Kyunghyun Cho

新しいフレームワークが多様な情報源からの機械学習を改善する。

嗜好学習アルゴリズムの欠点とそれが言語モデルに与える影響を分析する。

この研究は、特定の長さの要件に焦点を当ててモデルの応答を向上させることに関しているよ。

生物物理シーケンス最適化手法を改善するための新しいベンチマーク。

マルチエージェントシステムは、オンラインで個別のメンタルヘルスサポートを提供することを目指してるよ。

科学者たちは、医療治療のために抗体設計を改善するために機械学習を使っているよ。

RUMニューラルネットワークは、ランダムウォークとメモリを活用してグラフ処理を強化してるよ。

タンパク質構造理解を向上させる新しい方法を見てみよう。

著者ランキングが研究のピアレビューの質をどう向上させるか探ってるよ。

機械学習と分子力学の融合を探って、より良いシミュレーションを目指す。

研究者たちは、歴史的な韓国と日本の文献を読む際の古典中国語の効果を調査している。

コンセプトボトルネックプロテイン言語モデルがプロテイン開発をどう改善するかを発見しよう。

薬の開発における予測セットの重要性を探る。

新しいアプローチで、患者の履歴を使って胸部X線の精度が向上したよ。

PLAIDは、シーケンスと構造を組み合わせてターゲットアプリケーションのためのタンパク質設計を簡素化するよ。

因果推論手法と構造的因果モデルの役割についての考察。