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DistilGPT2 é um modelo de geração de texto em inglês destilado, derivado do GPT-2. Ele oferece uma alternativa mais rápida e leve ao seu predecessor, tornando-o adequado para…

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GPT-5.6 é o mais recente modelo de IA da OpenAI, projetado para aumentar a produtividade e a eficiência em várias tarefas. Oferece desempenho aprimorado por dólar, permitindo que…

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Gemini 3.1 Pro é um modelo de IA avançado projetado para tarefas complexas e raciocínio profundo. Ele se destaca na compreensão multimodal, fornecendo respostas inteligentes e…

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A Stability AI oferece um conjunto de modelos de IA generativa de código aberto para criar imagens, vídeo, áudio e conteúdo 3D. Estas soluções inovadoras atendem a criadores e…

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Cohere Command é uma família de modelos de linguagem de IA escaláveis projetados para uso corporativo. Oferece alto desempenho e precisão para aplicações agentivas do mundo real,…

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A AI21 desenvolve Modelos de Fundação e Sistemas de IA de nível empresarial, com foco em precisão, confiabilidade e escalabilidade. Suas soluções potencializam fluxos de trabalho…

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Mistral Large 3 é um modelo de IA de ponta projetado para empresas, permitindo personalização, ajuste fino e implantação de assistentes e agentes de IA. Ele apresenta uma…

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O NVIDIA Nemotron 3 Ultra é um poderoso modelo de IA projetado para raciocínio complexo e tarefas multilíngues. Com 550 bilhões de parâmetros, ele se destaca na análise de longos…

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gpt-oss inclui dois modelos de linguagem de peso aberto, gpt-oss-120b e gpt-oss-20b, projetados para alto desempenho e implantação eficiente. Eles estão disponíveis sob a licença…

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MiniMax-M2.5 é um modelo avançado de IA projetado para codificação, trabalho de escritório e uso de ferramentas agentivas. Ele se destaca em eficiência e custo-benefício,…

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Mistral Small 4 é um modelo de IA versátil que unifica raciocínio, codificação e capacidades multimodais em uma única plataforma. Permite que os usuários personalizem, ajustem e…

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O Command A+ é um modelo Mixture of Experts com 25B de parâmetros ativos e 218B no total, projetado para raciocínio complexo, visão e tarefas multilíngues em 48 idiomas,…

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ERNIE 5.1 é um modelo de IA de ponta que se destaca em desempenho enquanto minimiza os custos de pré-treinamento. Ele oferece avanços significativos nas capacidades de agentes,…

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Ideogram 4.0 é um modelo avançado de IA projetado para diversas aplicações. Oferece capacidades robustas para usuários que buscam aproveitar a tecnologia de IA em seus projetos,…

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Cosmos 3 é um modelo avançado de IA desenvolvido pela NVIDIA, projetado para aprimorar várias aplicações em inteligência artificial, computação de alto desempenho e robótica. Ele…

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IBM Granite é uma família de modelos de IA abertos e confiáveis para negócios, oferecendo modelos eficientes de linguagem, visão, fala e guardrails que podem ser personalizados e…

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Inkling é um modelo de IA multimodal com 975 bilhões de parâmetros, projetado para desenvolvedores. Aceita entradas de texto, imagem e áudio, gerando saídas de texto para várias…

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Olmo from Ai2 é um modelo de linguagem totalmente aberto, projetado para pesquisas e aplicações avançadas em IA. Oferece várias variantes de modelo otimizadas para programação,…

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Phi-4-reasoning-vision-15B é um modelo de IA multimodal desenvolvido pela Microsoft, projetado para tarefas que requerem compreensão de linguagem-visual e capacidades de…

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Falcon-H1R-7B é um modelo de IA especializado em raciocínio, projetado para melhorar o desempenho em tarefas de matemática, programação e lógica. Desenvolvido pelo Technology…

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A OpenAI é uma empresa líder em pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial. Ela se concentra em criar modelos avançados de IA e torná-los acessíveis para diversas…

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OPT-175B é um modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros lançado pela Meta AI para a comunidade de pesquisa. Ele fornece acesso a modelos de linguagem em larga escala,…

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Gato é um único agente generalista de IA desenvolvido pela Google DeepMind. Ele pode realizar uma ampla variedade de tarefas, incluindo jogar jogos Atari, legendar imagens,…

