Xin Huang

Cette recherche étudie comment les compétences en raisonnement se transfèrent d'une langue à l'autre dans les modèles de langage.

MM-Instruct améliore la capacité des grands modèles multimodaux à suivre des instructions diverses.

Path-LLM propose de nouvelles façons de créer des embeddings de graphes significatifs pour diverses applications.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des modèles de langage sans perdre la connaissance originale.

Un regard de près sur le fascinant système stellaire binaire LAMOST J171013+532646.

VLM-AD améliore le raisonnement des voitures autonomes pour des expériences de conduite plus sûres.