複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 32
新しいMicrosoft AI研究では、HMD-NeMoを提案していますこの新しい手法では、手が部分的にしか見えていない場合でも、信憑性のある正確な全身運動生成に取り組んでいます
ミックスリアリティシナリオにおける没入型体験の領域では、正確かつ信憑性のある全身アバターの動きを生成することが持続的...
「GitLabがDuo Chatを導入:生産性向上のための対話型AIツール」
ソフトウェア開発では、開発者は複雑なコードやプロジェクトの問題の効率的な管理に取り組むことが多いです。ワークフローで...
「Rosalynがオンライン試験の不正行為に立ち向かうためのStableSight AIを公開」
オンライン教育における学術的不正行為の複雑さが増す中、RosalynはStableSightを導入し、オンライン試験中の生成AIと組織化...
ワビとトロント大学の研究者が、オートラベリングのためのオブジェクト軌跡を洗練するための効率的なトランスフォーマベースのAIモデル、LabelFormerを紹介しました
現代の自動運転システムでは、交通参加者を認識するためのオブジェクト検出器を訓練するために、広範な手動注釈付きデータセ...
セレブラスとG42が4エクサフロップのAIスーパーコンピュータで新たな地平を切り拓く:8エクサフロップへの道を開拓
技術が驚異的な速さで進化する中、Cerebras SystemsとG42は人工知能の世界において大きな飛躍を遂げました。画期的なパートナ...
「グーグルディープマインドが発表したこのAI論文は、事前学習データの構成と予め訓練された変形器のコンテキスト学習との間のギャップを研究しています」
Google DeepMindの研究者は、大規模な言語モデルであるtransformerのin-context learning (ICL)の能力を探求しました。ただし...
MITの研究者たちは、SmartEMというAI技術を開発しましたこの技術は、リアルタイムの機械学習を画像処理にシームレスに統合することで、電子顕微鏡を次のレベルに進化させます
動物の脳の複雑なネットワークを理解することは、特にアルツハイマーのような疾患を研究する際に、科学者にとって大きな課題...
このAI論文は、’リラックス:エンドツーエンドの動的機械学習ワークロードの最適化のためのコンパイラの抽象化’を紹介しています
動的な形状を持つ機械学習モデルの最適化は、より優れたパフォーマンスと柔軟性を実現するために重要です。動的な形状とは、...
Google AIは、『AltUp(Alternating Updates)』というアートフィシャルインテリジェンスの手法を導入しましたこれは、トランスフォーマーネットワークのスケールの拡大を利用するための手法であり、計算コストを増やさずに行われます
ディープラーニングにおいて、トランスフォーマーニューラルネットワークは、自然言語処理やコンピュータビジョン、ロボティ...
中国の研究者がCogVLMを紹介:パワフルなオープンソースのビジュアル言語基礎モデル
ビジュアル言語モデルのモデルは強力かつ柔軟です。次に、トークン予測を使用して、画像キャプション、ビジュアルクエスチョ...

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