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SqueezeNet é um modelo de rede neural convolucional profunda disponível através do PyTorch. Ele atinge precisão de nível AlexNet com significativamente menos parâmetros e um…

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Xception é um modelo de deep learning disponível através da API Keras 3. Faz parte das Keras Applications, oferecendo modelos pré-treinados para diversas tarefas de visão…

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Transfo-XL-WT103 é um modelo transformer causal com embeddings de posicionamento relativo que pode reutilizar estados ocultos para um contexto mais longo. Desenvolvido por Zihang…

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O Google DeepMind explora modelos de linguagem grandes como o Gopher, focando em suas capacidades, considerações éticas e treinamento eficiente. A pesquisa inclui um modelo de 280…

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Esta pesquisa analisa empiricamente o trade-off ótimo entre o tamanho do modelo e os dados de treinamento para modelos de linguagem grandes, dado um orçamento de computação fixo.…

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LaMDA é o modelo de IA conversacional inovador do Google, projetado para engajar em diálogos fluidos sobre uma vasta gama de tópicos. Ele se baseia na arquitetura Transformer,…

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Os modelos InstructGPT são modelos de linguagem de IA treinados para seguir melhor as intenções do usuário do que o GPT-3. Eles são mais verídicos, menos tóxicos e alinhados com…

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Longformer Base 4096 é um modelo transformer projetado para processar documentos longos. Ele se baseia no RoBERTa, pré-treinado em sequências estendidas de até 4.096 tokens. Este…

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O modelo base BigBird é um transformer que estende o BERT para lidar com sequências muito mais longas usando atenção esparsa em blocos. Ele é pré-treinado em texto em inglês para…

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina modelos de linguagem pré-treinados com fontes de dados externas. Ele busca passagens relevantes para condicionar a geração,…

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SimCLR é um framework para aprendizado auto-supervisionado e semi-supervisionado de representações visuais. Ele simplifica abordagens anteriores usando aprendizado contrastivo…

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Phi-2 é um modelo de linguagem de 2,7 bilhões de parâmetros da Microsoft Research. Ele demonstra raciocínio e compreensão de linguagem excepcionais, alcançando desempenho de ponta…

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ControlNet aprimora modelos de difusão adicionando controle condicional, permitindo que os usuários guiem a geração de imagens com entradas específicas. Ele possibilita o…

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Este modelo de IA detalha uma rede neural convolucional grande e profunda treinada para classificação ImageNet. Atingiu resultados de ponta com taxas de erro top-1 e top-5 de…

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StyleGAN3 introduz redes adversariais generativas sem alias, reformulando o processamento de sinais dentro do gerador. Essa inovação elimina a "fixação de textura", permitindo uma…

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UL2 20B é um modelo de aprendizado de linguagem unificado de código aberto que unifica vários paradigmas de modelagem de linguagem. Ele melhora o desempenho em tarefas de…

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FLAN-T5 é uma versão aprimorada do modelo de linguagem T5, especificamente ajustada em uma mistura diversificada de tarefas. Oferece desempenho aprimorado sem a necessidade de…

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PaLM-E é um modelo de linguagem multimodal incorporado que integra dados de sensores contínuos do mundo real com texto. Ele permite que robôs realizem tarefas complexas ao…

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DGCNN é um modelo de IA para aprendizado em nuvens de pontos, implementando Dynamic Graph CNN. Ele alcança desempenho de ponta em tarefas como classificação e segmentação de dados…

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Wav2vec 2.0 é um algoritmo de aprendizado auto-supervisionado para reconhecimento automático de fala. Ele aprende a partir de áudio bruto, exigindo dados transcritos mínimos para…

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AudioLM é um modelo de IA que gera áudio de alta qualidade com consistência a longo prazo. Ele trata a geração de áudio como uma tarefa de modelagem de linguagem, mapeando áudio…

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ALIGN é um modelo de IA que escala o aprendizado de representações visuais e de visão-linguagem usando supervisão de texto ruidosa de mais de um bilhão de pares imagem-texto…

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Flamingo é um único modelo de linguagem visual (VLM) do Google DeepMind que se destaca no aprendizado few-shot em diversas tarefas multimodais. Ele processa imagens, vídeos e…

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BEiT é um modelo de representação de visão autossupervisionado que utiliza modelagem de imagem mascarada para pré-treinar vision transformers. Ele tokeniza imagens em tokens…

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Variational autoencoders (VAEs) oferecem uma abordagem probabilística para a representação do espaço latente. Ao contrário dos autoencoders padrão, os VAEs codificam observações…

