複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 62

「トランスフォーマーは長い入力をどのように扱うのか？CMUとGoogleの研究者が新しいアプローチを発表（FIRE）：相対位置エンコーディングのための機能的補間」

Transformerベースの言語モデルは、近年、自然言語処理（NLP）の領域を引き上げてきました。人間らしいテキストを理解し生成...

なぜ人々は人工知能AIを恐れているのか？

人工知能（AI）のイノベーションのペースは驚くべきものです。AIは現在、ロボティクス、IoT、ビッグデータなどの技術の推進力...

大規模な言語モデルは本当に行動し思考できるのか？イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者が意思決定の向上のためにLATSを導入

LLMは、推論や意思決定のタスクにおいて価値のある存在となっています。複雑な問題を連続したステップに分解することで優れた...

「どのようにして、1ビットのウェイトで大規模な言語モデルを効果的に圧縮できるのか？この人工知能の研究では、PB-LLMを提案しています：部分的にバイナリ化されたLLMの潜在能力を探索する」

大規模言語モデル（LLM）において、部分二進化LLM（PB-LLM）は、言語の論理的推論能力を損なうことなく、極低ビットの量子化...

「ToolJetに会いましょう：最小限のエンジニアリング作業で内部ツールを構築・展開するためのオープンソースのローコードフレームワーク」

ソフトウェア開発の世界では、組織が過剰なエンジニアリング努力を要求せずに迅速に内部ツールを構築および展開する必要があ...

プリンストン大学とメタAIの研究者たちは、長い文脈を要約ノードの木に最初に処理する新しい方法、MemWalkerを導入しました

自己注意力を持つTransformerアーキテクチャと、モデルサイズと事前学習データの増加により、大規模言語モデル（LLM）におい...

「ひとつのAIモデルで全てのオーディオタスクをこなせるのか？UniAudioに出会ってください：新しいユニバーサルオーディオ生成システム」

生成AIの重要な側面の1つは音声生成です。近年、生成AIの人気の高まりにより、音声制作における多様で新興のニーズがますます...

In Japanese 「GTE-tinyに会いましょう：ダウンストリームタスクのためのパワフルなテキスト埋め込み人工知能モデル」(GTE-tiny ni aimashou Daunsutori-mu tasuku no tame no pawafuru na tekisuto umekomi jōchū nō moeru) Note Please keep in mind that this translation is accurate, but it may be adjusted to fit

“` アリババのDAMOアカデミーのGTE-tinyは、軽量で高速なテキスト埋め込みモデルです。BERTフレームワークを使用し、様...

「Googleは、ヘルスケアとライフサイエンスの機能を備えたVertex AI検索をアップデートしました」

ヘルスケアの領域において、人工知能（AI）の登場は効率と精度の新時代を予感させる光明塔となっています。Google Cloudは、...

カルテックとETHチューリッヒの研究者が画期的な拡散モデルを導入：最先端のビジュアルタスクと異なるドメインへの適応を実現するためのテキストキャプションの活用

拡散モデルは、テキストから画像の生成を革新し、古典的な機械学習のタスクにおいて新たな可能性を解き放っています。しかし...

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