複数の画像やテキストの解釈 Staff - Section 23

SynthIA（Synthetic Intelligent Agent）7B-v1.3に会ってください：オルカスタイルのデータセットで訓練されたミストラル-7B-v0.1モデルです

SynthIA-7B-v1.3は、7兆パラメーターの大規模な言語モデル（LLM）です。実際には、Orcaスタイルのデータセットでトレーニング...

ITUデンマークの研究者は、神経発達プログラムを紹介：生物の成長と人工ニューラルネットワークとの間のギャップを埋める

人間の脳は非常に複雑な器官であり、しばしば既知の宇宙において最も複雑で洗練されたシステムの1つと考えられています。脳は...

「BrainChipがエッジAIの進歩のための2世代目のAkidaプラットフォームを公開」

人工知能（AI）の能力への飽くなき欲求が特徴とされる時代において、ニューラルネットワークプロセッサのパイオニアであるBra...

「MITの研究者がPFGM++を紹介：物理学とAIの画期的な融合による高度なパターン生成」

生成モデリングの分野は、近年、高品質な画像を生成することができるモデルを作成しようとする研究者によって、重要な進展を...

ETHチューリッヒとマイクロソフトの研究者が、大規模な言語モデルの推論を強化するための人工知能フレームワーク「SCREWS」を紹介しました

大型言語モデル（LLM）は、さまざまな推論タスクで成功しています。意図した目的が達成されることを保証するために、LLMの結...

ビデオアクション認識を最適化するにはどのようにすればよいのでしょうか？深層学習アプローチにおける空間的および時間的注意モジュールの力を明らかにします

アクション認識は、動画中の人間のアクションや動きを自動的に識別し、カテゴリ分けするプロセスです。監視、ロボティクス、...

Meta AIがAnyMALを紹介：テキスト、画像、ビデオ、音声、動作センサーデータを結びつけるマルチモーダル言語モデルの未来

人工知能において、根本的な課題の一つは、機械が画像、動画、音声、運動信号といった様々な感覚入力と共に、人間の言語を理...

「MITとハーバードの研究者が革命的なAIベースの計算手法を公開：少ない実験で最適な遺伝子介入を効率的に特定する」

細胞再プログラミングの分野では、研究者は遺伝子の最適な変異を特定するという課題に直面しています。これは細胞免疫療法や...

コンセプト2ボックスに出会ってください：知識グラフにおける高レベルの概念と細粒度なエンティティとのギャップを埋める – 二重幾何学的アプローチ

大量の研究が知識グラフのような大規模な接続データセットの表現方法を見つけるために行われてきました。これらの方法は知識...

モデルマージングとは、複数のモデルを統合して1つのモデルにすることを指しますこのプロセスでは、異なるモデルを組み合わせることにより、新しいモデルを作成することができますモデルマージングにより、異なる特徴やスキルを持つモデルを統合し、より多様な表現を可能にすることができますまた、モデルマージングは、異なるデザインやスタイルのモデルを結びつけるためにも使用されますモデルマージングは、ファッション業界や美容業界でよく使用される技術であり、新しいトレンドやスタイルの創造に役立ちます

モデルのマージングとは、追加のトレーニングを必要とせずに、個別のタスクを実行したり異なる問題を解決するために設計され...

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