Minlie Huang

ChatGLM-RLHF mejora las interacciones de IA a través de la retroalimentación humana y métodos de entrenamiento avanzados.

Revolucionando el rendimiento de los agentes a través de la evaluación y la acumulación de experiencia.

Los investigadores están investigando los desafíos que enfrentan los LLMs con preguntas ambiguas.

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

Una arquitectura de modelo flexible que mejora la eficiencia y el rendimiento del Transformer.

Un nuevo método para evaluar qué tan bien los LLMs entienden y aplican las reglas.

Aprende cómo la retroalimentación humana moldea las respuestas de los modelos de lenguaje de IA.

Descubre cómo Seeker mejora el manejo de excepciones para los desarrolladores.

Un enfoque nuevo para mejorar el seguimiento de instrucciones en modelos de lenguaje.

Las máquinas ahora generan imágenes y videos basados en las preferencias humanas.