Dinh Phung

CLOTH améliore le transfert de connaissances entre les ensembles de données grâce à des techniques innovantes.

Un nouveau cadre évalue comment les LLMs raisonnent pour répondre à des questions compliquées.

Une nouvelle méthode améliore la découverte causale avec des données incomplètes en utilisant le transport optimal.

Une nouvelle méthode traite la génération de contenu nuisible dans les modèles d'IA.

De nouvelles méthodes améliorent les connexions entre les clips audio et les descriptions textuelles.

L'apprentissage mutuel booste la performance et l'estimation d'incertitude dans les Réseaux Neuraux Bayésiens.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

MUSE propose une nouvelle manière de former des modèles d'IA en utilisant des images de plus basse résolution.