Jiliang Tang

生成AIにおける著作権問題の概要とその影響について。

大規模言語モデルにおけるスキル学習と認識の概要。

データポイズニングはインコンテキスト学習システムの整合性を脅かして、隠れた脆弱性を明らかにするんだ。

この研究は、多用途のグラフファンデーションモデルの可能性を探ってるんだ。

この研究は、モデルとデータのサイズがグラフモデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べてるよ。

新しい方法で、非離散バンド幅マスキング技術を通じてグラフ学習が改善される。

新しい方法は、ユーザーIDとテキストの洞察を組み合わせることで推薦を強化する。

新しいアプローチで、エキスパートモデルの組み合わせを使ってリンク予測の精度が向上する。

この論文は、機械学習タスクにおけるシングルヘッドアテンションに対するマルチヘッドアテンションの利点を分析してるよ。

新しい方法が推薦システムのスピードと精度を向上させてるよ。

AI生成画像における記憶の問題とその影響を調べる。

言語モデルが学生の学びや教え方に与える影響を探る。

研究者たちは、さまざまなソースからのデータを使ってグラフ学習を改善するモデルを開発した。

言語モデルにおける自己修正プロセスとその影響を探る。

この研究は、異なるノードパターンに合わせてフィルターを調整することでGNNを強化してるんだ。

この記事では、データ分布のシフトによるリンク予測の課題を検討しています。

この研究は、より良い帰納的KGCデータセットの必要性を強調してる。

生成モデルにおけるデータセットの不正使用から守る新しい方法。

新しいデータセットが、テキストから画像へのモデルの有害コンテンツに対する安全性を向上させることを目指している。

新しい方法が、検索強化生成アプリでのプライバシーリスクを減らすよ。

大規模線形計画問題を効率的に解くための新しいアプローチ。

新しい手法で、限られたラベル付きデータでグラフノード分類の精度が向上するよ。

この記事では、グラフ関連の推論タスクにおけるLLMのパフォーマンスを調査しています。

LLKDが小さいモデルを使って学習効率を向上させる方法を発見しよう。

この記事では、RAGシステムにおける効果的な知識確認方法について話してるよ。

PDQP-Netが凸二次プログラムの解法をどれだけ速くするかを学ぼう。

新しい方法が、専門家モデルを使ってグラフ分析を簡素化するよ。