Min-Yen Kan

Un nuevo método mejora los resúmenes de reuniones mientras protege datos sensibles.

Un método para mejorar las recomendaciones combinando diferentes tipos de información.

Un estudio sobre cómo generar preguntas de seguimiento significativas para profundizar en la comprensión.

Una mirada a los recomendadores conversacionales usando diálogos reales para mejores sugerencias.

Este artículo habla sobre la importancia y los obstáculos en los sistemas de verificación de hechos.

Un nuevo enfoque para mejorar la equidad en los sistemas de recomendación usando entrenamiento adversarial adaptativo.

Examinando cómo los modelos de lenguaje recuerdan información: acceso secuencial vs. acceso aleatorio.

Usando mecanismos de retroalimentación para mejorar los resúmenes científicos generados por LLM.

Un nuevo método mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje a través de un aprendizaje de preferencias efectivo.

Este artículo examina cómo el sesgo de formato afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje y sugiere estrategias de mejora.

TART mejora las tareas de razonamiento en tablas usando herramientas especializadas y modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora la precisión en modelos de visión-lenguaje al reducir alucinaciones.

Los errores tipográficos pueden confundir mucho a los modelos de lenguaje avanzados y afectar sus respuestas.