複数の画像やテキストの解釈 University Research

このPythonライブラリ「Imitation」は、PyTorchでの模倣と報酬学習アルゴリズムのオープンソース実装を提供します

明確な報酬関数が定義されたゲームのような領域では、強化学習（RL）は人間のパフォーマンスを上回っています。残念ながら、...

「Powderworldに出会おう：AIの汎化理解のための軽量シミュレーション環境」

最近の強化学習（RL）と意思決定において、新しいタスクに対する一般化能力は依然として主要な問題の1つです。RLエージェント...

「UCLAの研究者が提案するPhyCV：物理に触発されたコンピュータビジョンのPythonライブラリ」

人工知能はコンピュータビジョンの分野で注目すべき進歩を遂げています。その中でも、ディープラーニングという分野では、大...

「CMUの研究者がBUTD-DETRを導入：言語発話に直接依存し、発話で言及されるすべてのオブジェクトを検出する人工知能（AI）モデル」

画像内のすべての「オブジェクト」を見つけることは、コンピュータビジョンの基礎です。カテゴリの語彙を作成し、この語彙の...

スタンフォード大学の研究者たちは、安定した拡散に基づき、大規模な胸部X線および放射線データセットで微調整された「RoentGen」という人工知能（AI）モデルを開発しました

最近、高い忠実度、多様性、解像度を持つ画像を生成することが可能なデノイジング拡散モデルの一部である潜在的拡散モデル（L...

UCLAの研究者が、最新の気候データと機械学習モデルに簡単で標準化された方法でアクセスするためのPythonライブラリ「ClimateLearn」を開発しました

極端な気象条件は、特に最近の数年間においては典型的な出来事となっています。気候変動が、パキスタンで見られる豪雨による...

スタンフォードの研究者たちは、Parselという人工知能（AI）フレームワークを紹介しましたこのフレームワークは、コードの大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、複雑なアルゴリズムの自動実装と検証を可能にします

最近の大規模言語モデル（LLM）の推論の進歩にもかかわらず、LLMは洗練されたプログラムを開発するなど、階層的な多段階の推...

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