複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 34

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、...

画像処理におけるノイズとは何ですか？ – 簡易解説

「画像処理におけるノイズの種類、原因、モデル、および応用を探究してください」

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...

このAI研究では、LSS Transformerを発表しましたこれは、Transformerにおける効率的な長いシーケンスの学習を革新的なAIアプローチで実現します

新しいAI研究では、Long Short-Sequence Transformer (LSS Transformer)という効率的な分散学習手法が紹介されました。この手...

「MITとNVIDIAの研究者が、要求の厳しい機械学習タスクの速度とパフォーマンスを劇的に向上させることができる、2つの補完的な技術を開発しました」

MITとNVIDIAの研究者は、スパーステンソルの処理を加速する2つの技術を開発しました（テンソルは、機械学習モデルにおいて基...

このAI論文は、柔軟なタスクシステムと手順的生成による強化学習を革新するNeural MMO 2.0を紹介しています

MIT、CarperAI、Parametrix.AIの研究者らは、Neural MMO 2.0を導入しました。これは、多様な目的と報酬信号を定義できる柔軟...

Google DeepMindの研究者たちは、人工汎用知能（AGI）モデルとそれらの前身の能力と行動を分類するためのフレームワークを提案しています

人工知能（AI）と機械学習（ML）モデルの最近の進歩により、人工汎用知能（AGI）の議論は直ちに実際的な重要性を持つ問題にな...

ケンブリッジの研究者たちは、マシンラーニングを利用した仮想現実アプリケーションを開発し、ユーザーが仮想現実空間でツールを開いたり制御したりする「超人的な」能力を持つことができるようにしました

ホットキーは、通常、従来のデスクトップアプリケーションに見られるキーボードショートカットです。ケンブリッジ大学の研究...

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