複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 28

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

このAI研究は、FireActを提案しますこれは、複数のタスクとエージェントの手法からの軌跡を使用して、言語モデルを微調整するための新しい人工知能の手法です

ファインチューニングされた言語モデルは、しばしば言語エージェントを作成する際に軽視され、特にGoogle検索APIを使用して質...

アップルとCMUの研究者が新たなUI学習者を披露：連続機械学習を通じてアプリのアクセシビリティを革新

機械学習は、さまざまな分野でますます統合されています。その普及は、ユーザーインターフェイス（UI）の世界を含むすべての...

「トランスフォーマーは長い入力をどのように扱うのか？CMUとGoogleの研究者が新しいアプローチを発表（FIRE）：相対位置エンコーディングのための機能的補間」

Transformerベースの言語モデルは、近年、自然言語処理（NLP）の領域を引き上げてきました。人間らしいテキストを理解し生成...

大規模な言語モデルは本当に行動し思考できるのか？イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者が意思決定の向上のためにLATSを導入

LLMは、推論や意思決定のタスクにおいて価値のある存在となっています。複雑な問題を連続したステップに分解することで優れた...

「どのようにして、1ビットのウェイトで大規模な言語モデルを効果的に圧縮できるのか？この人工知能の研究では、PB-LLMを提案しています：部分的にバイナリ化されたLLMの潜在能力を探索する」

大規模言語モデル（LLM）において、部分二進化LLM（PB-LLM）は、言語の論理的推論能力を損なうことなく、極低ビットの量子化...

プリンストン大学とメタAIの研究者たちは、長い文脈を要約ノードの木に最初に処理する新しい方法、MemWalkerを導入しました

自己注意力を持つTransformerアーキテクチャと、モデルサイズと事前学習データの増加により、大規模言語モデル（LLM）におい...

マイクロソフトの研究者が「SpaceEvo」を紹介：現実世界のデバイスに対して超効率的で量子化されたニューラルネットワークを設計する画期的なゲームチェンジャー

ディープラーニングの領域では、高性能と最小の遅延を組み合わせた効率的なディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを、...

カルテックとETHチューリッヒの研究者が画期的な拡散モデルを導入：最先端のビジュアルタスクと異なるドメインへの適応を実現するためのテキストキャプションの活用

拡散モデルは、テキストから画像の生成を革新し、古典的な機械学習のタスクにおいて新たな可能性を解き放っています。しかし...

メタ AI 研究者たちは、非侵襲的な脳記録から音声知覚のデコーディングを探求するための機械学習モデルを紹介します

脳活動からの音声の解読は、医療や神経科学の分野で長い間の目標であり、侵襲的な装置を用いた研究によって最近進展していま...

シャージャ大学の研究者たちは、アラビア語とその方言を自然言語処理に取り入れるための人工知能ソリューションを開発しました

アラビア語は4億2200万人以上の国民の公用語であり、世界で5番目に広く使用されています。しかし、自然言語処理ではほとんど...

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