Xiaoyu Liu

新しいフレームワークがテンソリアルニューラルネットワークを効率とパフォーマンス向上のために最適化するよ。

この論文はLLMサービスを効率的に使う方法について話してるよ。

新しい方法が、機械学習におけるノイズの多いデータラベルからの学習を改善するのに役立つよ。

公平な結果を得るための大規模言語モデルのバイアスを最小限に抑える方法。

TokenUnifyの紹介だよ、革新的なトレーニングテクニックで画像セグメンテーションを向上させる方法なんだ。

UniCompressは高度なAI技術を使って医療画像の保存と転送を改善する。

新しいフレームワークがロングテールデータの知識蒸留の課題に対処してるよ。

複雑な量子システムのエンタングルメントを評価する新しい方法を紹介するよ。

新しいアプローチで、部分的にラベル付けされたデータセットを使って医療画像の臓器セグメンテーションを向上させる。

U-MedSAMは医療画像のセグメンテーションの精度と信頼性を向上させる。

ユーザーの選択を理解してレコメンデーションシステムを強化する新しい視点。

MaskSR2は革新的な技術を使って、スピーチの明瞭さと品質を向上させるよ。

新しい単一段階TTSシステムが音声生成を向上させる様子。

ロボットは複数の作業をこなすことや、いろんな環境に適応することを学んでるよ。

ロボットがタスクのパフォーマンスをどう向上させるか、チェーン・オブ・アフォーダンスを使って発見しよう。