Zhenguo Li

La investigación revela nuevos métodos para mejorar la demostración de teoremas usando modelos de lenguaje grandes.

CompAgent mejora la creación de imágenes a partir de texto descomponiendo los prompts complejos.

Skip-Tuning mejora la calidad de imagen en modelos de difusión a través de conexiones de salto más refinadas.

Un método para crear imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto con mayor eficiencia.

Un nuevo método mejora las características de seguridad en sistemas de IA multimodal sin necesidad de un entrenamiento extenso.

Un método para evaluar la transferibilidad de modelos preentrenados para la detección de objetos.

DriveCoT mejora la claridad en la toma de decisiones y la seguridad de los autos autónomos.

Este modelo mejora la detección de objetos generando etiquetas detalladas para varios objetos.

Nuevos puntos de referencia buscan mejorar la capacidad de generación de teoremas de los modelos para el razonamiento automatizado.

Una nueva forma de mejorar los modelos de transformadores usando técnicas de codificación posicional adaptables.

La POESÍA mejora la eficiencia de la demostración de teoremas a través de su enfoque recursivo.

GenArtist mejora la generación y edición de imágenes con un agente de IA inteligente.

EMOVA mejora la interacción humano-computadora a través de la expresión emocional.

Métodos innovadores mejoran la calidad de video para el entrenamiento de vehículos autónomos.