Yuejie Chi

Un nuevo marco para fortalecer los modelos de aprendizaje por refuerzo en entornos impredecibles.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión en la recopilación de datos 3D de EBSD.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la comunicación en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el uso de memoria en modelos de lenguaje grandes, aumentando el rendimiento.

Este trabajo destaca las dependencias entre el contenido y el estilo en la generación contrafactual.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia de los modelos de difusión para tareas generativas.

Presentando un enfoque innovador para mejorar la calidad de imagen a partir de datos ruidosos.

Este estudio propone un marco para entender conceptos ocultos en datos complejos.

EFVFL ofrece un método estable para una comunicación eficiente sin compartir datos privados.

Nuevos conocimientos sobre modelos de difusión mejoran su eficiencia y adaptabilidad en la generación de datos.

Explorando algoritmos eficientes para el aprendizaje descentralizado mientras se preserva la privacidad de los datos.