Xiao Liu

新しい方法がウォーターマークの強化をして、画像の所有権保護がより良くなったよ。

議論の強さを評価して、より良い意思決定とコミュニケーションを学ぼう。

アディティブ製造は、機械学習のためのオープンデータセットが足りないって大きな問題に直面してる。

この研究は、ツールがLLMが複雑な環境を管理するのにどう役立つかを調査してるよ。

新しいベンチマークが、大規模言語モデルのデータ処理能力を評価する。

この研究は、限られたリソースでAIが壮族語を学べるように新しい方法を使ってるよ。

チームがペルソナを使ってソフトウェアデザインを改善する方法に関する研究。

この記事では、LLMをテストする際のMCQの効果について、長文の質問と比較して議論しています。

ChatGLM-RLHFは、人間のフィードバックと高度なトレーニング手法を使ってAIのインタラクションを改善するよ。

新しい方法が言語モデルの言語と数学のスキルを向上させる。

新しいウェブナビゲーションエージェントがChatGLM3-6Bモデルを基にして、タスクのパフォーマンスを向上させた。

この記事は、政府のソフトウェアプロジェクトで要件がどのように集められるかを調べているよ。

Coin3Dは、スキルレベルに関係なく、誰でも3Dモデリングを簡単にできるようにするよ。

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。