Hao Yu

Este artículo examina el rendimiento de varios modelos de lenguaje en tareas clave de NLP.

Mejorando la precisión del modelo para categorías raras en conjuntos de datos con cola larga.

Esta investigación examina cómo las herramientas pueden ayudar a los LLMs a manejar entornos complejos.

Un nuevo método mejora la estimación de la pose para objetos que no se habían encontrado antes.

Nuevo agente de navegación web basado en el modelo ChatGLM3-6B mejora el rendimiento en las tareas.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de predicción de CTR mientras se reduce el tamaño y se mejora la velocidad.

Este marco utiliza múltiples agentes y gráficos de tareas para resolver problemas de manera eficiente.

Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

Un nuevo sistema combina IA y búsquedas en la web para detectar desinformación de manera más efectiva.

Un nuevo proyecto de referencia tiene como objetivo evaluar las capacidades de resolución de problemas en Java.

Una visión general de las características de Uniswap V3 y estrategias para los proveedores de liquidez.