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Reformer é um modelo de IA que aprimora a arquitetura Transformer para processar dados sequenciais extensos. Ele aborda limitações nos mecanismos de atenção e alocação de memória,…

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ImageBind é um modelo de IA multimodal da Meta AI que une dados de seis modalidades: imagem, vídeo, áudio, texto, profundidade e térmico. Ele aprende um único espaço de…

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Intern Large Models, desenvolvido pelo Shanghai AI Laboratory, oferece LLMs e MLLMs de código aberto. Seu conjunto inclui modelos como InternVL e InternLM-XComposer, juntamente…

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通义实验室 (Meet Tongyi) é o site oficial dos modelos de linguagem grande Tongyi Qianwen da Alibaba Cloud. Ele exibe o conjunto completo de modelos, as últimas notícias da indústria e…

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Zephyr-7B-β é um modelo de linguagem open-source ajustado a partir do Mistral-7B-v0.1 usando Direct Preference Optimization. Ele se destaca como um assistente prestativo,…

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Fuyu-8B é um modelo de IA multimodal de código aberto projetado para agentes digitais. Sua arquitetura simplificada suporta resoluções de imagem arbitrárias, permitindo responder…

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IDEFICS é um modelo de linguagem visual de acesso aberto que reproduz capacidades de ponta. Ele aceita entradas de imagem e texto intercaladas para gerar saídas de texto,…

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MiniGPT-4 é um modelo de IA que aprimora a compreensão visão-linguagem ao alinhar um codificador visual congelado com um modelo de linguagem grande. Ele pode gerar descrições…

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LLaVA é um modelo multimodal grande que combina um codificador de visão com um modelo de linguagem para compreensão visual e de linguagem de propósito geral. Ele se destaca em…

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Mamba é uma arquitetura de modelo de espaço de estados inovadora, projetada para modelagem de sequências eficiente, particularmente eficaz em dados densos em informação, como…

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RWKV é um modelo de linguagem poderoso que oferece inferência eficiente e capacidades flexíveis de fine-tuning. Ele suporta várias aplicações, incluindo GUIs de desktop,…

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OpenELM é uma família de modelos de linguagem abertos de ponta da Apple Machine Learning Research. Ele apresenta uma estratégia de escalonamento camada a camada para precisão…

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N-BEATS é um modelo baseado em rede neural para previsão de séries temporais univariadas. Desenvolvido pela ServiceNow Research, implementa o algoritmo N-BEATS para resultados…

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零一万物 (01.AI) é uma empresa global de IA focada em IA 2.0, impulsionada por avanços em modelos de fundação. Eles visam revolucionar a tecnologia, plataformas e aplicações, criando…

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DBRX é um modelo de linguagem grande (LLM) aberto de ponta da Databricks, que se destaca em benchmarks de linguagem, programação e matemática. Ele oferece eficiência e qualidade…

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Imagen é um modelo de difusão texto-para-imagem desenvolvido pelo Google Research. Ele gera imagens fotorrealistas com um profundo entendimento da linguagem. Imagen se destaca no…

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Este modelo de IA introduz uma arquitetura de rede neural inovadora, o RNN Encoder-Decoder, para tradução automática estatística. Ele utiliza duas redes neurais recorrentes para…

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OpenLLaMA é uma reprodução de código aberto e licenciada permissivamente do modelo LLaMA 7B da Meta AI. Treinado no conjunto de dados RedPajama, oferece versões de 3B, 7B e 13B…

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UNITER é um repositório de código de pesquisa para o artigo ECCV 2020 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'. Ele fornece código para finetuning e inferência em…

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Oscar e VinVL são modelos avançados de IA para tarefas de visão-linguagem. Oscar utiliza pré-treinamento com alinhamento objeto-semântica, alcançando resultados de ponta. VinVL…

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Explore demonstrações de síntese de áudio impulsionadas pelo DiffWave, um modelo de difusão versátil. Este recurso exibe vocodificação neural, geração condicional por classe,…

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FastSpeech 2 é um modelo de texto para fala (TTS) de ponta a ponta que aprimora a qualidade da voz e a velocidade de treinamento. Ele incorpora diretamente informações de variação…

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HiFi-GAN é uma rede adversária generativa para síntese de voz eficiente e de alta fidelidade. Modela padrões periódicos no áudio para aprimorar a qualidade da amostra, alcançando…

