Xu Han

新しい方法が言語モデルの適応性を向上させつつ、過去の知識を保持する。

MatSAMは、素材画像からの微細構造抽出を強化して、分析や研究を改善するんだ。

1ビット量子化を使って、言語モデルを小さくて速くする新しいアプローチ。

ProSparseは、LLMの活性化スパース性を向上させて、効率とパフォーマンスを良くするんだ。

ディープラーニングモデルにおけるグロッキング、ダブルディセント、エマージェントな能力を調査中。

ERENは効果的な編集技術を使って、言語モデルの精度を向上させるんだ。

最新の量子通信システムにおける光子干渉の役割を探る。

新しい枠組みが専門分野におけるRAGシステムの評価を強化する。

MiniCPM-Vは、モバイルデバイスでのAIの使用を効率とパフォーマンスで強化するよ。

FastFiDは、早く答えるために重要な文を選ぶことでODQAの効率を向上させる。

古代の文字の分析を向上させる新しいトークン化のアプローチ。

モジュラー設計を通じて言語モデルの効率と適応性を探る。

言語モデルの効率を上げるために活性化スパース性を探る。

KBAlignは機械が自己質問技術を通じてより早く、効果的に学ぶのを助けるよ。

大規模言語モデルがどんどん効率的になって、使いやすくなってるのを探ってみよう。