Mingyuan Zhou

相対的好み最適化は、言語モデルがユーザーの期待とより一致するようにするんだ。

機械がテキストプロンプトからどんなふうに画像を作るか、そして人間の好みにどう合うかを探る。

SiDが画像作成を早めつつ、クオリティを保つ方法を学ぼう。

新しい方法で言語モデルの効率が上がるけど、質は落ちないよ。

オフライン強化学習のための効率的なデュアルポリシーシステムを紹介します。

新しい方法がリアルタイムデータから学ぶことで言語モデルを改善する。

新しい方法が、テキストから画像へのモデルを人間の好みに合わせて強化するよ。

生成モデルとブースティングを組み合わせた新しいアプローチで、より良い学習成果を目指す。

新しい方法がテキストから画像生成の速度と品質を向上させる。

新しいモデルは、高度な拡散技術を使ってグラフ生成を強化するよ。

スコア忘却蒸留とその生成AIへの影響についての考察。

計測最適化が画像処理をどう変えるか、もっとクリアな結果を得るために発見してみて。

新しいアプローチで、ラベル付きデータが少なくても構造の安全性が向上するよ。