade e a perda de fidelidade semântica dos métodos existentes, garantindo convergência estável e superior em modelos de geração de imagens.
Este artigo apresenta a primeira avaliação abrangente do ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT) para análise de código multitarefa, demonstrando que um único módulo PEFT compartilhado pode igualar ou superar o ajuste fino completo e o ajuste de tarefas únicas, oferecendo um excelente equilíbrio entre desempenho e eficiência enquanto revela que o sucesso depende de fatores como estabilidade da tarefa, arquitetura do modelo e complementaridade.
O artigo propõe o "Targeted Reasoning Unlearning" (TRU), uma nova abordagem que utiliza alvos de raciocínio explícitos para guiar a remoção precisa de conhecimento indesejado em Grandes Modelos de Linguagem, garantindo ao mesmo tempo a preservação das capacidades gerais do modelo e a robustez contra ataques.
O artigo apresenta o MoE-SpAc, um framework de inferência para modelos MoE em dispositivos de borda heterogêneos que utiliza a Decodificação Especulativa como sensor de previsão de demanda de memória, resultando em um aumento de 42% na taxa de tokens por segundo em comparação com a linha de base mais avançada.
Este artigo apresenta um framework que otimiza a transformação de características impulsionada por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) através de um ciclo fechado de evolução de demonstrações e seleção diversificada de experiências, superando métodos existentes em desempenho, estabilidade e cobertura em benchmarks tabulares.
Este artigo apresenta o TAMUSA-Chat, um quadro de pesquisa para desenvolver sistemas conversacionais de modelos de linguagem adaptados a contextos institucionais, combinando ajuste fino supervisionado, geração aumentada por recuperação e metodologias de avaliação para garantir transparência e conformidade com práticas de IA responsável.
Este estudo avalia a robustez e a segurança pedagógica de modelos de linguagem offline para o ensino da língua turca, demonstrando que modelos de 8B a 14B parâmetros oferecem o melhor equilíbrio entre custo e segurança, enquanto a resistência a anomalias não depende apenas da escala do modelo e o viés de sycophancy representa um risco pedagógico.
Este artigo oferece uma fundamentação teórica para as capacidades emergentes de modelos de linguagem grandes, demonstrando que a compreensão semântica de prompts, o aprendizado em contexto e o raciocínio em cadeia de pensamento são impulsionados pela inferência de probabilidades de transição, redução de ambiguidade e decomposição de tarefas, respectivamente.
Este artigo apresenta a criação do banco de dados LatamQA, composto por mais de 26 mil perguntas e respostas sobre culturas latino-americanas extraídas da Wikipedia e Wikidata, utilizado para demonstrar que os Grandes Modelos de Linguagem exibem viés sociocultural, performando melhor em espanhol peninsular e em seus idiomas nativos do que nas diversas culturas da América Latina.
O artigo apresenta o SpreadsheetArena, uma plataforma de avaliação que utiliza comparações cegas para analisar a capacidade de modelos de linguagem em gerar planilhas complexas, revelando que, embora existam critérios variados de preferência, os modelos atuais ainda não conseguem garantir consistentemente as melhores práticas específicas de domínio, como no setor financeiro.
Este artigo demonstra que as abordagens atuais de detecção de mentiras em modelos de linguagem falham ao identificar enganos que não envolvem falsidades explícitas, revelando uma lacuna crítica que exige a incorporação de crenças de segunda ordem e cenários dialógicos no treinamento de sondas.
O artigo descreve a abordagem da GATech na tarefa compartilhada AbjadGenEval, onde o ajuste fino do codificador multilíngue E5-large com pooling médio alcançou um F1 de 0,75 na classificação de texto árabe gerado por IA, superando métodos de pooling mais complexos devido à estabilidade e à observação de que textos humanos tendem a ser significativamente mais longos que os gerados por máquinas.
Este artigo demonstra que, para a classificação de textos médicos árabes em 82 categorias, os codificadores bidirecionais especializados (como o AraBERTv2) superam os decodificadores causais ao capturar com mais precisão as fronteiras semânticas necessárias, mesmo diante de desequilíbrio de classes e ruído nos dados.
O artigo apresenta o Personalized GRPO (P-GRPO), um novo framework de alinhamento que supera as limitações do GRPO padrão ao normalizar vantagens com base em históricos específicos de grupos de preferência, permitindo assim uma convergência mais rápida e um alinhamento eficaz com preferências humanas heterogêneas sem sacrificar capacidades gerais.
Este artigo propõe definições conceituais e operacionais claras para distinguir "modelos de IA" de "sistemas de IA", com base em uma revisão sistemática da literatura e de documentos regulatórios, visando resolver ambiguidades na atribuição de responsabilidades aos diferentes atores da cadeia de valor de IA e facilitar a implementação de regulamentações como o AI Act da UE.
O LWM-Temporal é um modelo de base para canais sem fio que utiliza atenção espaciotemporal esparsa alinhada à propagação e pré-treinamento auto-supervisionado para aprender representações universais e transferíveis que capturam a evolução induzida pela mobilidade, superando abordagens existentes em tarefas de previsão de canal, especialmente em horizontes longos e com dados limitados.
O artigo apresenta o HTM-EAR, um sistema de memória hierárquica que combina armazenamento de trabalho baseado em HNSW com armazenamento de arquivo e um mecanismo de roteamento híbrido para preservar informações essenciais e manter alta precisão em consultas sob condições de saturação, superando significativamente abordagens tradicionais como LRU.