Tianlong Chen

Une nouvelle méthode améliore la complétion des graphes de connaissances en utilisant de grands modèles de langage.

L'optimisation de zéro ordre offre une efficacité mémoire pour les grands modèles de langue dans les tâches de PNL.

Présentation d'une méthode innovante pour générer des graphes divers et réalistes.

Nouveau jeu de données et modèle améliorent la compréhension des émotions et des expressions faciales.

Une méthode qui personnalise la sparsification des graphes pour améliorer la performance des réseaux de neurones.

La recherche propose un cadre pour mieux comprendre les réseaux cérébraux et leur connectivité.

Une étude sur la façon de combiner efficacement les mises à jour pour les modèles de langue.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des modèles linguistiques à gérer les mises à jour de connaissances multilingues.

Découvre comment la PQC renforce l'apprentissage fédéré face aux menaces quantiques.

HEXA-MoE améliore l'efficacité de l'IA grâce à la collaboration d'experts et une communication réduite.

FM-TS simplifie la génération de séries temporelles avec rapidité et efficacité.

Découvrez comment la connectomique cérébrale améliore les réseaux à état d'écho pour de meilleures prédictions.

BrainMAP propose une nouvelle manière d'étudier comment les régions du cerveau interagissent pendant les tâches.