Zhangyang Wang

この研究は、プルーニングが医療画像解析のための深層学習モデルにどのように影響するかを調べてるんだ。

新しい方法が、敵対的入力に対する専門家の混合CNNの堅牢性を高める。

新しい技術が動画編集をどう変えてるか見てみよう。

新しい方法が大規模言語モデルのメモリ使用量を改善して、パフォーマンスを向上させる。

ゼロ次最適化は、NLPタスクで大規模言語モデルのメモリ効率を提供するよ。

新しい方法が、一般のハードウェアで大きな言語モデルをトレーニングする際のメモリ効率を向上させる。

拡散モデルの利用における新しいプライバシーの懸念を探る。

AIにおけるモデル圧縮と信頼性のバランスを探る。

新しいフレームワークが4Dコンテンツの生成効率と品質を向上させる。

新しい適応モデルは、再トレーニングなしで様々なニーズに応えられるよ。

WeLoreは、重み行列を簡素化することで大規模言語モデルの効率を向上させる。

E-LLaGNNは、GNNのパフォーマンスを向上させるために、言語モデルを選択的に利用することでGNNを改善する。

o1モデルがどのようにアクションを計画し、さまざまなタスクでのパフォーマンスを見ていこう。

振動反転が画像の質と創造性をどう向上させるかを学ぼう。

AI技術がPanEchoを使って心臓健康評価に新しい効率をもたらす。

反復的なマグニチュードプルーニングが、効率とパフォーマンスのためにニューラルネットワークをどう変えるかを発見しよう。

自己改善トークン化がオンラインショッピングをどう変えてるか発見してみよう。