複数の画像やテキストの解釈 Technology - Section 65

「拡散を支配するための1つの拡散：マルチモーダル画像合成のための事前学習済み拡散モデルの調節」

画像生成AIモデルは、ここ数ヶ月でこの領域を席巻しています。おそらく、midjourney、DALL-E、ControlNet、またはStable dDif...

新しいAIの研究は、事前学習済みおよび指示微調整モデルのゼロショットタスクの一般化性能を改善するために、コンテキスト内の指導学習（ICIL）がどのように機能するかを説明しています

Large Language Models (LLMs)は、few-shot demonstrations、またはin-context learningとしても知られるプロセスによって、...

「スタンフォード大学の新しいAI研究は、言語モデルにおける過信と不確実性の表現の役割を説明します」

自然言語システムが日常のシナリオでますます普及するにつれて、これらのシステムは適切に不確実性を伝える必要があります。...

PaLM-Eをご紹介します：新たな5620億パラメータの具現化された多モーダル言語モデルで、ロボットの操作計画やビジュアルQAなどのタスクを実行します

大容量の言語モデル（LLM）は、会話、ステップバイステップの推論、数学の問題解決、コードの作成など、さまざまな分野で強力...

アリババAI研究所が提案する「Composer」は、数十億の（テキスト、画像）ペアで訓練された、巨大な（50億パラメータ）コントロール可能な拡散モデルです

現在、テキストベースの生成画像モデルは、多様な写真のような画像を生成することができるようになりました。最近の多くの取...

「事前学習済みのテキストからイメージへの拡散モデルを用いたポイントクラウドの補完」

ポイントクラウドという言葉を聞いたことがありますか？それは、オブジェクトや環境のジオメトリと空間属性を記述する三次元...

UCサンディエゴとMeta AIの研究者がMonoNeRFを紹介：カメラエンコーダとデプスエンコーダを通じて、ビデオをカメラ動作とデプスマップに分解するオートエンコーダアーキテクチャ

カリフォルニア大学サンディエゴ校とMeta AIの研究者たちは、MonoNeRFを紹介しました。この新しいアプローチにより、Neural R...

「UCバークレーの研究者たちは、Chain of Hindsight（CoH）という新しい技術を提案しましたこれにより、LLMsがあらゆる形式のフィードバックから学び、モデルのパフォーマンスを向上させることが可能となります」

過去数年間、大規模なニューラルネットワークが研究者の注目を集めています。これは、自然言語理解や難解な数学の方程式の解...

ジョージア工科大学のこのAI論文は、より速く信頼性の高い方法で潜在的な超伝導体の新しい候補を特定するための人工知能手法を提案しています

超電導体は、臨界温度以下に冷却されると、電気抵抗を無視することができ、ゼロ抵抗を示します。この素晴らしい超電導体の特...

ケンブリッジ大学とUCLAの研究者が、信頼性のある機械学習システムの開発をガイドするための新しいデータ中心のAIチェックリストスタイルフレームワークであるDC-Checkを紹介しました

機械学習（ML）アルゴリズムの革新的な進歩により、電子商取引、金融、製造、医療など、さまざまな産業でAIを活用したアプリ...

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