Jaewoong Cho

MuMo beschleunigt die Leistung von Sprachmodellen für nicht-römische Schriften.

Die Fähigkeiten von Mamba und ihr hybrides Modell mit Transformern untersuchen.

Die Diffusionsmodelle verbessern, indem man LoRA zu den Aufmerksamkeits-Schichten hinzufügt, um bessere Bilder zu bekommen.

CLaM-TTS verbessert die Sprachsynthese mit fortschrittlichen Techniken für mehr Effizienz und Qualität.

Ein neues Modell verbessert die Text-zu-Sprache-Technologie mit Effizienz und Anpassungsfähigkeit.

Eine neue Methode verkürzt die Rechenzeit bei Diffusionsmodellen, ohne die Ausgabewqualität zu beeinträchtigen.

Neue Techniken komprimieren KV-Caches, sparen Speicherplatz ohne Leistung zu verlieren.

Neue Methode steigert die Effizienz von generativen Modellen, ohne die Qualität zu opfern.