Ricky T. Q. Chen

De nouvelles techniques améliorent la génération de données dans des environnements contraints en utilisant des modèles de diffusion réfléchie.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité dans la génération de données en utilisant des modèles de diffusion.

Les chercheurs utilisent FlowMM pour prédire et créer de nouveaux matériaux cristallins de manière efficace.

Présentation de Discrete Flow Matching pour de meilleures techniques de génération de données discrètes.

Découvre comment les modèles génératifs créent de nouvelles données qui reflètent des motifs existants.