Xin Chen

デジタルツイン技術を使って、モビリティプロファイリングを通じて都市交通を改善する。

この研究は、LLMが計画の効率と成功率をどう向上させるかを明らかにしている。

FASERがLHCでニュートリノを検出して、未来の研究の進展に貢献したよ。

ColaRecは、アイテムのおすすめを強化するために、協力的な信号とコンテンツの信号を統合するよ。

MotionChainは、テキスト、画像、モーションデータを組み合わせて、リアルな人間の動きを会話で作り出すんだ。

新しい発見がカドミウムの核とその珍しい挙動に対する私たちの理解に挑戦してる。

AdvUnlearnは、アンラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせることで、画像生成の安全性を高めるよ。

新しいアシスタントがAIを使ってデジタルハードウェア設計とRTLコード作成を効率化してるよ。

プロンプトが大きな言語モデルの推論にどう影響するかを調べる。

研究によると、幹細胞が治癒を促進し、老化を遅らせることができるって。

人間のフィードバックからのAI学習の混乱を減らそうとする取り組み。

偏った情報源を使って効果的に最適化する方法を学ぼう。

SciDFMは科学研究のための高度な推論と理解を提供します。

ポリシーグラディエント法がいろんな業界での意思決定をどう強化するかを学ぼう。

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。

QM/MMは量子力学と分子力学を組み合わせて、より良い科学的洞察を得るためのものだよ。

科学者たちがLHCで初めてミューオンニュートリノの相互作用を測定した。

ヒストンがどんなふうに私たちのDNAを精密に、柔軟に管理してるのかを発見しよう。

新しいフレームワークが手話翻訳の精度を高めて、コミュニケーションがもっと良くなるよ。

化学の課題に効果的に対処するために言語モデルを改善する。