Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
Explore le potentiel du LGN pour la vision artificielle et les différences dans l'encodage des stimulus entre les représentations thalamiques et corticales.
Explore l'optimisation adaptative efficace dans la mémoire pour l'apprentissage à grande échelle et les défis de la mémoire dans la formation de grands modèles.
Explore l'application de la neuroscience computationnelle en neuroprothèse, en se concentrant sur la prédiction des mouvements de bras prévus en fonction des temps de pointe et de l'importance de l'optimisation systématique des paramètres.
Explore les cartes cognitives, les systèmes de récompense, l'apprentissage latent, les mécanismes d'attention et les transformateurs de l'intelligence visuelle et de l'apprentissage automatique.
