複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 84
「CityDreamerと出会う:無限の3D都市のための構成的生成モデル」
近年、3D自然環境の作成は多くの研究の対象となっています。3D都市、3Dシナリオ、3Dアバターなど、さまざまな種類の3Dオブジ...
Google AIは、高いベンチマークパフォーマンスを実現するために、線形モデルの特性を活用した長期予測のための高度な多変量モデル、TSMixerを導入します
近年、正確な時系列予測の重要性は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて極めて重要となっています。需要トレンドの予...
「YaRNに会ってください:トランスフォーマーベースの言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張するための計算効率の高い方法で、以前の方法よりもトークンが10倍少なく、トレーニングステップが2.5倍少なくて済みます」
Chat GPTのような大規模言語モデルは、テキストのより広範な文脈を考慮することができ、より一貫性のある文脈に即した応答を...
『キャタリスト研究の変革:テキスト入力を使用したエネルギー予測のために設計された Transformer ベースの AI モデル、CatBERTaに出会ってください』
化学触媒の研究は、常に新しい長期的な解決策が求められるダイナミックな分野です。現代の産業の基盤である触媒は、化学反応...
「ChatGPTを再び視覚させる:このAIアプローチは、リンクコンテキスト学習を探求してマルチモーダル学習を可能にします」
言語モデルは、連続的で文脈に即したテキストを生成する能力により、コンピュータとのコミュニケーション方法を革新しました...
「LLaSMと出会う:音声と言語の指示に従うクロスモーダルな対話能力を持つエンドツーエンドで訓練された大規模なマルチモーダル音声言語モデル」
音声はトーンなどの意味論的およびパラ言語的情報を含むため、書き込みよりも多くの情報を伝えます。さらに、話すことは人々...
「Google Researchが探求:AIのフィードバックは、大規模な言語モデルの効果的な強化学習において人間の入力を置き換えることができるのか?」
人間のフィードバックは、機械学習モデルを改善し最適化するために不可欠です。近年、人間のフィードバックからの強化学習(R...
TinyLlamaと出会ってください:3兆トークンで1.1Bのラマモデルを事前学習することを目指した小さなAIモデル
言語モデルの研究の絶え間ない進化の中で、効率性と拡張性を追求する試みが、画期的なプロジェクトであるTinyLlamaによって導...
アリババは、2つのオープンソースの大規模ビジョン言語モデル(LVLM)、「Qwen-VL」と「Qwen-VL-Chat」を発表しました
人工知能の絶え間なく進化する領域において、画像理解とテキストインタラクションのギャップを埋めることは常に課題となって...
「AI時代における学術的誠実性の再考:ChatGPTと32のコースの大学生の比較分析」
機械学習アルゴリズムを使用して以前に作成されたテキスト、音声、または視覚情報を元に新しいコンテンツを生成する人工知能...
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