Yoshua Bengio

GFlowNetsは、複雑な離散分布からのサンプリング精度を向上させる。

複雑な分布サンプルを生成するための拡散モデルを改善する新しい方法を探ってる。

新しい方法が複雑な確率分布のサンプリング効率を向上させる。

AIが数学的推論と発見をどうやって向上させるかを探ってるんだ。

この記事では、LLMのメタ認知スキルとそれが数学の問題解決に与える影響を探ります。

Aarenは、シーケンシャルデータ分析のためのアテンションベースモデルの効率を向上させる。

新しいアプローチが、より安全な言語モデルのためにプロンプトの多様性を高める。

革新的な方法で機械学習のサンプル品質を向上させる。

MAPを紹介するよ。複数の機械学習モデルを効率的に統合する方法だよ。

RGFNは、薬の発見のために合成可能な化合物を生成する新しい方法を提供しているよ。

GFlowNetsは、複雑な分布からの効果的なサンプリングを可能にし、高い一般化能力を持ってるんだ。

安全を重視してリスクを最小限に抑えるAIシステムを作るための戦略を検討中。

細胞効果に基づいた分子デザインの新しいアプローチ。

メタフロー・マッチングは、細胞の挙動や治療反応の理解を深めるんだ。