Pin-Yu Chen

L'ottimizzazione di zeroth-order offre efficienza in memoria per i modelli linguistici grandi nei compiti di NLP.

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Un nuovo punto di riferimento per migliorare la precisione dell'ASR usando modelli di linguaggio.

Un sistema intelligente per riconoscere più lingue senza formazione preventiva.

Nuovi metodi migliorano il watermarking nei modelli di linguaggio grandi mantenendo la qualità del testo.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel riconoscimento vocale rumoroso utilizzando modelli linguistici grandi.

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Larimar migliora i modelli linguistici di grandi dimensioni con aggiornamenti di memoria in tempo reale.

Un nuovo metodo integra informazioni acustiche nei modelli linguistici per una migliore riconoscimento vocale.

Il calcolo quantistico aumenta l'efficienza e le capacità del machine learning grazie a collaborazioni innovative.

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Questo articolo esamina i rischi del fine-tuning dei modelli linguistici per la sicurezza.

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Un nuovo sistema punta a migliorare la previsione della sepsi nonostante le difficoltà nei dati mancanti.

Un nuovo metodo svela come i modelli visivi organizzano e comprendono le immagini.

Affrontare i rischi di sicurezza nell'AI generativa attraverso il red e blue teaming.

Esaminando i rischi per la sicurezza nell'uso dei modelli linguistici per le operazioni dei droni.

I ricercatori sviluppano MergeAlign per rendere l'IA più sicura senza perdere competenza.

Esplorando il mix tra computer quantistici e machine learning per future innovazioni.

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Il framework ICER testa le misure di sicurezza nei modelli da testo a immagine in modo efficace.

Un nuovo dataset migliora il modo in cui i modelli percepiscono colore e contesto.