複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 21

「One-2-3-45++に出会ってみましょう：おおよその1分で単一の画像を詳細な3Dテクスチャメッシュに変換する革新的な人工知能手法」

UCサンディエゴ、浙江大学、清華大学、UCLA、およびスタンフォード大学の研究者たちは、高速かつ高品質な3Dオブジェクト生成...

中国からのこのAI論文では、「モンキー」という新しい人工知能のアプローチが紹介されていますこれは、大規模なマルチモーダルモデルで入力の解像度と文脈関連性を向上させるための方法です

大規模なマルチモーダルモデルは、テキストや画像を含むさまざまなデータを処理し分析する能力があるため、ますます人気が高...

『LEOと出会いましょう：先進的な3Dワールドインタラクションとタスクソルビングのための画期的なエンボディードマルチモーダルエージェント』

複数のタスクやドメインを重要な再プログラミングや再トレーニングなしに処理できるAIシステムは、ジェネラリストエージェン...

「Anthropic Releases Claude 2.1：拡張されたコンテキストウィンドウと向上した精度でエンタープライズAIを革新する」

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「スロープ・トランスフォーマーに出会ってください：銀行の言語を理解するために特別に訓練された大規模な言語モデル（LLM）」

支払いにおいて、トランザクションの理解は事業のリスク評価において重要です。しかし、乱雑な銀行の取引データの解読は課題...

「Microsoftの研究者がPIT（Permutation Invariant Transformation）を提案：動的まばらさのためのディープラーニングコンパイラ」

“`html 最近、深層学習は動的スパース性に最適化されたモデルの研究によって注目されています。このシナリオでは、スパ...

「前方予測デコーディング」：LLM推論を加速するための並列デコーディングアルゴリズム

大規模な言語モデル（LLM）であるGPT-4やLLaMAなどは現代のアプリケーションを再構築し続けているが、推論は遅く最適化が困難...

ETH Zurichの研究者が、推論中に0.3%のニューロンしか使用しないが、同様のBERTモデルと同等の性能を発揮するUltraFastBERTを紹介しました

ETHチューリッヒの研究者によるUltraFastBERTの開発は、推論中に使用するニューロンの数を削減する問題に取り組み、他のモデ...

「マクマスター大学とFAIRメタリサーチャーズは、電子密度を正規化フローによるパラメータ化する新しい機械学習アプローチを提案しました」

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「大型言語モデルによる多様な学問領域における包括的評価：GPT-4で科学的発見のフロンティアを明らかにする」

最近、大型言語モデル（LLM）は人工知能（AI）コミュニティから多くの賞賛を受けています。これらのモデルは卓越した能力を持...

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