Qiang Liu

Cet article parle d'un nouvel optimiseurs pour l'apprentissage profond qui minimise l'utilisation de la mémoire tout en maximisant la performance.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la prévision des interactions anticorps-antigènes.

Une nouvelle approche des modèles d'état de l'espace améliore l'efficacité et la performance dans les tâches linguistiques.

CoRA améliore les systèmes de recommandation en intégrant des fonctionnalités collaboratives dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de la mémoire et la vitesse d'entraînement des grands modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore le dépouillement des données en se concentrant sur des modèles pré-entraînés pour des tâches moléculaires.

Un aperçu de comment les modèles o1 planifient des actions et leur performance sur différentes tâches.

GOT4Rec propose des suggestions personnalisées en fonction de tes habitudes d'achat.

Des optimisateurs prudents améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles avec des changements minimes.

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