Dawei Yin

MA4DIV mejora los resultados de búsqueda en línea al aumentar la diversidad de documentos a través de un enfoque multi-agente.

La investigación revela los desafíos que enfrentan los LLMs para entender textos largos y propone nuevos estándares.

Este estudio presenta un sistema para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje usando desafíos adversariales.

TourRank mejora la clasificación de documentos usando un enfoque basado en torneos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y accesibilidad de la generación de código para los programadores.

Nuevos métodos mejoran la personalización en la generación de texto a imagen.

GenCRF mejora la reformulación de consultas de búsqueda para una mejor precisión en la intención del usuario.

Nuevos métodos mejoran los modelos de lenguaje para las preferencias individuales de los usuarios.