Limin Wang

画像とテキストを組み合わせた包括的なデータセットで、機械学習をサポートするよ。

蝶の鱗はユニークなナノ構造で鮮やかな色を見せるよ。

新しいフレームワークが、スマートなデータ処理を通じて視覚と言語のモデルの適応性を高めてるよ。

VideoEvalは、ビデオ基盤モデルを効果的に評価するための新しいベンチマークを設定したよ。

Self-TPTは、視覚-言語モデルのプロンプト調整を簡素化し、スピードと効率を向上させる。

新しい技術が画像処理モデルのトレーニングを改善し、よくある問題に対処してるよ。

高度な技術とモデルを使って画像生成を向上させるプロジェクト。

ソフトウェアリポジトリの有害パッケージ検出方法を強化する。

Temporal2Seqフレームワークは、複数の動画理解タスクを1つのモデルにまとめるんだ。

小麦が独自の遺伝子とカルシウム信号で葉錆に立ち向かう方法を学ぼう。

タイミングと関係性を組み合わせて、より良いEEGの理解を目指す。

新しいデザインがAIのマルチモーダル大規模言語モデルの効率を向上させる。

CG-Benchは、機械が手がかりに基づいた質問を使って長い動画をより良く分析するのを助けるよ。

新しい方法がマルチモーダル言語モデルの視覚タスクのパフォーマンスを向上させる。

Vinciは、ハンズフリーで手伝ってくれて、リアルタイムのアドバイスで日常のタスクを簡単にしてくれるよ。