複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 114

スタンフォード大学の研究者たちは、「ギスティング：言語モデルにおける効率的なプロンプト圧縮のための新しい技術」というものを紹介しました

モデルの特殊化は、事前に学習された機械学習モデルを特定のタスクやドメインに適応させることを意味します。言語モデル（LM...

メタAIとケンブリッジ大学の研究者は、大規模言語モデル（LLM）が音声認識能力でプロンプトされる方法を調査しました

大規模言語モデル（Large Language Models）は、有名なChatGPTの導入により新しいトレンドとなっています。OpenAIによって開...

「パフォーマンスと使いやすさを向上させるための機械学習システムにおけるデザインパターンの探求」

機械学習は、最近の進展と新しいリリースにより、ますます広まっています。AIとMLの人気と需要が高まり、製品レベルのMLモデ...

「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」

イントロダクション 生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、...

「Co-BioNetに会ってください：モナッシュ大学の敵対的AIシステムが医療画像解析を革新し、広範な人間の注釈なしで精度を向上させています」

ディープラーニングは医療人工知能を大幅に進化させました。しかし、特に画像セグメンテーションのタスクにおいて、訓練に多...

「CMUの研究者たちは、TIDEEを提案します：明示的な指示なしで、これまで見たことのない部屋を整理することができる具現化エージェント」

効果的なロボットの運用には、予め決められた命令にただ従うだけでなく、明らかな異常から応答し、不完全な指示から重要な文...

USCの研究者は、新しい共有知識生涯学習（SKILL）チャレンジを提案しましたこのチャレンジでは、分散型のLLエージェントの集団が展開され、各エージェントが個別に異なるタスクを順次学習し、全てのエージェントが独立かつ並行して動作します

研究者による画期的な取り組みにより、共有知識生涯学習（SKILL）の開発を通じて機械学習の新時代が到来しました。最近発表さ...

「パッチのせいかもしれませんか？ このAIアプローチは、ビジョントランスフォーマーの成功における主要な貢献要素を分析します」

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はコンピュータビジョンのタスクのバックボーンとなってきました。オブジェクト検出か...

「SUSTech VIP研究室が、高性能なインタラクティブトラッキングとセグメンテーションを実現するトラックアニシングモデル（TAM）を提案する」

ビデオアイテムトラッキング（VOT）は、制約のない状況で未知のアイテムを追跡する重要性により、コンピュータビジョン研究の...

学習率のチューニングにうんざりしていますか？DoGに会ってみてください：堅牢な理論的保証に裏打ちされたシンプルでパラメータフリーの最適化手法

テルアビブ大学の研究者は、学習率パラメータを必要とせず、経験的な量のみに依存する調整フリーの動的SGDステップサイズ公式...

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