Sijia Chen

TP-LLaMAは、成功と失敗の両方から学ぶことで意思決定を改善する。

新しいシステムは、複数の視点と説明を使って物体を追跡するんだ。

Calibreは、より良いモデルのパフォーマンスと公平性を持って、パーソナライズされたフェデレーテッド学習を強化するよ。

Thought Rollbackが言語モデルの推論や精度を向上させる方法を学ぼう。