Frank Hutter

FairPFN usa transformadores pra promover justiça nas previsões de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a análise dos resultados da otimização de hiperparâmetros.

Um novo método melhora a busca por funções de ativação em modelos de aprendizado profundo.

Descobrindo como o RNA interage com proteínas além do que codifica proteínas.

Uma nova abordagem para modelos de mundo usando dados sintéticos pra melhorar a adaptabilidade.

O ARLBench facilita a sintonia de hiperparâmetros para aprendizado por reforço com ferramentas de benchmark eficientes.

Usando modelos menores pra acelerar o treinamento de modelos de linguagem maiores.