Songyang Zhang

UFed-GANは、プライバシーを守りつつデータから学べて、計算の負担も少なくできるんだ。

PFL-GANの紹介：フェデレーティッドラーニングにおけるクライアントの多様性に合わせたソリューションだよ。

シーングラフ生成の新しい手法と課題を探って、画像分析を改善しようとしてる。

BD-ROHCとRLがデータ伝送効率をどう高めるかを見てみよう。

CHARMは、LLMがグローバルおよび中国の文脈でどれだけうまく推論できるかを評価する。

新しいフレームワークがオープンボキャブラリーのシーングラフを通じて画像解釈を変革する。

MathBenchは、さまざまな教育段階でのLLMの数学能力を評価する。

FedSCは、連合学習においてユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのトレーニングを改善する。

InternLM-Lawは、高度なトレーニングで多様な中国の法律質問に対する応答を強化する。

コードインタープリタを使ってデータ関連のタスクにおけるLLMの能力を評価するためのフレームワーク。

新しい混雑制御方法でリアルタイム通信を改善する。

デバイスのコミュニケーションを根本から変え、重要な情報に集中する。

DualGFLがデータプライバシーと効率に与える影響について学ぼう。

LaMI-GOがユーザーのニーズに焦点を当てて、コミュニケーションをどう変えるかを発見しよう。