Junjie Wang

新しいアプローチで、テキストと画像の分析を組み合わせた視覚グラウンディングモデルのテストが改善されたよ。

新しい方法は、物体の関係に焦点を当てることで、視覚的含意システムのテストを強化する。

FT2Raは、フルモデルの再トレーニングなしでリトリーバル手法を使ってコード補完の効率を高める。

私たちのモデルは、視覚障害者のユーザーのために使いやすさを向上させるヒントテキストを生成します。

この研究は、モバイルアプリでのテキスト入力生成のための大規模言語モデルを評価しているよ。

OV-DQUOは物体検出を強化し、既知のカテゴリと未知のカテゴリを効率的に特定します。

オープンな協力的な開発環境でソフトウェアの品質を確保するための戦略を探ってみよう。

新しいアプローチで、交互に配置された画像とテキストデータからの学習が改善される。

高度な言語モデルは、モバイルアプリの自動テストを強化し、重要なバグを検出します。

CSI 2Qは、利用可能なWiFiデータを使ってデバイスの識別を改善するよ。

コンパクトな電極セットアップが原子実験での迷走電場をうまくキャンセルする。

外部の知識が言語モデルの精度と信頼性をどう向上させるかを学ぼう。

新しい方法がチームダイナミクスの重要な要素の理解を深める。