複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 21
AI 研究とイノベーションの最前線に留まります
スタンフォードの研究者がRoboFuMeを導入:最小限の人間の入力でロボットの学習を革新する
機械学習を含む多くのドメインでは、タスク固有のモデルを学習するための広範な成功パラダイムとして、まず既存の多様な先行...
アップルの研究者が提案する「大規模な言語モデル強化学習ポリシー(LLaRP)」:体現された視覚的課題のために汎用的なポリシーとして機能するLLMをカスタマイズするためのAIアプローチ
自然言語処理、理解、生成は、大規模言語モデル(LLM)の導入により新たな段階に入りました。GPT-3などのモデルは、膨大な量...
マイクロソフトの研究者が、言語AIを活用してオンライン検索エンジンを革命化するための「大規模検索モデル」フレームワークを紹介しました
現代社会はインターネット上の情報の拡散によって特徴付けられ、検索エンジンは知識を見つけたりまとめたりするために欠かせ...
この中国のAI研究は、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLMs)の幻覚を修正するために設計された革新的な人工知能フレームワークである「ウッドペッカー」を紹介します
中国の研究者たちは、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)における幻覚の問題に対処するために、Woodpeckerという新し...
UC San Diegoの研究者DYffusion:空間的時間予測のためのダイナミクスに基づく拡散モデル
ダイナミックシステムの将来の振る舞いを予測することは、システムの進化を駆動する基礎的なダイナミクスを理解し、将来の状...
「研究者たちが量子エレクトロニクスの切り替えを簡素化する」
「量子効果を電気的に利用することによって、実用化までの距離が縮まります」
「このチューリング賞受賞者が伝説的な学術アドバイザーになった経緯」
理論計算科学者のマヌエル・ブルムは、多くの修士課程の学生をこの分野で実りあるキャリアへと導いてきました
Appleの研究者がマトリョーシカ拡散モデル(MDM)を紹介する:高解像度の画像とビデオの合成のためのエンドツーエンドの人工知能フレームワーク
近年、大規模言語モデルは驚くべき能力を示しています。特に、ディフュージョンモデルは3Dモデリングやテキスト生成から画像...
中国からのニューエーアイ研究は、GLM-130Bを紹介しますこれは、13兆のパラメータを持つバイリンガル(英語と中国語)のプリトレーニング言語モデルです
最近、大規模言語モデル(LLM)のゼロショットおよびフューショットの能力は大幅に向上し、100Bパラメータ以上を持つモデルは...
UCバークレーとスタンフォード大学の研究者が、複数の教師からの報酬を学習するための人工知能フレームワークである「Hidden Utility Bandit(HUB)」を紹介しました
強化学習(RL)において、学習プロセスに人間からのフィードバックを効果的に統合することは、重要な課題として浮上していま...

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