Dacheng Tao

新しいフレームワークが、元のデータなしで事前学習済みモデルからの学習を強化するよ。

精度とパフォーマンスを維持しながら、LLMを量子化する効果的な方法を学ぼう。

モデルの不均一性を管理するためのタスクグループ化正則化を探る。

量子学習プロトコルがAIの進展に与える影響と可能性を調査中。

新しい技術が、画像とテキストを組み合わせた高度なAIシステムの脆弱性を暴露してる。

壊れた画像でポーズ推定モデルがどう機能するかの研究。

AI技術を使って、拡散モデルが動画編集をどう変えるかを見てみよう。

新しいベンチマークが、職務に関連するAIモデルの性別バイアスを評価する。

新しいフレームワークが拡散モデルの効率を高めつつ、画像の品質を保つんだ。

ランダム量子データが機械学習技術に与える影響を調べる。

フェデレーテッドラーニングが機械学習でプライバシーにどうアプローチしてるか探ってみて。

機械学習が量子回路の理解と予測をどう向上させているかを発見しよう。

新しいモデルがAIの忘れずに学ぶ能力を向上させた。

新しい方法が言語モデルのコード出力の質を向上させる。

新しい方法は、クラスバイアスと知識保持に対処することで機械学習を改善する。

MQM-APEは、高度なエラー分析を通じて機械翻訳評価の質を向上させるよ。

A-FedPDは、フェデレータ学習でのトレーニングの不安定さを減らすためにモデルの更新を調整するんだ。

MG-Netを紹介するよ、深層学習を通じて量子最適化技術を向上させるフレームワークなんだ。

新しい方法がAIモデルに過去の知識を忘れずに学ばせる手助けをするよ。

FWAは、慎重な重みの平均化を通じて機械学習の速度と一般化を改善するんだ。

ディープラーニングモデルのバックドア欠陥に対抗するためのデータベース。

AsymRnRが動画制作のスピードとクオリティをどう上げるかを見てみよう。