Kyunghyun Cho

Un nuevo marco mejora el aprendizaje automático a partir de diversas fuentes de información.

Analizando las fallas en los algoritmos de aprendizaje de preferencias y su impacto en los modelos de lenguaje.

Este estudio se centra en mejorar las respuestas del modelo al apuntar a requisitos de longitud específicos.

Un nuevo referente para mejorar los métodos de optimización de secuencias biofísicas.

Un sistema de múltiples agentes busca ofrecer asistencia personalizada para la salud mental en línea.

Los científicos usan aprendizaje automático para mejorar el diseño de anticuerpos para tratamientos médicos.

Las redes neuronales RUM aprovechan caminatas aleatorias y memoria para mejorar el procesamiento de grafos.

Una mirada a nuevos métodos que mejoran la comprensión de la estructura de las proteínas.

Explorando cómo los rankings de autores pueden mejorar la calidad de la revisión por pares en la investigación.

Explorando la fusión del aprendizaje automático y la mecánica molecular para mejores simulaciones.

Investigadores están explorando qué tan efectivo es el Chino Clásico para leer textos históricos coreanos y japoneses.

Descubre cómo los Modelos de Lenguaje de Proteínas con Cuello de Botella Conceptual mejoran el desarrollo de proteínas.

Explorando la importancia de los conjuntos de predicción en el desarrollo de fármacos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las radiografías de pecho utilizando el historial del paciente.

PLAID simplifica el diseño de proteínas, combinando secuencia y estructura para aplicaciones específicas.

Una mirada a los métodos de inferencia causal y el papel de los Modelos Causales Estructurales.