Weinan Zhang

Una mirada a cómo los métodos de búsqueda en árbol mejoran los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo marco mejora los sistemas de recomendación a través de una base de conocimientos escalable.

Un nuevo método, InfoRank, reduce los sesgos en las recomendaciones en línea.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento del aprendizaje por refuerzo offline a través de actualizaciones de gradiente ortogonales.

Un nuevo método combina datos de video humano con demostraciones de robots para mejorar el aprendizaje.

TRAD mejora cómo los agentes eligen y utilizan ejemplos para tomar mejores decisiones.

Un nuevo método mejora los sistemas de recomendación alineando varios tipos de datos.

Nuevo método mejora las recomendaciones al equilibrar datos pasados y actuales.

LIFT mejora las recomendaciones para los usuarios al tener en cuenta tanto los comportamientos pasados como los futuros.

Un nuevo marco mejora las recomendaciones para los usuarios a través de un mejor procesamiento de datos.

Un nuevo método mejora el RL offline usando modelos de difusión para una mejor toma de decisiones.

Un enfoque novedoso para el aprendizaje continuo que imita la memoria humana.

Explorando cómo la comunicación moldea el trabajo en equipo entre humanos y agentes de IA.

AGDC combina el aprendizaje por refuerzo y la autoevaluación para mejorar la estimación de fugas de gas.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots con patas para navegar en entornos complejos usando información visual.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para adaptarse a sus movimientos en diferentes terrenos.

Una mirada a cómo funcionan los sistemas Multi-LLM-Agent y sus beneficios.

MAGUS transforma las compras en línea con recomendaciones más inteligentes adaptadas a tus preferencias.