Enhong Chen

Un nouveau cadre améliore les recommandations pour les utilisateurs dans divers centres d'intérêt.

Un nouveau cadre se concentre sur l'amélioration de la qualité des ensembles de données pour de meilleures recommandations.

Le cadre CELL améliore la sélection d'interactions de fonctionnalités pour des recommandations personnalisées.

Un nouveau cadre améliore les recommandations pour les utilisateurs avec un historique limité.

ConSoR améliore la compréhension des connexions sociales grâce à l'analyse du contexte visuel.

Une bonne sélection des données améliore les performances des grands modèles de langage.

Examiner comment les évaluations en ligne peuvent tromper les consommateurs et des méthodes pour améliorer l'exactitude.

Une nouvelle méthode pour que les agents choisissent des options efficacement et maximisent les récompenses.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité et la précision des systèmes de recommandation.

Une nouvelle approche améliore la gestion des données vidéo tout en gardant de bonnes performances dans les applis en temps réel.

De nouveaux modèles améliorent les suggestions de produits selon le comportement des utilisateurs.

Découvre comment la qualité des données améliore les systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

Les nœuds bossent ensemble pour améliorer l'apprentissage sans serveur central.

Des chercheurs découvrent des pistes sur l'apprentissage de l'IA grâce à des exemples en maths.

NHL propose un système de récupération d'images efficace avec des longueurs de code de hachage variées.

Les avancées dans la reconnaissance de tableaux avec des VLLMs améliorent les performances même avec des images de mauvaise qualité.