Di Wang

マシンアンラーニングはモデルがデータを忘れることを可能にして、データプライバシーの規制に対応するのに欠かせないんだ。

FASERがLHCでニュートリノを検出して、未来の研究の進展に貢献したよ。

新しい方法で、更新された情報を使って複雑な質問に答える精度がアップしたよ。

テキストデータにおける大規模言語モデルのプライバシー問題とその解決策を検討する。

大規模言語モデルの安全性と信頼性を向上させるためのフレームワーク。

新しいフレームワークがコンパイラの検証方法を強化して、より正確になるよ。

これらのモデルは、AIの意思決定における理解力と適応力を向上させる。

新しい方法がAIの知識編集能力と複雑な質問に答える力を向上させてるよ。

機械学習における忘却に影響を与える要因の分析。

プロンプトが大きな言語モデルの推論にどう影響するかを調べる。

新しい方法がAIの意思決定をもっとわかりやすくする。

大規模グラフにおける交通流の近似器について学ぼう。

チャームバリオンの研究で粒子間の相互作用についての重要な知見が明らかになった。

HMoEモデルとその言語処理における利点を見てみよう。

新しい方法は、モデルを進化するデータパターンに合わせて調整することで分類を強化する。

この方法は、ラベル付きデータなしでディープラーニングを使って向きを推定するんだ。

構造化された知識を使ってアラビア語LLMを改善する新しい方法、もっと良い答えが得られるよ。

フードエイドの提供を改善するためにオークション方式を検討中。

新しい方法が未見のデータでのパフォーマンス向上のためにディープラーニングのトレーニングを最適化する。

テンセントが高品質な3Dモデルを簡単に作る方法を発表したよ。

新しいECIFメソッドは、データ評価の向上を通じてマルチモーダルAIモデルのパフォーマンスを向上させる。

CompetitorFormerは、クエリ間の競争を減らすことで3Dインスタンスセグメンテーションを強化する。

このガイドでは、AIを効果的に訓練しつつデータを安全に保つ方法について話すよ。

科学者たちがLHCで初めてミューオンニュートリノの相互作用を測定した。

ロバスト推定がさまざまな分野でデータ分析をどう改善するかを学ぼう。