Furong Huang

新しいフレームワークがテンソリアルニューラルネットワークを効率とパフォーマンス向上のために最適化するよ。

この研究では、さまざまな攻撃に対するウォーターマーキング技術を評価するためのベンチマークWAVESを紹介するよ。

新しいアプローチが、より良い探索戦術を通じて機械学習の効率を高める。

VecKMはポイントクラウドの局所ジオメトリエンコーディングを改善し、効率と頑丈さを向上させる。

DLLMは、強化学習と言語モデルを組み合わせて、タスクのパフォーマンスを向上させるんだ。

この記事では、データポイズニングが言語モデルのアライメントに与える影響を探る。

新しいフレームワークがロングテールデータの知識蒸留の課題に対処してるよ。

言語モデルの著作権問題に対処するためのウォーターマークの活用を探る。

ユーザーの選択を理解してレコメンデーションシステムを強化する新しい視点。

言語モデルにおける誤った拒否の研究とそれがユーザー体験に与える影響。

フェデレートラーニングでモデルのパフォーマンスを向上させるためのデータ分布をバランスさせるテクニック。

ロボットの生涯学習とその未来についての考察。

AI言語モデルの効率的なメモリ戦略について学ぼう。