Grupa badawcza, D-21 PWr
Grupa Uczenia Reprezentacji
Uczenie reprezentacji w grafach, grafy wiedzy i modele w przestrzeni wag.
Tematy badawcze: grafowe sieci neuronowe · samouczenie reprezentacji grafowych · uczenie reprezentacji grafów · grafy wiedzy · rozumowanie na wielu grafach · LLM-y z grafami wiedzy
Kierownictwo grupy
Representation Learning Group rozwija GNN, samonadzorowane uczenie grafów, grafy wiedzy, integrację LLM-ów z grafami, wykrywanie halucynacji, analizę LLM-ów oraz modele traktujące wagi sieci neuronowych jako modalność danych.
Członkowie
7 osób
Najnowsze publikacje
FactSelfCheck: Fact-Level Black-Box Hallucination Detection for LLMs
EACL 2026 Main Conference, 2026