Yuxiao Dong

SciGLMはAIが複雑な科学問題に取り組む能力を高めるよ。

RecDCLは、まばらなデータシナリオでよりユーザーに焦点を当てたおすすめをするための技術を組み合わせてるよ。

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。

ネガティブサンプリングがモデルのトレーニングをスムーズにし、パフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。

新しい方法がオープンワールドの設定でノードにラベルを付ける課題に取り組んでるよ。

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。

この研究は、自己教師あり学習と特徴アラインメントを使ってGNNを強化することに焦点を当ててるんだ。

新しいフレームワークが、ガイド付き推論を使って大規模言語モデルの自己トレーニングを強化するよ。

長い動画コンテンツの理解を向上させるために作られたベンチマーク。

GLM-4モデルは言語理解と生成の能力が向上してるよ。

新しいフレームワークが、データが限られたテキスト属性グラフでのノードのカテゴライズを強化するよ。

SinLGは、より良い応答選択のためにバックグラウンド知識を統合してチャットボットの会話を改善するよ。

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。

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。

感情を理解した人間みたいな会話ができる新しいチャットボット。

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。