Shuo Yang

MA-COPP offre nuove prospettive per prevedere i risultati in contesti complessi con più agenti.

Esaminando il ruolo delle varietà matriciali nel migliorare i modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'efficienza dei modelli di linguaggio grandi.

La ricerca rivela come i sistemi quantistici aperti interagiscono e transitano tra le fasi.

La ricerca svela modelli di carica negli isolanti di Mott drogati che influenzano la superconduttività.

Uno sguardo a come la Knowledge Distillation migliora la velocità e l'efficienza dei sistemi di raccomandazione.

AlignGroup migliora le raccomandazioni di gruppo bilanciando il consenso e i gusti individuali.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle relazioni tra oggetti nei video, aumentando precisione e adattabilità.

Presentiamo un nuovo approccio per migliorare la gestione delle risorse nell'elaborazione delle richieste AI.

Scopri come gli agenti autonomi operano in modo sicuro in ambienti competitivi.

Scopri il mondo affascinante delle anomalie di confine nei sistemi quantistici.

Scopri come NPP migliora l'efficienza e la qualità nella generazione di immagini AI.