Chao Shen

数学の問題解決精度を高めるためのICメソッドの紹介。

ディープラーニングライブラリのテスト方法の概要とその重要性。

ProCoを紹介するよ、大きな言語モデルでの自己修正をもっとよくする方法だよ。

この研究は、英語と中国語のコーディングタスクにおけるLCGMsのパフォーマンスを評価している。

新しい手法でDLフレームワークのパフォーマンスバグを効率的に見つける。

新しいフレームワークが、モデルプルーニング中のディープニューラルネットワークの公平性に取り組んでる。

BackdoorBenchは、深層ニューラルネットワークにおけるバックスドア学習手法を評価するための統一アプローチを提供します。

新しい方法が大規模言語モデルの脱獄の効率と効果を高める。

研究者たちはAIの物体幻覚に取り組んで、精度と信頼性を向上させようとしている。