Jindong Wang

新しいフレームワークが時系列分析における外部分布検出を強化する。

この記事では、トレーニングデータのノイズの多いラベルに関する課題と解決策を検討してるよ。

新しい方法が、敵対的攻撃に対するビジョントランスフォーマーのセキュリティを強化する。

新しいフレームワークが不完全なデータラベルからの学習を改善する。

この論文は、時系列分析におけるLLMsの役割について話してるよ。

新しい方法が実世界のアプリでモデル予測の信頼性を高める。

多様な文化的洞察を言語モデルに統合する新しいアプローチ。

新しいベンチマークテストがMLLMを誤情報やヘイトスピーチなどのソーシャルメディアタスクで評価してるよ。

大規模言語モデルを効果的に評価する新しいアプローチを紹介するよ。

KIEvalは言語モデルのデータ汚染に対処するためのインタラクティブな評価を提供してるよ。

NPHardEval4Vは、マルチモーダルな大規模言語モデルの推論能力を評価する。

事前学習データのノイズがモデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

AIの文化的表現をシミュレーション対話で改善するシステム。

トレーニングデータの小さなエラーがAI生成コンテンツをどう向上させるかを調査中。

研究は、混合言語のWhatsAppチャットでの感情分析において7つのLLMを評価します。

学術的なピアレビューの問題点や改善の可能性を考察する。

ADCはデータセットの作成を効率化して、機械学習のスピードと精度を向上させるんだ。

この記事では、時系列分析の手法とその教育への応用についてレビューします。

研究によると、奇抜な質問は言語モデルのトレーニングを強化することができるんだって。

SoftVQ-VAEがどんなふうに画像生成の効率とクオリティをアップさせるかを見てみよう。