Jianxin Li

CERP optimiert den Speicherverbrauch in Empfehlungssystemen, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Ein neues Framework verbessert die dynamische Graphanalyse und geht wichtige Herausforderungen in der Darstellung an.

Unis schauen sich an, wie sie KI-Kurse für zukünftige Jobs anpassen.

IGL-Bench bietet wichtige Werkzeuge, um unausgewogene Graphen besser zu analysieren.

SparseRec optimiert Empfehlungen für bessere Leistung auf ressourcenlimitierten Geräten.

Ein System, das KI-Agenten erlaubt, mit natürlichen Sprachbefehlen zu lernen.

Das Mamba-Framework geht Herausforderungen in dynamischen Grafen für effizientes Lernen und Analyse an.

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