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O repositório Vision Transformer (ViT) fornece modelos e código para tarefas de reconhecimento de imagem. Inclui implementações das arquiteturas Vision Transformer e MLP-Mixer,…

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FNet é uma arquitetura de codificador eficiente semelhante a um Transformer que substitui a autoatenção por Transformadas de Fourier. Desenvolvido pelo Google Research, oferece…

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SpanBERT é um modelo de IA focado em melhorar o pré-treinamento através da representação e previsão de spans. Ele oferece modelos base e grandes pré-treinados e com caixa (cased),…

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LayoutLM é um modelo de pré-treinamento multimodal para compreensão de documentos visualmente ricos e extração de informações. Ele combina informações de texto, layout e imagem…

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UniLM é um framework de pré-treinamento autossupervisionado em larga escala desenvolvido pela Microsoft. Ele permite que modelos aprendam em diversas tarefas, idiomas e…

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MASS é um método de pré-treinamento para tarefas de geração de linguagem de sequência a sequência. Ele mascara fragmentos de frases para o codificador prever no decodificador,…

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PEGASUS é um modelo de sumarização abstrativa de texto de última geração desenvolvido pelo Google Research. Ele utiliza um novo objetivo de pré-treinamento, a geração de frases em…

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ProphetNet é um projeto de pesquisa da equipe MSRA NLC focado em geração de linguagem natural. Ele fornece implementações oficiais de modelos pré-treinados, incluindo aqueles para…

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DeBERTa é um modelo de linguagem pré-treinado em larga escala desenvolvido pela Microsoft Research. Ele supera o desempenho dos modelos T5 11B e atinge resultados em nível humano…

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Funnel-Transformer é um modelo de IA que comprime estados ocultos para reduzir o custo computacional. Ele permite modelos mais profundos ou mais largos com os mesmos FLOPs e pode…

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ConvBERT é um modelo de IA de código aberto para pré-treinamento de modelos de linguagem, introduzindo uma arquitetura inovadora com convolução dinâmica baseada em spans. Este…

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MPNet é um método de pré-treinamento inovador para tarefas de compreensão de linguagem, aprimorando BERT e XLNet. Oferece uma implementação unificada para vários modelos de…

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StyleSwin é uma Rede Generativa Adversarial (GAN) baseada em transformer projetada para geração de imagens de alta resolução. Ela utiliza transformers Swin e um novo mecanismo de…

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O Decision Transformer reformula o aprendizado por reforço como um problema de modelagem de sequências, aproveitando arquiteturas Transformer como GPT-x e BERT. Ele gera ações…

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Este repositório GitHub fornece a implementação oficial do artigo NeurIPS 2021 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Ele explora arquiteturas de deep learning para…

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SPP_net é uma reimplementação do algoritmo Spatial Pyramid Pooling para redes convolucionais profundas em reconhecimento visual. Visa reproduzir resultados de detecção de objetos…

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O repositório ShuffleNet Series oferece uma coleção de modelos de redes neurais convolucionais altamente eficientes, projetados para dispositivos móveis e ambientes com recursos…

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MnasNet automatiza o design de modelos de machine learning para dispositivos móveis, incorporando restrições de velocidade diretamente na função de recompensa da busca. Essa…

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Este repositório fornece uma implementação do ConvMixer, uma arquitetura de rede neural convolucional para tarefas de reconhecimento de imagem. É baseado no artigo "Patches Are…

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RepVGG é uma arquitetura ConvNet poderosa e simples que atinge alta precisão no ImageNet. Ela utiliza um design estilo VGG com técnicas de re-parametrização, permitindo inferência…

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MobileOne é um backbone de rede neural eficiente projetado para dispositivos móveis. Ele otimiza a velocidade de inferência, alcançando menos de 1 ms em um iPhone12 com alta…

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Vision GNN (ViG) é uma implementação em PyTorch de Vision Graph Neural Networks desenvolvida pelo Huawei Noah's Ark Lab. Oferece backbones de IA eficientes para tarefas de…

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Deformable Convolutional Networks (DCN) aprimoram modelos de deep learning ao aprender adaptativamente offsets de amostragem para kernels convolucionais. Isso permite que as redes…

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PointPillars para detecção de objetos KITTI é um repositório GitHub que fornece código para reproduzir resultados do artigo PointPillars no dataset KITTI. É um fork da codebase…

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SECOND PyTorch é uma implementação de código aberto da rede de detecção de objetos SECOND para os datasets KITTI e NuScenes. Utiliza convoluções esparsas para detecção eficiente…

