Xu Han

Neue Methoden verbessern die Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen, während sie das vergangene Wissen behalten.

MatSAM verbessert die Extraktion von Mikrostrukturen aus Materialbildern für eine bessere Analyse und Forschung.

Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle kleiner und schneller zu machen, indem man 1-Bit-Quantisierung verwendet.

ProSparse verbessert die Aktivierungssparsamkeit in LLMs für bessere Effizienz und Leistung.

Untersuchen von Grokking, Double Descent und emergenten Fähigkeiten in Deep-Learning-Modellen.

EREN verbessert die Genauigkeit von Sprachmodellen durch effektive Bearbeitungstechniken.

Die Rolle der Photoninterferenz in modernen Quantenkommunikationssystemen erkunden.

Ein neues Rahmenwerk verbessert die Bewertung von RAG-Systemen in spezialisierten Bereichen.

MiniCPM-V verbessert die KI-Nutzung auf mobilen Geräten in Bezug auf Effizienz und Leistung.

FastFiD verbessert die ODQA-Effizienz, indem es wichtige Sätze auswählt, um schnellere Antworten zu liefern.

Ein neuer Ansatz zur Tokenisierung verbessert die Analyse antiker Schriftzeichen.

Die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen durch modulare Gestaltung erkunden.

Aktivierungsdichte erkunden, um die Effizienz von Sprachmodellen zu steigern.

KBAlign hilft Maschinen, schneller und effektiver zu lernen, indem sie Selbstbefragungstechniken nutzen.

Erforschen, wie grosse Sprachmodelle effizienter und zugänglicher werden.