Jindong Wang

Un nuevo método equilibra la robustez del modelo y la generalización frente a entradas complicadas.

Una técnica para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en datos nuevos.

Un nuevo marco mejora la detección de datos fuera de distribución en el análisis de series temporales.

Este artículo examina los desafíos y soluciones relacionados con las etiquetas ruidosas en los datos de entrenamiento.

Un nuevo método mejora la seguridad de los Transformadores de Visión contra ataques adversos.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de etiquetas de datos incompletas.

Este documento habla sobre el papel de los LLMs en el análisis de series temporales.

Nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones del modelo en aplicaciones del mundo real.

Un nuevo enfoque para integrar diversas perspectivas culturales en los modelos de lenguaje.

Nuevas pruebas de referencia MLLMs en tareas de redes sociales como desinformación y discurso de odio.

Presentando un enfoque nuevo para evaluar modelos de lenguaje grande de manera efectiva.

KIEval ofrece evaluaciones interactivas para abordar la contaminación de datos en los modelos de lenguaje.

NPHardEval4V evalúa las capacidades de razonamiento de modelos de lenguaje grande multimodal.

Examinando cómo el ruido en los datos de pre-entrenamiento afecta el rendimiento del modelo.

Un sistema para mejorar la representación cultural en la IA a través de diálogos simulados.

Investigando cómo pequeños errores en los datos de entrenamiento mejoran el contenido generado por IA.

Un estudio evalúa siete LLMs sobre el análisis de sentimientos en chats de WhatsApp en varios idiomas.

Examinando los problemas y posibles mejoras en la revisión por pares académica.

ADC simplifica la creación de datasets, mejorando la velocidad y precisión en el aprendizaje automático.

Este artículo revisa los métodos de análisis de series temporales y su aplicación en la educación.

Las investigaciones muestran que las preguntas raras pueden mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Descubre cómo SoftVQ-VAE mejora la creación de imágenes con eficiencia y calidad.