複数の画像やテキストの解釈 Technology - Section 85

オックスフォードの研究者たちは、「Farm3D」というAIフレームワークを提案していますこのフレームワークは、2D拡散を蒸留して学習し、ビデオゲームなどのリアルタイムアプリケーションで利用できる関節のある3Dアニマルを生成することができます

生成AIの驚異的な成長は、DALL-E、Imagen、Stable Diffusionなどの技術により、テキストの手がかりから優れた画像を作成する...

コロンビア大学とDeepMindの研究者が、GPATというトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャを紹介しましたこのモデルは、各パーツの形状が目標の形状にどのように対応しているかを推測し、パーツのポーズを正確に予測します

視覚空間推論を通じて新しいオブジェクトを組み立てることができる自律型ロボットシステムは、幅広い現実世界の応用において...

大規模な生体分子動力学のためのディープラーニング：ハーバード大学の研究では、さまざまなシステム上で大規模で事前に学習されたアレグロモデルをスケーリングしています

計算生物学、化学、材料工学は、原子スケールでの物質の時間進化を予測する能力に依存しています。量子力学は、原子や電子の...

「大規模言語モデルは本当にそのすべての層が必要なのか？ このAI研究がモデルの効率を明らかにする：大規模言語モデルにおける必須コンポーネントの追求」

大規模言語モデル（LLM）の出現により、特にChatGPTの登場により、一般の人々の間で大きな関心が集まっています。これらのモ...

新しいAI研究がREVを紹介：AI研究における画期的な変革 – 自由文テキストの合理的な情報に関する新しい情報理論的指標の評価

モデルの説明は、自然言語処理（NLP）における信頼性と解釈性において重要であることが証明されています。モデルの予測の自然...

「最適化によるAIトレーニングにおける二酸化炭素排出量の削減」

ミシガン大学の研究者たちは、ディープラーニングモデルのエネルギー消費問題に対処するためのオープンソースの最適化フレー...

GoogleのAI研究者がPic2Wordを紹介：ゼロショット合成画像検索（ZS-CIR）への新しいアプローチ

画像検索は、正確に表現しようとすると複雑なプロセスです。多くの研究者が、与えられた実際の画像からの最小の損失を確保す...

PoisonGPTとは：それ以外は信頼されたLLMサプライチェーンに悪意のあるモデルを導入するためのAI手法

人工知能についての話題が盛り上がる中、企業はそれがどのように役立つかについて多くの方法を認識し始めています。しかし、M...

Google Researchが、凍結された大規模言語モデル（LLM）を用いたマルチモーダル生成のための自己符号化器(SPAE)を紹介します

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理と自然言語理解の非凡な能力により、急速に大きな人気を博してきました。人間とコン...

CMU、AI2、およびワシントン大学の研究グループが、NLPositionalityというAIフレームワークを導入しましたこれは、デザインのバイアスを特徴づけ、NLPのデータセットとモデルの位置性を定量化するためのものです

研究者の立場性は、NLPデータセットとモデルの開発時に彼ら自身の経験、アイデンティティ、文化、背景によって形成される視点...

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