Tianyi Zhou

O MADAug melhora a augmentação de dados adaptando técnicas às necessidades do modelo durante o treinamento.

Um novo método permite que agentes de RL mudem a forma do corpo para se adaptarem melhor às tarefas.

Um novo conjunto de dados pra avaliar LLMs em perguntas de processamento de linguagem natural.

Explorando os desafios e soluções do hackeamento de recompensas no treinamento de modelos de IA.

MuLan melhora a geração de imagens a partir de texto dividindo as tarefas em etapas mais simples.

Novo método melhora as representações de frases usando múltiplos prompts pra uma precisão melhor.

Analisando a capacidade dos LLMs de resolver problemas matemáticos, principalmente aritmética modular.

Explorando como transformadores favorecem funções de baixa sensibilidade pra melhorar o desempenho.

Um novo método pra melhorar o aprendizado federado através da Modelagem Aditiva Multi-Nível.

Pesquisas mostram como patches de gatilho influenciam a geração de imagens em modelos de difusão.

Explore como os LLMs fazem adição usando técnicas matemáticas únicas.

Um novo método melhora os modelos de linguagem integrando conhecimento entre os idiomas.

Esse método melhora a criação de prompts para modelos de linguagem grandes, aumentando a performance geral.

Um novo framework permite que agentes de IA criem ações de forma dinâmica para resolver problemas de um jeito melhor.

O SpecHub acelera a geração de texto dos modelos de linguagem com uma abordagem nova.

Explorando como truques de áudio confundem modelos de linguagem.

Florence-2 e DBFusion redefinem como as máquinas interpretam imagens e texto.