Lior Wolf

弱教師ありと無監督の設定で物体のローカリゼーションを強化する方法を調査中。

新しい方法で、トランスフォーマーモデルのパラメータを減らしつつ、パフォーマンスを維持できるんだ。

この研究は、言語モデルがトレーニング中に情報をどのように学習し、保存するかを調べているよ。

新しいアプローチがレイアウト操作を使ってマルチサブジェクト画像生成を強化するよ。

新しい方法が線形ブロック符号とニューラルネットワークを組み合わせて、データ伝送をより良くしてるよ。

Mambaのコンテキスト拡張メソッドは、追加のトレーニングなしで長いシーケンスの処理を改善するよ。

新しい方法で生成された画像の物体カウントの精度が向上する。

360度で世界を捉える方法を革命的に変える。

新しい手法が、より一貫性のある3D画像編集のためにアテンションワーピングを使って改善した。

逆アテンションが言語モデルの学習と意思決定をどう改善するかを探ってみて。

MASがチャットボットや推論タスクにおける言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。