Heng Ji

この作業は、VLMが視覚コンテンツに基づいてどれだけうまく推論できるかを評価してるんだ。

AIモデルのファインチューニングと一般的な能力の維持のトレードオフを検討中。

フレームワークは、いろんなタスクに合わせたツールセットを統合することでLLMの性能を向上させるんだ。

新しいアプローチは、実行可能なPythonコードを統合してLLMのアクション処理を改善するよ。

詳細な画像理解における大規模なビジョン・言語モデルの限界を検証する。

機械がどんだけ視覚データを分析して解釈するかを見てみよう。

この記事では、より良い検索結果のためのマルチベクター埋め込みを使った柔軟なランキング方法について話してるよ。

大規模ビジョン・ランゲージモデルでのユーザーエンゲージメントを積極的なコミュニケーションで高める。

この記事では、視覚処理と言語処理を組み合わせた新しいモデルについて話してるよ。

新しい方法がチャットボットの会話を効率化して、集中して関連性のあるものにしてるよ。

Geo2Seqは3D分子構造を扱いやすいシーケンスに変換して、効率的な生成を実現するよ。

ARMADAは属性に焦点を当てたデータ作成を通じて、画像とテキストのペアリングを改善します。

高度なモデルを使って研究文献分析を改善するためのフレームワーク。

環境との継続的なやり取りを通じて学び、適応するシステム。

CoRNStackはコードの取得をスムーズにして、開発をもっと効率的で混乱の少ないものにしてるよ。

ソフトウェアエンジニアリングエージェントがコーディングの効率をどう変えてるかを発見しよう。