Heng Ji

Une méthode pour améliorer la performance des modèles de langage sur la génération de textes longs.

Ce travail évalue à quel point les VLMs raisonnent en se basant sur le contenu visuel.

Examen du compromis entre le fine-tuning et la préservation des compétences générales dans les modèles d'IA.

Un cadre améliore les performances des LLM en intégrant des ensembles d'outils adaptés à différentes tâches.

Une nouvelle approche améliore les LLMs en intégrant du code Python exécutable pour mieux gérer les actions.

Examiner les limites des grands modèles de vision-langage dans la compréhension détaillée des images.

Un aperçu de comment les machines analysent et interprètent les données visuelles.

Cet article parle d'une méthode de classement flexible utilisant des embeddings multi-vecteurs pour de meilleurs résultats de recherche.

Améliorer l'engagement des utilisateurs dans de grands modèles vision-langage grâce à une communication proactive.

Cet article parle d'un nouveau modèle qui combine le traitement visuel et le traitement du langage.

Une nouvelle méthode simplifie les conversations avec les chatbots, les gardant centrées et pertinentes.

Geo2Seq transforme des structures moléculaires 3D en séquences gérables pour une génération efficace.

ARMADA améliore l'appariement image-texte grâce à la création de données axées sur les attributs.

Un cadre utilisant des modèles avancés pour améliorer l'analyse de la littérature de recherche.

Un système qui apprend et s'adapte grâce à une interaction continue avec son environnement.

CoRNStack simplifie la récupération de code, rendant le développement plus efficace et moins chaotique.

Découvrez comment les agents en ingénierie logicielle transforment l'efficacité du codage.