Frank Hutter

Entdecke, wie Mamba das kontextuelle Lernen für KI-Anwendungen verändert.

Neue Methode verbessert Transferlernen, indem sie die Gewichtsgenerierung aus vortrainierten Modellen optimiert.

Eine neue Methode optimiert das Design von neuronalen Architekturen für verschiedene Ziele.

GRAF verbessert die Leistungsvorhersagen für neuronale Netzwerke und steigert die Effizienz und Verständlichkeit.

Dieser Artikel bespricht Early Stopping, um die Effizienz der Modellauswahl im Machine Learning zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie AutoML besser auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzer eingehen kann.

FairPFN nutzt Transformer, um Fairness in den Vorhersagen des maschinellen Lernens zu fördern.

Eine neue Methode verbessert die Analyse der Ergebnisse der Hyperparameter-Optimierung.

Eine neue Methode verbessert die Suche nach Aktivierungsfunktionen für Deep-Learning-Modelle.

Aufdecken, wie RNA mit Proteinen interagiert, die über die Protein-Codierung hinausgehen.

Ein neuer Ansatz für Weltmodelle mithilfe von synthetischen Daten für bessere Anpassungsfähigkeit.

ARLBench vereinfacht das Hyperparameter-Tuning für Reinforcement Learning mit effizienten Benchmarking-Tools.

Kleinere Modelle nutzen, um das Training für grössere Sprachmodelle zu beschleunigen.