複数の画像やテキストの解釈 AI Paper Summary - Section 7

PaLM-Eをご紹介します：新たな5620億パラメータの具現化された多モーダル言語モデルで、ロボットの操作計画やビジュアルQAなどのタスクを実行します

大容量の言語モデル（LLM）は、会話、ステップバイステップの推論、数学の問題解決、コードの作成など、さまざまな分野で強力...

アリババAI研究所が提案する「Composer」は、数十億の（テキスト、画像）ペアで訓練された、巨大な（50億パラメータ）コントロール可能な拡散モデルです

現在、テキストベースの生成画像モデルは、多様な写真のような画像を生成することができるようになりました。最近の多くの取...

「事前学習済みのテキストからイメージへの拡散モデルを用いたポイントクラウドの補完」

ポイントクラウドという言葉を聞いたことがありますか？それは、オブジェクトや環境のジオメトリと空間属性を記述する三次元...

「UCバークレーの研究者たちは、Chain of Hindsight（CoH）という新しい技術を提案しましたこれにより、LLMsがあらゆる形式のフィードバックから学び、モデルのパフォーマンスを向上させることが可能となります」

過去数年間、大規模なニューラルネットワークが研究者の注目を集めています。これは、自然言語理解や難解な数学の方程式の解...

ケンブリッジ大学とUCLAの研究者が、信頼性のある機械学習システムの開発をガイドするための新しいデータ中心のAIチェックリストスタイルフレームワークであるDC-Checkを紹介しました

機械学習（ML）アルゴリズムの革新的な進歩により、電子商取引、金融、製造、医療など、さまざまな産業でAIを活用したアプリ...

「ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)がファインチューニングにおいて教師あり学習ではなく強化学習を使用する理由」の5つの理由

過去数ヶ月間でのGenerative Artificial Intelligenceの大成功により、Large Language Modelsは絶えず進化と改善を遂げていま...

UC BerkeleyとDeepmindの研究者は、SuccessVQAという成功検出の再構成を提案しましたこれは、Flamingoなどの事前学習済みVLMに適したものです

最高のパフォーマンス精度を達成するためには、トレーニング中にエージェントが正しいまたは望ましいトラック上にあるかどう...

スタンフォード大学の研究者が「局所的に条件付けられた拡散（Locally Conditioned Diffusion）：拡散モデルを使用した構成的なテキストから画像への生成手法」を紹介しました

3Dシーンモデリングは従来、特定の知識を持つ人々に限られた時間のかかる手続きでした。パブリックドメインには多くの3D素材...

「さまざまな深層学習を用いた天気予測モデルに関する研究」

気象予測の世界的な影響を考慮して、様々な研究コミュニティの研究者の関心を引いてきました。最近のディープラーニング技術...

「CutLER（Cut-and-LEaRn）：人間の注釈なしで物体検出とインスタンスセグメンテーションモデルをトレーニングするためのシンプルなAIアプローチによる出会い」

オブジェクト検出と画像セグメンテーションは、コンピュータビジョンと人工知能の重要なタスクです。これらは、自動車、医療...

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