Amir Globerson

Questa ricerca rivela vettori di compito che migliorano le prestazioni dei modelli visivi senza esempi extra.

GNAN combina interpretabilità e accuratezza per modelli di intelligenza artificiale basati su grafi.

Un nuovo dataset valuta il ragionamento dei Modelli Linguistici Grandi con query complesse.

Questo articolo esamina come i LLM rispondono a domande complesse a più passaggi.

Il metodo di estensione del contesto di Mamba migliora la gestione delle lunghe sequenze senza bisogno di ulteriore addestramento.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle valutazioni dei modelli di linguaggio.

Questo articolo esplora come i LLM esprimono valori simili a quelli umani.

Un nuovo metodo aiuta i modelli linguistici a imparare attraverso feedback guidato.

Nuovi metodi migliorano i GNN usando identificatori unici per una migliore distinzione dei grafi.