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CTRL é um modelo de linguagem transformer condicional com 1.6 bilhão de parâmetros para geração de texto controlável. Ele se condiciona a códigos de controle para especificar…

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DialoGPT é um modelo de linguagem pré-treinado em larga escala para geração de respostas de diálogo. Desenvolvido pela Microsoft, ele utiliza a arquitetura GPT-2 e foi treinado em…

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Meena é um modelo neural conversacional de 2,6 bilhões de parâmetros projetado para diálogo de domínio aberto. Ele visa fornecer respostas mais sensatas e específicas do que…

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GODEL é um modelo Transformer de larga escala pré-treinado para geração de diálogo orientado a objetivos. Ele se destaca na geração de respostas fundamentadas em texto externo,…

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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) é um modelo de IA que aumenta arquiteturas transformer com capacidades de recuperação. Ele acessa um vasto banco de dados de passagens de…

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O BERT oferece dois modelos multilíngues: Cased e Uncased, suportando mais de 100 idiomas. O modelo Cased é recomendado para alfabetos não latinos e uso geral, enquanto o modelo…

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LS-GAN, ou Redes Generativas Adversariais Sensíveis à Perda, é um projeto focado em avançar as GANs. Ele introduz uma abordagem inovadora para funções de perda, visando melhorar a…

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Este repositório GitHub fornece uma implementação oficial em Chainer para geração condicional de imagens. Ele utiliza normalização espectral e um discriminador de projeção para…

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Este repositório fornece uma implementação em PyTorch de MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Ele permite transformar autoencoders em modelos de densidade…

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Lyra é um codec de voz novo e de taxa de bits muito baixa desenvolvido pelo Google. Ele utiliza aprendizado de máquina para comprimir sinais de voz, permitindo comunicação de…

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SoundStorm é um modelo de IA para geração de áudio eficiente e não autorregressiva. Ele produz áudio de alta qualidade duas ordens de magnitude mais rápido do que métodos…

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GluonTS é um pacote Python para modelagem probabilística de séries temporais, utilizando modelos de deep learning construídos sobre PyTorch e MXNet. Ele facilita previsões…

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LSTNet é um modelo de deep learning projetado para previsão de séries temporais. Ele modela eficazmente padrões temporais de longo e curto prazo usando uma combinação de redes…

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Autoformer é um modelo de IA para previsão de séries temporais de longo prazo, aproveitando transformadores de decomposição e mecanismos de autocorrelação. Ele alcança resultados…

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O repositório GitHub Informer2020 fornece a implementação em PyTorch para o modelo Informer, projetado para previsão eficiente de séries temporais de longa sequência. Ele…

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FEDformer é um Transformer Decomposto com Frequência Aprimorada, projetado para previsão eficiente de séries temporais de longo prazo. Ele atinge complexidade linear com o…

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PatchTST é uma implementação oficial de um modelo baseado em Transformer para previsão de séries temporais de longo prazo. Ele segmenta séries temporais em patches e os processa…

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LTSF-Linear é uma implementação oficial em PyTorch para "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?". Introduz uma família de modelos lineares (Linear, DLinear,…

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TimesNet é um modelo fundamental para análise geral de séries temporais, transformando séries 1D em espaço 2D para modelagem aprimorada. Ele alcança resultados de ponta em…

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Este repositório fornece código para experimentos de aprendizado por reforço detalhados no artigo "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks". Ele permite…

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Este repositório contém o código para o artigo NeurIPS 2017 "Prototypical Networks for Few-shot Learning". Ele fornece uma implementação de uma abordagem inovadora para…

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Este repositório fornece código PyTorch para o artigo CVPR 2018 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'. Ele se concentra no aspecto Few-Shot Learning,…

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Este repositório GitHub contém o código para o artigo "Generative Adversarial Imitation Learning". Ele implementa o Trust Region Policy Optimization e fornece scripts para treinar…

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Este repositório GitHub contém o código para o artigo "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization". Ele fornece implementações de algoritmos de otimização de…

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Este repositório contém código experimental para "Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models." Ele implementa o algoritmo PETS,…

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PlaNet é um algoritmo de aprendizado por reforço baseado em modelo que planeja a partir de pixels, aprendendo a dinâmica latente. Ele prevê eficientemente recompensas futuras em…

