Zihao Li

Este estudio se centra en hacer que la literatura biomédica sea más fácil de entender.

Investigando cómo la luz Lyα de las galaxias contribuye a la reionización cósmica.

Este estudio revela el contenido de metales y la formación de estrellas en el universo temprano.

Este artículo habla sobre los aspectos esenciales del aprendizaje por refuerzo restringido y sus aplicaciones en el mundo real.

Un nuevo método para estimar relaciones indirectas en datos complejos.

Explora cómo el aprendizaje automático interpretable puede mejorar las predicciones del clima y el tiempo.

Explora cómo la IA generativa transforma la creatividad y la optimización en varios campos.

Los investigadores descubren nuevas estrellas usando JWST y técnicas de lente gravitacional.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje al gestionar eficazmente los estados de clave-valor.

ShiftAddAug mejora la eficiencia y precisión de las redes neuronales para dispositivos en el borde.

Este artículo examina el impacto de los métodos de entrenamiento en el rendimiento de modelos de lenguaje multilingües.

La investigación explora la importancia de los agujeros negros de baja luminosidad en la evolución cósmica.

Esfuerzos para hacer que la información biomédica compleja sea más fácil de entender para todos.

Presentamos una forma eficiente de medir propiedades cuánticas no lineales con menos recursos.

El equipo de BeeManc utilizó modelos avanzados para simplificar textos médicos complejos en PLABA-2024.

Este artículo explora cómo un transformador simple aprende el método de predicción de un vecino más cercano.

Los científicos descubren galaxias ocultas y su formación estelar durante la Época de Reionización.

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