Liangyu Chen

MMInAは、エージェントが複数のウェブサイトでタスクをどれだけうまくこなすかを評価する。

現在のベンチマークは、音声と視覚データを結びつけるモデルの能力を誤って評価してる。

新しい方法が言語モデルのトレーニング用データ選択を改善する。

高速な手法が量子コンピューティングにおけるキュービットのリセットを改善し、エネルギー漏れを減らす。

サブシステムのエントロピーが量子システムのエンタングルメントについて教えてくれる仕組みを探る。

量子ゲートの役割と量子コンピュータへの影響を探ってみよう。