複数の画像やテキストの解釈 Staff - Section 26

ソウル国立大学の研究者たちは、効率的かつ適応性のあるロボット制御のための革新的なAI手法であるロコモーション・アクション・マニピュレーション（LAMA）を紹介しています

ソウル国立大学の研究者は、ロボット工学における効率的かつ適応性のあるロボットの制御という基本的な課題に取り組んでいま...

バッテリー最適化の解除：機械学習とナノスケールX線顕微鏡がリチウムバッテリーを革命化する可能性

優れた研究機関から画期的な取り組みが浮上し、リチウム系バッテリーの謎めいた複雑さを解明することを目指しています。研究...

「マイクロソフトと清華大学によるこのAI研究は、EvoPromptという新しいAIフレームワークを紹介しますこのフレームワークは、LLMと進化アルゴリズムを接続するための自動的な離散プロンプト最適化を実現します」

大規模言語モデル（LLM）はほとんどすべての自然言語処理（NLP）のタスクで優れた成績を収めています。しかし、従来のファイ...

「ReLU vs. Softmax in Vision Transformers Does Sequence Length Matter? Insights from a Google DeepMind Research Paper」 ビジョン・トランスフォーマーにおけるReLU vs. Softmax：シーケンスの長さは重要か？Google DeepMindの研究論文からの洞察

今日一般的な機械学習アーキテクチャは、トランスフォーマーアーキテクチャです。トランスフォーマーの主要なパーツの1つであ...

東京大学の研究者たちは、攻撃者から機密性の高い人工知能（AI）ベースのアプリケーションを保護するための新しい技術を紹介しました

近年、人工知能（AI）の急速な進歩により、コンピュータビジョン、音声認識など、さまざまな分野で広範な応用が行われるよう...

「MITの新しい機械学習の研究では、階層的な計画（HiP）のための組成的な基礎モデルを提案しています：長期的な課題の解決のために言語、ビジョン、行動を統合する」

見知らぬ家でお茶を準備するという課題について考えてみましょう。このタスクを効率的に完了するための戦略は、抽象レベル（...

MAmmoTHとは、一般的な数学問題解決に特化したオープンソースの大規模言語モデル（LLM）シリーズです

現代の大規模言語モデル（LLM）は、数学的な推論に大きく依存しており、それがこの研究の主な焦点です。最近の進歩にもかかわ...

UCIと浙江大学の研究者は、ドラフティングと検証のステージを使用した自己推測デコーディングによるロスレスな大規模言語モデルの高速化を紹介しました

トランスフォーマーに基づく大規模言語モデル（LLM）は、GPT、PaLM、LLaMAなど、さまざまな実世界のアプリケーションで広く使...

AIはクリエイティブな思考のタスクで人間を上回ることができるのか？この研究は人間と機械学習の創造性の関係についての洞察を提供します

AIは多くの領域で著しい進歩を遂げ、貴重なツールとなっていますが、それは人間の独自の特性や能力の代替ではありません。多...

「LLaMaをポケットに収めるトリック：LLMの効率とパフォーマンスを結ぶAIメソッド、OmniQuantに出会おう」

大型言語モデル（LLM）は、機械翻訳、テキスト要約、質問応答など、さまざまな自然言語処理タスクで印象的なパフォーマンスを...

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