Wangchunshu Zhou

Un nuevo marco simplifica la creación de agentes de lenguaje autónomos para diversas aplicaciones.

Este estudio examina las capacidades de los LLM para producir datos estructurados de manera precisa.

OpenMoE muestra enfoques innovadores para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Examinando vulnerabilidades y estrategias de seguridad para agentes científicos impulsados por LLM.

MAP-Neo busca transparencia y rendimiento en el modelado de lenguaje de IA.

Un sistema que aprende y se adapta a través de la interacción continua con su entorno.