Songyang Zhang

Presentamos PFL-GAN: una solución a medida para la variabilidad de los clientes en el aprendizaje federado.

Explorando nuevos métodos y desafíos en la generación de gráficos de escena para mejorar el análisis de imágenes.

Una mirada a cómo BD-ROHC y RL mejoran la eficiencia de transmisión de datos.

CHARM evalúa qué tan bien los LLMs razonan tanto en contextos globales como en contextos chinos.

Un nuevo marco transforma la interpretación de imágenes a través de gráficos de escena de vocabulario abierto.

MathBench evalúa las habilidades matemáticas de los LLM en diferentes etapas educativas.

FedSC mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene la privacidad del usuario en el aprendizaje federado.

InternLM-Law mejora las respuestas a diversas preguntas legales chinas con un entrenamiento avanzado.

Un marco para evaluar las habilidades de los LLM en tareas relacionadas con datos usando intérpretes de código.

Mejorando la comunicación en tiempo real a través de nuevos métodos de control de congestión.

Revolucionando la forma en que los dispositivos se comunican al centrarse en la información esencial.

Conoce el impacto de DualGFL en la privacidad de datos y la eficiencia.

Descubre cómo LaMI-GO transforma la comunicación al centrarse en las necesidades del usuario.