Qiang Liu

Este artículo habla de un nuevo optimizador para el aprendizaje profundo que minimiza el uso de memoria mientras maximiza el rendimiento.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre anticuerpos y antígenos.

Un nuevo enfoque para los modelos de espacio de estados mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de lenguaje.

CoRA mejora los sistemas de recomendación al integrar funciones colaborativas en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora el uso de memoria y la velocidad de entrenamiento en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo marco mejora la poda de datos enfocándose en modelos preentrenados para tareas moleculares.

Una mirada a cómo los modelos o1 planean acciones y su rendimiento en varias tareas.

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Los optimizadores cautelosos mejoran la eficiencia del entrenamiento del modelo con cambios mínimos.

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