複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 48

最新のデータを使ってファンデーションモデルを最新の状態に保つ方法は？ AppleとCMUの研究者が、VLMの継続的なトレーニングのための最初のウェブスケールの時系列連続性（TiC）ベンチマークを導入しましたこれには12.7Bのタイムスタンプ付きのイメージとテキストのペアが含まれています

CLIP、Flamingo、およびStable Diffusionなどの大規模なマルチモーダル基盤モデルの貢献により、画像生成とゼロショット汎化...

「Xenovaのテキスト読み上げクライアントツール：自然な音声合成を実現する頑強で柔軟なAIプラットフォーム」

テキスト読み上げ（TTS）技術の発展により、Xenovaが提供するテキスト読み上げクライアントなど、印象的な製品が開発されまし...

「50以上の最新の最先端人工知能（AI）ツール（2023年11月）」

AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これ...

ワシントン大学とプリンストン大学の研究者が、事前学習データ検出データセットWIKIMIAと新しい機械学習アプローチMIN-K% PROBを発表しました

“`html 大規模な言語モデル（LLMs）は、大量のテキストデータを処理できる強力なモデルです。彼らは数百ギガバイトから...

このAI論文は、深層学習を用いて大規模な記録の神経活動を解読する人工知能フレームワーク、POYO-1を紹介しています

ジョージア工科大学、Mila、モントリオール大学、マギル大学の研究者らは、多様な大規模な神経記録を横断的にモデリングする...

コロンビア大学とAppleの研究者が『フェレット』を紹介します画像の高度な理解と説明のための画期的な多モーダル言語モデルです

モデルの空間的知識を促進する方法は、ビジョン言語学習の主要な研究課題です。このジレンマは、参照と基線という2つの必要な...

「GROOTに会おう：オブジェクト中心の3D先行条件と適応ポリシー汎化を備えたビジョンベースの操作のための堅牢な模倣学習フレームワーク」

人工知能の人気と利用事例の増加に伴い、模倣学習（IL）は複雑な操作タスクを実行するためのニューラルネットワークベースの...

「AutoMixを使用した計算コストの最適化 クラウドからの大規模言語モデルの活用に向けたAI戦略的アプローチ」

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「NYUの研究者たちはゲノミクスのためのニューラルネットワークを作成し、それが予測にどのように辿り着くかを説明できることを示しました」

生物学的研究领域中，机器学习模型正在在推动我们对复杂过程的理解方面取得重要进展，尤其是在RNA剪接方面。然而，这个领域许...

「総合的な指標を通じて深層生成モデルのエンジニアリング設計評価を向上させる」

エンジニアリングデザインにおいて、深層生成モデル（DGMs）への依存度が近年急速に上昇しています。しかし、これらのモデル...

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