複数の画像やテキストの解釈 AI研究 – Section 20

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...

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...

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...

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...

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、...

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（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...

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...

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...

複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 20