Xianglong Liu

精度とパフォーマンスを維持しながら、LLMを量子化する効果的な方法を学ぼう。

新しい技術が、画像とテキストを組み合わせた高度なAIシステムの脆弱性を暴露してる。

新しいベンチマークが、職務に関連するAIモデルの性別バイアスを評価する。

新しいフレームワークが拡散モデルの効率を高めつつ、画像の品質を保つんだ。

インデックス技術を使ってデータベースクエリのパフォーマンスを向上させる新しい方法。

低ビット量子化が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。

ディープラーニングモデルのバックドア欠陥に対抗するためのデータベース。