複数の画像やテキストの解釈 Staff - Section 4
機械学習信頼性の向上:異常性がモデルのパフォーマンスと不確実性の定量化を向上させる方法
オブジェクトがそのカテゴリーの他のアイテムに似ている場合、それは典型的と見なされます。例えば、ペンギンは普通でない鳥...
スタンフォードの研究者が「予測音楽トランスフォーマー」を紹介:音楽作曲における創造的な制御を向上させる画期的なAIツール
美しい画像や感動的なエッセイを生成するジェネレーティブAIは、多くの場合、ユーザーにはほとんど制御が残されません。一部...
「オーディオジェネレーションのための新しいメタAIの基礎研究モデル、オーディオボックスに会ってください」
“`html メディアやエンターテイメントの分野において、オーディオは重要な役割を果たします。映画やポッドキャスト、オ...
「サポートベクターマシン(SVM)とは何ですか?」
サポートベクターマシン(SVM)は、機械学習の分野で利用される教師あり学習アルゴリズムです。主に分類や回帰などのタスクを...
ジョンズ・ホプキンス大学とUCサンタクルーズ校の研究者が、画像ベースのAI学習の画期的な進歩であるD-iGPTを発表しました
“` 自然言語処理(NLP)は、GPTシリーズなどの大規模言語モデル(LLMs)の導入により、さまざまな言語的なタスクに対し...
「GoogleがCloud TPU v5pとAIハイパーコンピューターを発表:AI処理能力の飛躍」
Googleは、AIハイパーコンピュータと呼ばれる画期的なスーパーコンピューターアーキテクチャと共に、テンサープロセッシング...
Google DeepMindはAlphaCode 2を導入しました:競争プログラミングの優れた進歩において、ジェミニモデルの力を利用した人工知能(AI)システム
機械学習の分野では、テキストデータの生成と理解において驚くべき進展が見られています。しかし、問題解決における新しい革...
MITとETH Zurichの研究者たちが、動的なセパレータの選択を通じて、拡張された混合整数線形計画法(MILP)の解決を目的とした機械学習技術を開発しました
複雑な最適化問題に効率的に取り組むことは、グローバルパッケージルーティングから電力グリッド管理まで、持続的な課題です...
「このAI研究は、姿勢オブジェクト認識を次のトークン予測として新しいアプローチを提案します」という意味です
どのようにして効果的に物体認識にアプローチできるのでしょうか? Meta AIとメリーランド大学の研究チームは、画像埋め込み...
新しいCMUとMetaによるAI研究、PyNeRFの導入:スケールに意識したグリッドベースのレンダリングにおけるニューラル輝度場の進化
ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)は、シーン再構成時のスケールの変動とエイリアシングのアーティファクトを減...
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