Wei Cheng

この研究は、効果的なグラフの説明を通じてGNNのパフォーマンスを向上させる。

大規模言語モデルの信頼性と不確実性に関する研究。

効率的な資源移動のための最適輸送とラックス・オレイニック演算子を調べる。

新しい方法がデータフロー分析を使ってコード補完を強化する。

新しい手法がモデルデータにアクセスせずにAI生成コンテンツの検出を改善する。

新しいフレームワークは、ペアプログラミングの原則を使ってコード生成を改善する。

滑らかな形状のさまざまなシステムにおける関数と曲線の研究を発見しよう。

マザーの動的システムとその応用への貢献の概要。

シンプルなテキスト説明からリッチな3Dテクスチャを作る方法を学ぼう。

重いメソンの崩壊の仕組みとヘリシティ形式因子の影響についての見解。

KVシフトアテンションは、言語モデルの予測をシンプルにしつつ、効率も向上させるんだ。

新しい方法は、各意思決定ステップでの不確実性を測定することで、AIの反応への信頼を向上させるんだ。

ハミルトン・ヤコビ方程式がシステムに与える影響とカオスの測定について学ぼう。

テックコミュニティがLLMをよりスリムでエコにする方法を見つけてる。