複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 20
AI 研究とイノベーションの最前線に留まります
このAI研究により、チップデザインに適した言語モデルの独自な手法が紹介されています
ChipNeMoは、市販のLLMに頼らずに、ドメイン適応技術を用いた産業用チップデザインにおけるLLMの利用を探求しています。これ...
オックスフォード大学の研究者たちは、DynPointという人工知能アルゴリズムを開発しましたこのアルゴリズムは、自由な単眼ビデオの新しい視点を迅速に合成することを目的としています
コンピュータビジョンコミュニティは、画像合成(VS)に注力しており、それによって人工現実性を推進し、機械の視覚および幾...
中国の研究者たちは、複雑な現実世界の課題を解決するために、大規模言語模型(LLM)がマルチモーダルツールを利用できるようにする人工知能フレームワークであるControlLLMを紹介しました
LLMのパフォーマンスは、複雑な現実世界のタスクを処理する能力が印象的です。ただし、曖昧なユーザーの指示、正しくないツー...
マイクロソフトの研究者が「LoRAShear LLMの構造的な剪定と知識の回復に対する画期的な人工知能効率的アプローチ」を紹介
LLMは大量のテキストデータを処理し、関連情報を迅速に抽出することができます。これは、検索エンジン、質問応答システム、デ...
サリー大学の研究者が新しい人工知能(AI)モデルを開発しましたこのモデルは、通信ネットワークが最大76%ものネットワークを節約できる可能性があります
オープン・ラジオ・アクセス・ネットワーク(O-RAN)は、分離されたラジオ・アクセス・ネットワーク(RAN)に知能を注入し、...
COSPとUSPの内部:GoogleがLLMsの推論を進めるための新しい方法を研究する
促進生成の進化は、LLMベースのアプリケーションの重要な構築要素の1つです推論や高度な微調整などのタスクには、強力なプロ...
「ビジョン・トランスフォーマーの内部機能」
ビジョン・トランスフォーマー(ViTs)の内部動作を視覚化する際、研究者たちはランダムな背景パッチに注目の奇妙なスパイク...
「AWS 研究者がジェミニを紹介:大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」
ライス大学とAmazon Web Servicesの研究者チームが、GEMINIと呼ばれる分散トレーニングシステムを開発しました。このシステム...
ミシガン大学の研究者は、AIの心理理論において新領域を開拓し、分類法と厳密な評価プロトコルを明らかにしました
ミシガン大学の研究者チームは、大規模言語モデル(LLM)のマインド理論(ToM)能力を評価するための新しい基準と評価プロト...
AIにおける事実性の向上 このAI研究は、より正確かつ反映性のある言語モデルを実現するためのセルフ-RAGを紹介します
セルフリフレクティブリトリーバルオーキュメンテッドジエネレーション(SELF-RAG)は、関連情報を動的に取得し、生成物に反...

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