Shirui Pan

Nuevo método mejora la eliminación de datos en modelos de gráficos dinámicos mientras asegura la privacidad.

Un método que personaliza la esparcimiento de grafos para mejorar el rendimiento de las redes neuronales.

ARC ofrece una solución flexible para detectar anomalías en diferentes conjuntos de datos de grafos.

Examinando los desafíos y soluciones en el marcado de LLM para prevenir su mal uso.

Un nuevo enfoque mejora la generación de moléculas para predecir la respuesta a medicamentos.

Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

Un nuevo marco combina modelos de lenguaje y grafos de conocimiento para hacer sugerencias de productos más claras.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de gráficos a pesar del ruido en los datos.

Una mirada a cómo TTDS mejora las recomendaciones personalizadas usando modelos de lenguaje grandes.

DA-MoE adapta GNNs para tamaños de grafo variados, mejorando el rendimiento en tareas diferentes.