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O artigo apresenta o DP-LAC, um método leve para o ajuste fino federado com privacidade diferencial de modelos de linguagem que estima e adapta eficientemente o limite de corte sem custos adicionais de privacidade ou ajuste de hiperparâmetros, alcançando uma melhoria de 6,6% na precisão em relação às abordagens existentes.
Este artigo apresenta a Especulação no Tempo de Teste (TTS), um método de destilação online que adapta continuamente um modelo rascunho durante a inferência utilizando os sinais de verificação do modelo-alvo, superando assim a degradação de desempenho dos especuladores existentes em sequências longas e melhorando significativamente os comprimentos de aceitação.
Este artigo apresenta a construção do Conjunto de Dados Financeiros Anotados (FIAD), um recurso linguístico coreano derivado de avaliações de aplicativos bancários e Grafos de Gramática Local, utilizado para gerar dados de treinamento anotados que melhoram significativamente o desempenho de diversos modelos de NLU em sistemas de diálogo de atendimento ao cliente bancário.
NEO é um método de Adaptação em Tempo de Teste sem hiperparâmetros e computacionalmente eficiente que melhora a robustez e a calibração do modelo sob mudanças de distribuição ao realinhar as representações dos dados de destino na origem, alcançando precisão superior em múltiplos conjuntos de dados e dispositivos com sobrecarga computacional mínima.
O artigo apresenta o Scam2Prompt, um framework escalável que revela uma vulnerabilidade de segurança crítica e agravante em Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, onde prompts automatizados derivados de sites de golpes maliciosos desencadeiam com sucesso a geração de código prejudicial em até 47,3% dos casos em múltiplos modelos, tornando as medidas de segurança atuais, como guardrails e RAG, insuficientes.
Este artigo estabelece que as linguagens livres de contexto substituíveis sob uma tipagem fixa de monoide finito podem ser identificadas no limite a partir de dados positivos, com construção e atualização de hipóteses executadas em tempo polinomial no tamanho da amostra para a classe geral de tipo fixo e uma garantia completa de tempo e dados polinomiais (incluindo um limite polinomial no tamanho da amostra característica) para a subclasse linear, por meio de uma teoria de reconstrução tipada finita construída em torno de uma gramática de hipótese canônica derivada de um conjunto finito de observações.
O artigo prova que a classe de complexidade NL é distinta de logCFL, um resultado que implica ainda as separações L ≠ Ptime e NL ≠ Ptime.
Este artigo apresenta o INCAMA, um framework consciente da física que combina a inversão no espaço latente com um codificador Mamba consciente de atrasos para recuperar estruturas neurais causais direcionadas a partir de sinais de neuroimagem distorcidos, demonstrando desempenho superior às linhas de base tanto em simulações quanto em dados reais de fMRI.
Este artigo estabelece uma representação em forma quadrática do traço escalar de Casimir, derivando um kernel de Green induzido a partir de uma redução de Riesz de codimensão três, o que permite que a expectativa da energia de uma fonte gaussiana regularizada pelo calor reproduza exatamente o traço e confirme os resultados padrão de parte finita em geometrias de placas paralelas de Dirichlet.
Este trabalho estende o formalismo do espaço de fase restrito para regimes quasi-locais com observadores estáticos em distâncias finitas, demonstrando que os buracos negros de RN nesse cenário exibem comportamentos termodinâmicos e transições de fase notavelmente semelhantes aos buracos negros de RN-AdS assintóticos, incluindo transições do tipo Hawking-Page no limite neutro, desde que seja incluído um par extra de variáveis termodinâmicas (pressão e área de fronteira).