Haitao Mao

Una visión general del aprendizaje y reconocimiento de habilidades en modelos de lenguaje grandes.

Esta investigación explora el potencial de los modelos de fundación de gráficos versátiles.

Esta investigación examina cómo el tamaño del modelo y de los datos impacta en el rendimiento del modelo de grafo.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Los investigadores desarrollan un modelo para mejorar el aprendizaje de gráficos usando datos de varias fuentes.

Explorando los procesos de autocorrección en los modelos de lenguaje y sus efectos.

Un nuevo enfoque para resolver de manera eficiente problemas de programación lineal a gran escala.

Un nuevo método simplifica el análisis de gráficos usando modelos de expertos especializados.