Amir Globerson

Esta investigación revela vectores de tarea que mejoran el rendimiento del modelo visual sin ejemplos adicionales.

GNAN combina interpretabilidad y precisión para modelos de IA basados en grafos.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el razonamiento de los Modelos de Lenguaje Grande con consultas complejas.

Este artículo examina cómo los LLMs responden a preguntas complejas de múltiples saltos.

El método de extensión de contexto de Mamba mejora el manejo de secuencias largas sin necesidad de entrenamiento adicional.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Este artículo explora cómo los LLMs expresan valores similares a los de los humanos.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a aprender a través de retroalimentación guiada.

Nuevos métodos mejoran las GNNs usando identificadores únicos para una mejor distinción de gráficos.