Kai-Wei Chang

画像生成におけるバイアスとその社会的影響を調べる。

EMO-SUPERBプロジェクトは、技術の向上とコミュニティの協力を通じてスピーチ感情認識を強化するんだ。

さまざまなアプリケーションでオーディオコーデックのパフォーマンスを評価する新しいシステム。

この研究は、さまざまなテキストにおける性別や人種に影響を与える言語バイアスを分析してるよ。

この研究は、コンテキストが画像や質問の機械理解をどのように向上させるかを示しているよ。

新しい方法が、リフレクションモデルを使って言語エージェントの自己トレーニングを強化する。

LLM-A*は、効率的な経路計画のために従来のアルゴリズムと言語モデルを組み合わせてるよ。

新しいシステムはRALMからのテキスト生成の精度と信頼性を向上させるよ。

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。

ユーザーのニーズに基づいてキーフレーズを生成して、コンテンツの要約をより良くする方法。

この研究では、AI生成画像における多様性と事実の正確性のトレードオフを探ってるよ。

新しい方法が、言語モデルと知識グラフをつなげて、情報アクセスをより良くするよ。

新しい方法で、ライティング分析の自動質問回答関係が改善されるよ。

JourneyBenchは、珍しいや架空の画像でAIモデルをテストする。

新しい方法で、コンピュータが少ない画像と簡単な言葉を使って物体を特定できるようになったよ。

文化的な規範や法的ガイドラインを守るための安全データベース。