Kai-Wei Chang

Um novo método pra avaliar a precisão das saídas de LLM usando dimensões intrínsecas locais.

Um novo benchmark avalia as habilidades de manuseio de dados de Grandes Modelos de Linguagem.

Aprenda como a análise de dados impacta as decisões da organização e aumenta a eficiência.

Analisando os preconceitos na geração de imagens e seus impactos na sociedade.

O projeto EMO-SUPERB melhora o reconhecimento de emoção na fala com técnicas aprimoradas e colaboração da comunidade.

Um novo sistema pra avaliar o desempenho de codec de áudio em várias aplicações.

Esse estudo analisa os preconceitos linguísticos que afetam gênero e raça em vários textos.

Esse estudo mostra como o contexto melhora a compreensão das máquinas sobre imagens e perguntas.

Um novo método melhora a auto-aprendizagem para agentes linguísticos usando modelos de reflexão.

LLM-A* combina algoritmos tradicionais com modelos de linguagem pra um planejamento de caminho mais eficiente.

Um novo sistema melhora a precisão e a confiabilidade na geração de texto a partir de RALMs.

Aumentando o engajamento dos usuários em grandes modelos de visão-linguagem através de comunicação proativa.

Um método pra gerar palavras-chave baseado nas necessidades do usuário pra melhorar a resumão de conteúdo.

Este estudo explora a troca entre diversidade e precisão factual em imagens geradas por IA.

Um novo método conecta modelos de linguagem e grafos de conhecimento pra melhorar o acesso à informação.

Novos métodos melhoram as relações automáticas de pergunta-resposta na análise de escrita.

A JourneyBench testa modelos de IA em imagens incomuns e fictícias.

Um novo método ajuda os computadores a identificar objetos usando menos imagens e uma linguagem simples.

Um banco de dados de segurança pra respeitar normas culturais e diretrizes legais pelo mundo todo.