Geração Aumentada por Recuperação
Sistemas que recuperam evidências externas no momento da consulta e fornecem-nas para um componente de linguagem generativa antes do resultado.
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Arquiteturas de computação que usam neurônios inspiradores em eventos, sinapse e integração memória-computação.
Modelos de aprendizado da máquina que aprendem representações estatísticas das sequência do aminoácido para predição e desenho molecular.
Aprendizagem de máquina para decisões sequenciais em que um agente melhora o comportamento a partir das recompensas gerada através da interação.
Resolução coletiva de problemas que emerge das interações locais entre muitos agentes autônomos comparativamente simples.
Sistemas de rede neural que modelam relações entre tokens usando atenção e processamento paralelo da sequência.
Aprendizagem de máquina distribuída que coordena o treinamento do modelo entre os titulares dos dados sem centralizar seus registros brutos.
O projeto e construção de sistemas biológicos utilizando princípios da engenharia, modelos quantitativos ou ferramentas moleculares.
Arquiteturas de aprendizado-máquina que aprendem representações a partir das entidades conectada por estrutura relacional.
Modelos computacionais em camadas que aprendem representações distribuídas ajustando conexões ponderadas de dados.