複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 18

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

Google DeepMindの研究者たちは、人工汎用知能（AGI）モデルとそれらの前身の能力と行動を分類するためのフレームワークを提案しています

人工知能（AI）と機械学習（ML）モデルの最近の進歩により、人工汎用知能（AGI）の議論は直ちに実際的な重要性を持つ問題にな...

ケンブリッジの研究者たちは、マシンラーニングを利用した仮想現実アプリケーションを開発し、ユーザーが仮想現実空間でツールを開いたり制御したりする「超人的な」能力を持つことができるようにしました

ホットキーは、通常、従来のデスクトップアプリケーションに見られるキーボードショートカットです。ケンブリッジ大学の研究...

UCバークレーとスタンフォードの研究者チームがS-LoRAを発表：多数のLoRAアダプターのスケーラブルな提供のために設計された人工知能システム

UC BerkeleyおよびStanfordの研究者チームは、LLMの展開において新たなパラメータ効率の良いファインチューニング手法であるL...

メタリサーチャーズがVR-NeRFを紹介：高精細なキャプチャーと仮想現実の歩行可能な空間のレンダリングのための先進的なエンドツーエンドAIシステム

手頃な価格の仮想現実（VR）技術の登場により、現実的なVR写真やビデオなどの高度に没入型の映像メディアが大幅に成長してい...

この中国のAI研究は「Consistent4D」を紹介します：未キャリブレーションの単眼映像から4Dダイナミックオブジェクトを生成するための新しい人工知能手法

コンピュータビジョンの領域は、視覚的な入力から動的な3Dデータを解読するという基礎的で困難な課題に取り組んでいます。こ...

デューク大学の研究者たちは、ポリシーステッチングを提案していますこれは、ロボットとタスクの新しい組み合わせにおけるロボットの転送学習を容易にする、画期的なAIフレームワークです

ロボット工学では、環境の変化やロボット構造の変更に敏感なスキルをロボットに教えるために、強化学習（RL）を使用する際に...

中国の研究者がiTransformerを提案：時間系列予測のためのTransformerアーキテクチャの見直し

トランスフォーマーは、自然言語処理とコンピュータビジョンで大成功を収めた後、スケーリングのルールに従う基本モデルとな...

スタンフォードの研究者たちは「CORNN」という機械学習手法を紹介します：大規模な脳神経記録のリアルタイム分析のためのものです

技術の進歩により、神経科学の研究分野では新たな時代を迎えました。この非凡な力により、生物の脳機能と行動の微妙な関係を...

「Johns Hopkins Medicineの研究者たちは、正確な骨肉腫壊死計算のための機械学習モデルを開発しました」

がん医療の領域において、骨がん患者における化学療法の効果を評価することは予後の重要な指標となります。ジョンズ・ホプキ...

スタンフォード大学の研究者がRT-Sketchを紹介します：目標仕様としての手描きスケッチを通じた視覚模倣学習の向上

研究者は、手描きスケッチを視覚模倣学習における目標指定の未開拓の手法として紹介しました。これらのスケッチは、自然言語...

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