Tianyi Zhou

Explorando los desafíos y soluciones del hacking de recompensas en el entrenamiento de modelos de IA.

MuLan mejora la generación de imágenes a partir de texto al descomponer las tareas en pasos más simples.

Nuevo método mejora las incrustaciones de oraciones usando múltiples mensajes para mayor precisión.

Examinando la capacidad de los LLM para resolver problemas matemáticos, especialmente aritmética modular.

Explorando cómo los transformadores favorecen funciones de baja sensibilidad para mejorar el rendimiento.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje federado a través del modelado aditivo multinivel.

La investigación revela cómo los parches de activación influyen en la generación de imágenes en modelos de difusión.

Explora cómo los LLMs hacen sumas usando técnicas matemáticas únicas.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje al integrar conocimiento entre idiomas.

Este método mejora la creación de prompts para modelos de lenguaje grandes, aumentando el rendimiento general.

Un nuevo marco permite que los agentes de IA creen acciones dinámicamente para resolver problemas mejor.

SpecHub acelera la generación de texto de los modelos de lenguaje con un enfoque nuevo.

Explorando cómo los trucos de audio confunden a los modelos de lenguaje.

Florence-2 y DBFusion redefinen cómo las máquinas interpretan imágenes y texto.