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OpenAI Five é uma equipe de cinco redes neurais desenvolvidas pela OpenAI. Este sistema de IA demonstrou a capacidade de competir e derrotar equipes humanas amadoras no complexo…

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AlphaStar é um modelo de IA que atingiu o nível Grandmaster em StarCraft II, um complexo jogo de estratégia em tempo real. Ele utiliza aprendizado por reforço multiagente e…

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Métodos de gradiente de política são uma classe de algoritmos de aprendizado por reforço que aprendem diretamente uma função de política. Ao contrário dos métodos baseados em…

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SARSA é um algoritmo de aprendizado por reforço para aprender políticas de processos de decisão de Markov. Ele atualiza os valores Q com base no estado atual do agente, ação,…

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Q-learning é um algoritmo de aprendizado por reforço model-free que treina um agente para atribuir valores a ações com base em estados atuais. Ele otimiza a tomada de decisão…

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Este projeto fornece uma implementação baseada em Keras de Redes Convolucionais de Grafos Relacionais (R-GCNs). Ele é projetado para classificação semi-supervisionada de nós em…

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CompGCN é uma implementação em PyTorch de Redes Convolucionais de Grafos Multi-Relacionais Baseadas em Composição. Permite aprendizado avançado de representação de grafos para…

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Este repositório fornece uma implementação em PyTorch do modelo "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII). Inclui código para replicar resultados semi-supervisionados…

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Este repositório GitHub fornece implementações em TensorFlow e PyTorch para os modelos PPNP e APPNP, introduzidos no artigo "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet…

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Este repositório fornece a implementação oficial para o artigo "Simplifying Graph Convolutional Networks". Ele oferece um modelo de Rede Convolucional de Grafos (GCN) simplificado…

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Graph Neural PDEs é um projeto de código aberto que fornece código Python para Redes Neurais em Grafos (GNNs) que tratam o aprendizado em grafos como um processo de difusão…

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Este post de blog apresenta uma nova camada Hopfield em PyTorch baseada em Redes Hopfield modernas. Ela generaliza as Redes Hopfield clássicas para estados e padrões contínuos,…

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Um Mapa Auto-Organizável (SOM) é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que reduz a dimensionalidade dos dados, preservando a estrutura topológica. Ele cria uma…

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Uma rede de funções de base radial é uma rede neural artificial que utiliza funções de base radial como funções de ativação. É adepta na aproximação de funções, previsão de séries…

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Uma rede bayesiana é um modelo gráfico probabilístico que representa variáveis e suas dependências condicionais usando um grafo acíclico direcionado. É ideal para prever a…

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Campos Aleatórios de Markov (MRFs) são modelos gráficos não direcionados que representam relações probabilísticas entre variáveis aleatórias. Eles são cruciais em IA para modelar…

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SAGPool é uma implementação oficial em PyTorch de Self-Attention Graph Pooling, apresentada na ICML 2019. Este repositório arquivado e somente leitura fornece o código para um…

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Redes de Grafos Temporais (TGNs) oferecem um framework genérico e eficiente para aprendizado profundo em grafos dinâmicos. Esta biblioteca baseada em Python utiliza módulos de…

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EvolveGCN fornece código para Redes Convolucionais de Grafos Evolutivos (Evolving Graph Convolutional Networks) projetadas para grafos dinâmicos. Este modelo de IA, publicado na…

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xDeepFM é um toolkit de deep learning open-source para modelos de fatoração, lançando especificamente o código fonte do modelo eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM). Ele…

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Este repositório GitHub fornece uma implementação em TensorFlow do modelo Attentional Factorization Machine (AFM). Ele permite que os usuários treinem e avaliem o AFM para tarefas…

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LightGCN é uma Rede Convolucional de Grafos simplificada, projetada para sistemas de recomendação. Ela foca no componente essencial de agregação de vizinhança para filtragem…

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Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF) é um framework de recomendação que utiliza redes neurais de grafos. Ele codifica explicitamente sinais colaborativos através de…

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Este modelo de IA introduz embeddings de Poincaré para aprender representações hierárquicas de dados simbólicos. Ele incorpora dados em espaço hiperbólico, capturando tanto a…

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Falcon LLM é um modelo de linguagem grande generativo projetado para avançar aplicações e casos de uso, tornando a IA avançada acessível e impactante em várias indústrias e…

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Claude Fable 5 é um modelo de IA de ponta projetado para tarefas complexas e de longa duração em programação e trabalho de conhecimento. Oferece capacidades avançadas com robustas…

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