Nem todas as cabeças de atenção importam: estudo acelera modelos de visão-linguagem
ProViP poda tokens visuais e cabeças de atenção sem treino, acelerando modelos de visão-linguagem em 1,62x e mantendo 95,9% do desempenho.
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Pesquisa mapeia como as pessoas dão sentido à inteligência artificial
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FARCA: método de treino mira a factualidade para reduzir alucinações em LLMs
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Técnica corta até 23% dos tokens de raciocínio de LLMs sem perder precisão em matemática
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TransRetrieval promete mais recall em recomendação gastando menos processamento
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ReliableRAG filtra desinformação em respostas de IA com recuperação de documentos
Método quebra documentos em triplas verificáveis para combater informação enganosa em respostas RAG de múltiplas etapas, com melhores pontuações.
SMART: IA une reconhecimento e localização de sinais na língua de sinais
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Preprint revela que a maioria das métricas automáticas de criatividade tem correlação fraca com o julgamento humano, e juízes-LLM apresentam efeito teto.
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ShardMeter prevê tempo e custo de treinamento distribuído com erro abaixo de 15%
Modelo leve estima tempo de execução, vazão por GPU e gargalos de treinamento sharded, com erro mediano abaixo de 15% nos testes…
SRPO: novo método de RL reporta ganhos sobre o GRPO com 3,8x menos computação
Pré-print apresenta o Self-Reflective Policy Optimization, que converte feedback esparso em supervisão por token e supera o GRPO com fração do custo…
AWS lança BatchWriteRecord e ListRecords no SageMaker Feature Store
Novas APIs resolvem a baixa vazão da escrita um a um e a falta de visibilidade sobre registros no armazenamento em memória…