Chitta Baral

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la précision spatiale dans la génération d'images à partir de texte.

TPO propose une nouvelle méthode pour aligner les modèles de langue avec les préférences humaines de manière efficace.

La recherche vise à améliorer la manière dont les LLM gèrent les informations trompeuses.

Cet article examine comment la négation affecte les grands modèles de langage et leur précision.

Nouveau jeu de données évalue la capacité des LLM à des tâches de raisonnement logique complexes.

Un nouveau test pour évaluer le raisonnement sur le timing sans se baser sur des connaissances préalables.

Une analyse des performances des LLM sur des puzzles en grille pour évaluer leurs capacités de raisonnement.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles comprennent les relations spatiales dans les images.