Xu Han

Nuevos métodos mejoran la adaptabilidad de los modelos de lenguaje manteniendo el conocimiento pasado.

MatSAM mejora la extracción de microestructuras de imágenes de materiales para un mejor análisis e investigación.

Un nuevo enfoque para hacer que los modelos de lenguaje sean más pequeños y rápidos usando cuantización de 1 bit.

ProSparse mejora la escasez de activación en LLMs para una mejor eficiencia y rendimiento.

Examinando grokking, doble descenso y habilidades emergentes en modelos de aprendizaje profundo.

EREN mejora la precisión de los modelos de lenguaje a través de técnicas de edición efectivas.

Explorando el papel de la interferencia de fotones en los sistemas de comunicación cuántica modernos.

Un nuevo marco mejora la evaluación de sistemas RAG en dominios especializados.

MiniCPM-V mejora el uso de IA en dispositivos móviles con eficiencia y rendimiento.

FastFiD mejora la eficiencia de ODQA al seleccionar oraciones clave para respuestas más rápidas.

Un nuevo enfoque para la tokenización mejora el análisis de escrituras antiguas.

Explorando la eficiencia y adaptabilidad de los modelos de lenguaje a través de un diseño modular.

Explorando la esparsidad de activación para mejorar la eficiencia del modelo de lenguaje.

KBAlign ayuda a las máquinas a aprender más rápido y de manera más efectiva a través de técnicas de auto-pregunta.

Explora cómo los modelos de lenguaje grandes se están volviendo más eficientes y accesibles.