Carl Yang

L'unlearning contrastivo rimuove in modo efficiente l'influenza dei dati, mantenendo però le prestazioni del modello.

CASGNN migliora l'imputazione dei dati mancanti concentrandosi sulle relazioni causali.

Un framework per migliorare la sicurezza negli agenti LLM in diverse applicazioni.

Un nuovo framework valuta i metodi di condensazione dei grafi per migliorare l'efficienza dell'apprendimento automatico.