Cheston Tan

DetermiNet busca mejorar la habilidad de los modelos para identificar objetos usando determinantes.

La investigación muestra que los agentes artificiales pueden entender y actuar en tareas de lenguaje de manera efectiva.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar las relaciones visuales a través de la comprensión espacial y temporal.

Un nuevo método mejora la colaboración entre agentes en entornos de aprendizaje diversos, manteniendo la privacidad de los datos.

Este artículo examina el progreso de los modelos de visión-lenguaje y sus capacidades de razonamiento.

Este artículo revisa los métodos de abandono para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje pequeños.

Un estudio compara modelos de IA en entender relaciones espaciales.

Descubre cómo IPRM mejora el razonamiento visual para resolver problemas de manera más efectiva.