Yuxiao Dong

SciGLM verbessert die Fähigkeit von KI, komplexe wissenschaftliche Probleme anzugehen.

RecDCL kombiniert Techniken für bessere nutzerfokussierte Empfehlungen in Szenarien mit spärlichen Daten.

Diese Forschung untersucht, wie Werkzeuge LLMs helfen können, komplexe Umgebungen zu managen.

Erfahre, wie negatives Sampling das Modelltraining vereinfacht und die Leistung verbessert.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen beim Labeln von Knoten in offenen Umgebungen an.

ChatGLM-RLHF verbessert die KI-Interaktionen durch menschliches Feedback und fortschrittliche Trainingsmethoden.

Eine neue Methode verbessert sowohl Sprach- als auch Mathefähigkeiten in Sprachmodellen.

Neuer Web-Navigationsagent basierend auf dem ChatGLM3-6B-Modell verbessert die Aufgabenleistung.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, GNNs mit selbstüberwachtem Lernen und Merkmalsanpassung zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert das Selbsttraining für grosse Sprachmodelle mit angeleiteter Argumentation.

Ein Massstab, der erstellt wurde, um das Verständnis von langen Videoinhalten zu verbessern.

GLM-4 Modelle zeigen verbesserte Fähigkeiten im Sprachverständnis und in der Sprachgenerierung.

Neues Framework verbessert die Kategorisierung von Knoten in text-attributierten Graphen mit begrenzten Daten.

SinLG verbessert die Gespräche mit Chatbots, indem es Hintergrundwissen integriert, um bessere Antwortauswahlen zu treffen.

Eine neue Methode, um zu prüfen, wie gut LLMs Regeln verstehen und anwenden.

AutoGLM vereinfacht die Interaktionen mit Technologie und macht alltägliche Aufgaben effizienter.

Ein neuer Chatbot, der menschliche Gespräche mit emotionalem Bewusstsein bietet.

Lern, wie menschliches Feedback die Antworten von KI-Sprachmodellen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz, um das Befolgen von Anweisungen in Sprachmodellen zu verbessern.

Maschinen erstellen jetzt Bilder und Videos basierend auf menschlichen Vorlieben.