Tanmoy Chakraborty

Dieser Artikel untersucht Faktoren, die die Unterstützung von Gleichgesinnten in Online-Foren für psychische Gesundheit beeinflussen.

Ein neues Modell verbessert code-mixed Texte basierend auf den Vorlieben der Nutzer.

Ein Blick auf die Herausforderungen beim Überprüfen von Online-Behauptungen.

Analysieren, wie der Strom in Lauf-und-Taumel-Partikelsystemen über die Zeit funktioniert.

Die Herausforderungen und Strategien zur Moderation von Hassrede online erkunden.

Automatisierung der Taxonomie-Erweiterung mit fortgeschrittenen Sprachmodellen für eine bessere Wissensorganisation.

Ein Blick darauf, wie LLaMA-2 Sprache mit strukturiertem Denken verarbeitet.

Forscher entwickeln hybride Quantenverstärker für zuverlässige Kommunikation über lange Strecken.

Ein Rahmen, um Emotionen in Memes durch visuelle und textliche Analyse zu erkennen.

Neueste Fortschritte in der Quanten-Teleportation zeigen neues Potenzial für Quanten-Netzwerke.

Einführung einer Plattform für sichere sexuelle Gesundheitsbildung in ländlichen Gemeinden.

Forschung zeigt, dass LLMs die Leistung verbessern können, indem sie von anderen Aufgaben lernen.

Ein tiefer Einblick in die Analyse von Memes und deren gesellschaftliche Auswirkungen.

DPHGNN verbessert die Leistung bei hypergraphbezogenen Aufgaben durch duales Lernen.

Ein neuer Ansatz, um personalisierte Zusammenfasser über nur Genauigkeit hinaus zu bewerten.

Eine neue Methode nutzt die Hilfe von Leuten, um Fehlinformationen frühzeitig in sozialen Medien zu erkennen.

Neuer Test zeigt Stärken und Schwächen von LLMs bei der Verarbeitung von langen Texten in verschiedenen Sprachen.

Eine effiziente Methode zur dynamischen Feinabstimmung grosser Sprachmodelle.

Die Untersuchung von Selbstähnlichkeit in Netzwerken über die Zeit zeigt spannende Einblicke in komplexe Systeme.

Dieses Papier bewertet, wie gut Sprachmodelle wissenschaftliche Konzepte erklären.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zusammenfassungen von Therapiesitzungen durch eine Planungsengine.

Sprachmodelle haben Probleme mit gängigen Fragen, was zu oberflächlichen Antworten und Inkonsistenzen führt.

Das SAFE-MEME Framework hilft dabei, Hassrede zu erkennen, die in Memes versteckt ist.