Wei Cheng

Un nuevo método mejora la efectividad de los LLMs para tareas de Extracción Abierta de Información.

Un marco para detectar anomalías en los registros analizando las relaciones entre eventos.

Este estudio mejora el rendimiento de GNN a través de explicaciones gráficas efectivas.

Un estudio sobre la fiabilidad y la incertidumbre en los modelos de lenguaje grandes.

Examinando el transporte óptimo y los operadores de Lax-Oleinik para un movimiento eficiente de recursos.

Un nuevo método mejora la autocompletación de código usando análisis de flujo de datos.

Un nuevo método mejora la detección de contenido generado por IA sin necesidad de acceder a los datos del modelo.

Un nuevo marco mejora la generación de código usando principios de programación en pareja.

Descubre el estudio de funciones y curvas en formas suaves en varios sistemas.

Una visión general de las contribuciones de Mather a los sistemas dinámicos y sus aplicaciones.

Aprende a crear texturas 3D ricas a partir de descripciones de texto simples.

Una mirada a cómo decaen los mesones pesados y el impacto de los factores de forma de helicidad.

El cambio de atención KV simplifica las predicciones del modelo de lenguaje mientras mejora la eficiencia.

Un nuevo método mejora la confianza en las respuestas de IA al medir la incertidumbre en cada paso de decisión.

Aprende cómo las ecuaciones de Hamilton-Jacobi impactan sistemas y miden el caos.

La comunidad tech busca maneras de hacer que los LLMs sean más eficientes y ecológicos.