Zhi Jin

MB-TaylorFormer mejora la claridad de las imágenes de manera eficiente, superando desafíos en visión por computadora.

Este artículo examina el papel de los LLMs en sistemas auto-adaptativos y sus implicaciones.

El desafío NTIRE 2024 resalta los avances en la mejora de la calidad de imágenes en condiciones de poca luz.

Un análisis de cómo las empresas contribuyen a y se benefician del software de código abierto.

M2CVD mejora la detección de vulnerabilidades de software a través de enfoques de modelo colaborativo.

Un nuevo marco mejora la autocompletación de código al capturar conocimiento específico del repositorio.

CSLS se enfoca en la estructura del código para detectar vulnerabilidades mejor.

Este documento evalúa el papel de los LLMs en modelar efectivamente los requisitos de CPS.

Un nuevo enfoque conecta técnicas de restauración de imágenes con tareas de visión por computadora usando menos datos.

Un nuevo enfoque mejora la ejecución simbólica en Python usando un Modelo de Lenguaje Grande.

Los LLMs transforman la ingeniería de software, pero traen desafíos únicos.