Nan Jiang

AIモデルのファインチューニングと一般的な能力の維持のトレードオフを検討中。

Racing-CVGPは数学の方程式を見つける際のシンボリック回帰の効率を高めるよ。

新しいアルゴリズムが不確実な環境でのSMCによる意思決定を改善する。

新しい方法は、垂直記号回帰とディープラーニングを組み合わせて、より良い方程式発見を実現する。

この研究は、より良い探索のために密度比モデルを使ってオンライン強化学習を改善してるよ。

リモートセンシングデータを使ってPOI予測を強化するための体系的アプローチ。

新しいモデルがエネルギーシステムのバッテリー統合を改善する。

新しいフレームワークは、トークンレベルの分析とコンテキスト情報を使ってバグ修正の精度を向上させるよ。

LLMの自己デバッグ技術を使ってコードを改善する能力を高めること。

この研究は、流動応力流体の新しいモデルを提案して、理解と応用を向上させるんだ。

アクティブデータ収集技術を使ったODEを見つける新しいアプローチ。

逆経験再生を探って、強化アルゴリズムでのより効率的な学習を目指す。

新しいアルゴリズムが自己教師あり学習を使って音イベント検出を改善する。

GASがオンライン広告の効率と効果をどう高めるかを見てみよう。