Xiao Liu

GLM-4モデルは言語理解と生成の能力が向上してるよ。

BrainMAEアプローチは、fMRIを使って脳データの分析を強化するよ。

長い文書でモデルが証拠を扱う方法を改善することで、ユーザーの信頼が得られるよ。

CSEのタスクおすすめがソフトウェア実務者が適切なタスクを見つけるのにどう役立つかを探る。

研究者たちは、機械の理解を向上させるために多様なデータソースを使って3D形状学習を強化してる。

新しい方法で、ライティング分析の自動質問回答関係が改善されるよ。

LLMがルールをどれだけ理解して適用できるかを評価する新しい方法。

研究者たちは原子の動きとトポロジカルモデルを使って光の方向を操って、新しい光学デバイスを作ってるんだ。

AutoGLMは技術とのインタラクションを簡単にし、日常のタスクを効率的にするよ。

LLaVAは、ローカルデバイスのパワーとクラウド処理を組み合わせることで、ビジュアルクエスチョンアンサリングを改善するよ。

人間のフィードバックがAI言語モデルの応答にどう影響するか学ぼう。

言語モデルの指示に従う能力を高める新しいアプローチ。

今、機械は人間の好みに基づいて画像や動画を生成してるんだ。