Liang Ding

Présentation de MerA pour améliorer l'efficacité dans l'entraînement des modèles linguistiques.

FedLADA améliore la vitesse et la précision de l'entraînement des modèles tout en garantissant la confidentialité des données.

Combiner des modèles pour améliorer la précision et l'efficacité dans l'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la traduction automatique pour les langues à faible ressources.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des processus gaussiens pour la prédiction de données.

Cet article parle d'améliorer les processus gaussiens additifs avec une nouvelle approche appelée Kernel Multigrid.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de sortie du code des modèles linguistiques.

MQM-APE améliore la qualité des évaluations de traduction automatique grâce à une analyse d'erreurs avancée.

Une étude récente montre des résultats prometteurs pour prévenir les nausées après une chirurgie en utilisant un blocage du nerf vague.