Nanyun Peng

Un nuovo benchmark migliora il modo in cui valutiamo gli LVLM e la loro precisione.

Un nuovo metodo migliora l'auto-addestramento per gli agenti linguistici usando modelli di riflessione.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza e la creatività nei risultati dei modelli linguistici.

Presentiamo una nuova scala per valutare la profondità emotiva nelle storie.

LLM-A* unisce algoritmi tradizionali con modelli linguistici per una pianificazione del percorso più efficiente.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza e l'affidabilità nella generazione di testi da RALMs.

Analizzando le capacità di narrazione dei grandi modelli di linguaggio rispetto agli autori umani.

Nuovi metodi migliorano le relazioni automatizzate domanda-risposta nell'analisi della scrittura.

Migliorare l'apprendimento video egocentrico tramite dati esocentrici trasformati.

ARMADA migliora l'abbinamento immagine-testo tramite la creazione di dati focalizzati sugli attributi.

Un nuovo modello trasforma testi normali in testi di canzoni adatti.

La ricerca mostra modi per migliorare la consapevolezza del contesto nei modelli linguistici per risposte migliori.

Un nuovo metodo aiuta i computer a identificare oggetti usando meno immagini e un linguaggio semplice.

Un database di sicurezza per rispettare le norme culturali e le linee guida legali in tutto il mondo.