複数の画像やテキストの解釈 Staff - Section 44

DevOpsGPTとは、LLMとDevOpsツールを組み合わせたマルチエージェントシステムであり、自然言語の要件を動作するソフトウェアに変換するものです

DevOpsGPTは、大規模な言語モデル（LLM）とDevOpsツールを組み合わせて、ソフトウェア開発のためのAIによる自動化ソリューシ...

Googleとジョージア工科大学の研究者が、セグメンテーションマスクを作成するための直感的な後処理AIメソッドであるDiffSegを紹介しました

セマンティックセグメンテーションとして知られるコンピュータビジョンのタスクの目的は、画像内の各ピクセルにクラスまたは...

「S-LabとNTUの研究者が、シーニメファイ（Scenimefy）を提案しましたこれは、現実世界の画像から自動的に高品質なアニメシーンのレンダリングを行うための画像対画像翻訳フレームワークであり、セミスーパーバイズド（半教師付き）手法を採用しています」

アニメの風景は創造力と時間を大量に必要とするため、自動的なシーンのスタイル化のための学習ベースの手法の開発には明らか...

プリンストン大学の研究者が、MeZOというメモリ効率の高いゼロ次最適化器を紹介しましたこの最適化器は、大規模言語モデル（LLM）を微調整することができます

大きな言語モデルは、過去数ヶ月のジェネレーティブ人工知能の大成功により、急速に進化しています。これらのモデルは、驚く...

「SelFeeに会いましょう：自己フィードバック生成によって強化された反復的自己修正LLM」

最近の研究では、自然言語フィードバックが言語モデルの性能向上に効果的であることが示されています。KAISTの研究チームは、...

UCLとGoogleの研究者が提案する「AudioSlots：オーディオドメインの盲目的なソース分離のためのスロット中心の生成モデル」

最近、集合構造化データ上で動作するアーキテクチャにおけるニューラルネットワークの使用と、非構造化入力から集合構造化出...

「岩石とAIの衝突：鉱物学とゼロショットコンピュータビジョンの交差点」

鉱物は、定義された化学組成と結晶構造を持つ天然の無機物です。彼らは岩の構成要素であり、さまざまな地質学的および産業プ...

ワシントン大学とAI2の研究者が、VQAを介してAIが生成した画像の忠実度を測定する自動評価指標であるTIFAを紹介します

テキストから画像を生成するモデルは、人工知能の進歩の最も良い例の一つです。研究者たちの持続的な進歩と努力により、これ...

「DenseDiffusionとの出会い：テキストから画像生成における密なキャプションとレイアウト操作に対処するためのトレーニング不要のAI技術」

テキストから画像を生成するモデルの最近の進歩により、短いシーンの説明に基づいて高品質の画像を生成することができる洗練...

Googleの研究者たちは、RO-ViTを紹介しますこれは、オープンボキャブラリー検出の改善のため、リージョンに意識を向けた方法でビジョントランスフォーマーを事前トレーニングするためのシンプルなAI手法です

最近の進歩により、コンピュータは人間の視覚のように、世界から視覚情報を解釈し理解することができるようになりました。画...

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