Dongyan Zhao

SCALEは、専門的なモデルと大規模なモデルを組み合わせて、特にリソースが少ない言語の翻訳を改善するんだ。

STAIRは、動画の質問応答を改善するために、クエリを扱いやすいタスクに分解するんだ。

新しいフレームワークが、複雑な質問に対するAIの応答の正確さを向上させる。

新しいベンチマークが、複雑なPowerPointタスクにおけるLLMのパフォーマンスを評価する。

HawkEyeは、長い動画を効果的に処理するためにビデオテキストモデルを強化するよ。

GridTSTは、時間的および変量情報を統合することで時系列予測を強化する。

大規模言語モデルの継続的な事前トレーニング中のパフォーマンス問題を管理する戦略。

新しいベンチマークが、ビデオと言語のモデルが不正確さにどう対処するかを評価するよ。

限られたデータの言語のためのタスク解決モデルを革新的な統合技術で進化させる。

トランスフォーマーの効率とパフォーマンスを向上させる柔軟なモデルアーキテクチャ。

新しい方法で言語モデルの効率が大幅に改善されるよ。

新しいフレームワークは、証拠に焦点を当てることでAIモデルの回答精度を向上させる。

新しいモデルが、動画とのリアルタイムインタラクションを可能にして、理解と関与を高めてるよ。

研究が、機械が複雑な対話を理解する方法を明らかにした。