複数の画像やテキストの解釈 Language model - Section 24

「Mini-DALLE3と出会おう：大規模な言語モデルによるテキストから画像へのインタラクティブアプローチ」

人工知能コンテンツ生成の急速な進化、特にテキストから画像へのモデル(T2I)の進展により、高品質で多様性に富み創造的なAIに...

PyTorchEdgeはExecuTorchを発表しました：モバイルおよびエッジデバイス向けのオンデバイスでの推論をエンパワーメント

画期的な取り組みとして、PyTorch Edgeは新しいコンポーネント、ExecuTorchを導入しました。これはモバイルおよびエッジデバ...

『BOSSと出会ってください：新しい環境で新しい課題を解決するためにエージェントをトレーニングする強化学習（RL）フレームワーク、LLMガイダンス』

BOSS（Bootstrapping your own SkillS）をご紹介します。これは、大規模な言語モデルを活用して多様なスキルライブラリを自律...

MITの研究者らが、言語モデルの解読において、新たなトレーニングフリーかつゲーム理論に基づくAI手法を紹介

一部の課題は、現在の言語モデル（LM）によって比較的成功裡に処理されています。これには、質問に答える、事実確認、さらに...

「オムニコントロール：拡張空間制御信号をテキスト条件付けされた人間の動作生成モデルに組み込むための人工知能アプローチ、拡散プロセスに基づく」

研究者は、テキスト条件付きの人間の動き生成において、いつでもあらゆる関節で空間制御信号を組み合わせる問題に取り組んで...

アムステルダム大学とクアルコムAIの研究者がVeRAを発表：LoRAと比べて訓練可能なパラメーターの数を10倍削減する革新的なファインチューニングAI手法

自然言語処理の応用範囲の拡大に伴い、最小限の計算複雑性とメモリ要件で特定の指示を効果的に理解し行動するモデルへの需要...

MITの新しいAI研究は、深層ニューラルネットワークが私たちとは異なる方法で世界を見ていることを示しています

人間の感覚システムの複雑な機能を模倣することを目指して、神経科学と人工知能の研究者は、計算モデルと人間の知覚の間の不...

ドイツの研究チームがDeepMBを開発しました MSOTを介して高品質でリアルタイムなオプトアコースティックイメージングを提供するディープラーニングフレームワーク

医療画像処理において、高品質な画像を素早く取得することは、多波長オプトアコースティックトモグラフィー（MSOT）の臨床的...

CMUの研究者がMultiModal Graph Learning（MMGL）を導入「複数の多様な隣接情報から関係構造を持つ情報を抽出するための新たなAIフレームワーク」としています

多モーダルグラフ学習は、機械学習、グラフ理論、およびデータフュージョンの概念を組み合わせた多様なデータソースとその相...

大規模言語モデルにおける推論力の向上：正確かつ転送可能なルールベース学習のための仮説から理論へ（HtT）フレームワークをご覧ください

論理タスクの領域では、大規模言語モデル（LLM）は、例や中間ステップを提供された場合に、驚くべきパフォーマンスを示しまし...

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