El aprendizaje contrastivo elimina de manera eficiente la influencia de los datos mientras mantiene el rendimiento del modelo.
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Carl Yang
CASGNN mejora la imputación de datos faltantes al centrarse en las relaciones causales.
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Un marco para mejorar la seguridad en los agentes LLM en varias aplicaciones.
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Un nuevo marco evalúa los métodos de condensación de grafos para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático.
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