Jianfeng Gao

AIが複数のデータタイプを扱う進化を発見しよう。

研究が大きいモデルがテキストや画像の理解をどのように向上させるかを明らかにした。

LLMを理解する上での課題と機会を探る。

新しい方法が決定木とトランスフォーマーを組み合わせて、より良い意思決定を実現するんだ。

さまざまな分野での動的AIエージェントのための新しいフレームワーク。

大規模言語モデルの進歩と応用についての見通し。

エージェントAIは、機械がさまざまな環境で学習して動作する方法を変えちゃうんだ。

新しい手法がモデルの視覚的およびテキスト間のつながりをどう改善するかを学ぼう。

はい/いいえの質問を使って、明確なテキスト表現を作る方法。

SciExが科学的評価におけるLLMsの強みと課題を明らかにしたよ。

新しい方法で、LLMのパフォーマンスを維持しながらメモリ使用量を減らすことができる。

AIツールはデータ分析者のためにチャート作成プロセスを簡単にする。

研究者たちは、コンテキストが豊富な例を通じて、より良い自動データ整形コードのための方法を開発している。

AIはデータ分析をみんなにとってアクセスしやすく、効率的にしてるよ。

物語を聞いているときの言語モデルと脳の反応の関係を調べてる。

Florence-2とDBFusionは、機械が画像やテキストを解釈する方法を再定義する。