Tanmoy Chakraborty

Questo articolo esplora i fattori che influenzano il supporto tra pari nei forum online di salute mentale.

Un nuovo modello migliora il testo misto in base alle preferenze dell'utente.

Uno sguardo alle sfide del fact-checking delle affermazioni online.

Analizzando come si comporta la corrente nei sistemi di particelle in corsa e ruzzola nel tempo.

Esplorare le sfide e le strategie per moderare l'odio online.

Automatizzare l'espansione della tassonomia usando modelli di linguaggio avanzati per una migliore organizzazione della conoscenza.

Uno sguardo a come LLaMA-2 elabora il linguaggio usando un ragionamento strutturato.

I ricercatori hanno sviluppato ripetitori quantistici ibridi per una comunicazione affidabile a lunga distanza.

Un framework per rilevare le emozioni nei meme usando analisi visiva e testuale.

I recenti progressi nella teletrasportazione quantistica mettono in evidenza nuove potenzialità per le reti quantistiche.

Presentiamo una piattaforma per educazione alla salute sessuale sicura nelle comunità rurali.

La ricerca mostra che i LLM possono migliorare le prestazioni imparando da altri compiti.

Un tuffo profondo nell'analisi dei meme e i suoi effetti sulla società.

DPHGNN migliora le performance nei compiti legati agli ipergrafi usando un apprendimento a doppio strato.

Un nuovo modo per valutare i riassuntori personalizzati oltre alla semplice accuratezza.

Un nuovo metodo sfrutta il contributo della folla per rilevare le disinformazioni precocemente sui social media.

Un nuovo test rivela punti di forza e debolezza degli LLM nel trattare testi lunghi in diverse lingue.

Introducendo un metodo efficiente per affinare dinamicamente grandi modelli linguistici.

Esplorare l'auto-similarità nelle reti nel tempo svela intuizioni sui sistemi complessi.

Questo documento valuta quanto bene i modelli linguistici spiegano i concetti scientifici.

Un nuovo approccio migliora i riassunti delle sessioni di salute mentale tramite un motore di pianificazione.

I modelli linguistici faticano con le domande popolari, portando a risposte superficiali e incoerenze.

Il framework SAFE-MEME aiuta a individuare l'odio nascosto nei meme.