Se-Young Yun

Novas técnicas melhoram a eficiência em modelos de linguagem por meio de transferências de conhecimento eficazes.

Um novo método melhora a precisão do modelo ao lidar com rótulos ruidosos no aprendizado federado.

hFedF melhora o desempenho do aprendizado federado ao lidar com os desafios da generalização de domínio.

Apresentando o BMTPT pra melhorar a sintonia de prompts em modelos de linguagem.

O Preference Flow Matching traz uma nova forma de alinhar os resultados da IA com as preferências dos usuários.

O Block Transformer melhora a velocidade e eficiência do processamento de texto em modelos de linguagem.

Novos métodos em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e o desempenho do modelo enquanto lidam com dados diversos.

Uma nova abordagem pra classificar dados tabulares usando ICL-transformers tá mostrando resultados promissores.

Pesquisas mostram como o vídeo ajuda a melhorar o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.

BAPO melhora modelos de linguagem enquanto mantém o conhecimento essencial e as preferências dos usuários.

Novas sequências de confiança melhoram a estimativa de incerteza em modelos estatísticos.

A TACS ajuda os cientistas a criar moléculas estáveis com as propriedades desejadas.