複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 26

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

UCバークレーの研究者たちは、「リングアテンション：トランスフォーマーのメモリ要件を削減するためのメモリ効率の良い人工知能アプローチ」という提案を行っています

ディープラーニングモデルアーキテクチャの一種であるTransformerは、多くの最先端のAIモデルの文脈で使われます。これらは人...

「マイクロソフトの研究者たちはDeepSpeed-VisualChatを提案：スケーラブルなマルチモーダル言語モデルの訓練の大きな進歩」というタイトルで、記事の内容を日本語に翻訳すると、以下のようになります

大規模言語モデルは、人間と同様に言語を理解し生成するために作成された洗練された人工知能システムです。これらのモデルは...

このAI研究は、事前のイメージングなしで物体のエッジを検出するためのノイズ耐性のある方法を開発しました

コンピュータビジョンでの重要な関心は、堅牢で効率的なエッジ検出アルゴリズムの開発に集中しています。 従来の微分演算に基...

「生成AIからの社会的および倫理的リスクの評価」

生成AIシステムはすでに本を執筆したり、グラフィックデザインを作成したり、医療関係者を支援したりする目的で使用されてお...

研究者がCODES＋ISSS最優秀論文賞を受賞しました

研究者たちは提案したチップレット対応のコンピューターアーキテクチャに対して最優秀論文賞を受賞しました

スタンフォード、NVIDIA、およびUT Austinの研究者は、クロスエピソードカリキュラム（CEC）と呼ばれる新しい人工知能アルゴリズムを提案しましたこれにより、トランスフォーマーエージェントの学習効率と汎化能力が向上します

シーケンシャルな意思決定の問題は、ファウンドメーションモデルの導入によるパラダイムの転換により、大きな変革を遂げてい...

シンガポール国立大学の研究者たちは、ピクセルベースと潜在ベースのVDMを結びつけたハイブリッド人工知能モデルであるShow-1を提案しますこれはテキストからビデオを生成するものです

シンガポール国立大学の研究者たちは、Show-1というハイブリッドモデルを導入しました。テキストからビデオを生成するための...

Amazonの研究者たちが提案するディープラーニングのトレーニングのためのコンパイラには、3つの主な特徴があります- Syncfreeオプティマイザ、コンパイラキャッシュ、およびマルチスレッド実行

機械学習の最大の課題の1つは、ニューラルネットワークを効率的にトレーニング及び使用することです。トランスフォーマーモデ...

このAI研究は、FlashAttentionに基づいた新しい人工知能アプローチであるフラッシュデコーディングを紹介しますこれにより、長いコンテキストのLLM推論を最大8倍速く行うことができます

ChatGPTやLlamaなどの大規模言語モデル（LLM）は、優れた自然言語処理能力により、テキスト生成からコード補完までさまざまな...

このAI研究は、ロボット学習および具現化人工知能の研究のための包括的なソフトウェアプラットフォームとエコシステムであるRoboHiveを提案しています

近年、人工知能（AI）の進歩は、言語モデリング、タンパク質折りたたみ、およびゲームプレイなどで特に顕著なものがありまし...

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