Zhenguo Li

新しい方法は、広範なトレーニングなしでマルチモーダルAIシステムの安全機能を強化する。

物体検出のための事前学習モデルの転送可能性を評価する方法。

DriveCoTは自動運転車の意思決定の明確さと安全性を向上させる。

このモデルは、さまざまな物体の詳細なラベルを生成することで、物体検出を改善するんだ。

新しいベンチマークは、自動推論のためのモデルの定理生成能力を向上させることを目指している。

適応可能な位置エンコーディング技術を使ってトランスフォーマーモデルを改善する新しい方法。

POETRYはその再帰的アプローチを通じて定理証明の効率を高めるんだ。

GenArtistは、インテリジェントなAIエージェントを使って画像生成と編集を強化するよ。

EMOVAは感情表現を通じて人間とコンピュータのインタラクションを強化する。

革新的な方法が自動運転車のトレーニングのために動画の質を向上させる。