複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 62

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

DeepMindからの新しいAI研究では、有向グラフに対して二つの方向と構造に敏感な位置符号化を提案しています

トランスフォーマーモデルは最近、非常に人気が高まっています。これらのニューラルネットワークモデルは、文の中の単語など...

新たな人工知能の研究が、言語モデルの中でマルチモーダルな連鎖思考推論を提案し、ScienceQAにおいてGPT-3.5を16%上回る結果を示しました（75.17% → 91.68%）

最近の技術の進展により、大規模言語モデル（LLM）は複雑で洗練された推論タスクで非常に優れた成績を収めています。これは、...

「UTオースティン大学の研究者が、安定した拡散を用いたAI手法「PSLD」を紹介追加のトレーニングなしにすべての線形問題を解決する」

逆問題を解決するためには、2つのアプローチのカテゴリがあります。監督学習の手法では、復元モデルがタスクを完了するために...

UCバークレーの研究者たちは、FastRLAPを提案していますこれは、深層強化学習（Deep RL）と自律練習を通じて高速運転を学ぶためのシステムです

カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、FastrLapというシステムを開発しました。このシステムは機械学習を使用して...

マサチューセッツ州ローウェル大学の研究者たちは、高ランクのトレーニングに低ランクの更新を使用する新しいAIメソッドであるReLoRAを提案しています

以下は、HTMLのコードを日本語に翻訳したものです（HTMLコードはそのまま表示されます）： 過去10年間、より大きなパラメータ...

オックスフォードの研究者たちは、「Farm3D」というAIフレームワークを提案していますこのフレームワークは、2D拡散を蒸留して学習し、ビデオゲームなどのリアルタイムアプリケーションで利用できる関節のある3Dアニマルを生成することができます

生成AIの驚異的な成長は、DALL-E、Imagen、Stable Diffusionなどの技術により、テキストの手がかりから優れた画像を作成する...

コロンビア大学とDeepMindの研究者が、GPATというトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャを紹介しましたこのモデルは、各パーツの形状が目標の形状にどのように対応しているかを推測し、パーツのポーズを正確に予測します

視覚空間推論を通じて新しいオブジェクトを組み立てることができる自律型ロボットシステムは、幅広い現実世界の応用において...

大規模な生体分子動力学のためのディープラーニング：ハーバード大学の研究では、さまざまなシステム上で大規模で事前に学習されたアレグロモデルをスケーリングしています

計算生物学、化学、材料工学は、原子スケールでの物質の時間進化を予測する能力に依存しています。量子力学は、原子や電子の...

「大規模言語モデルは本当にそのすべての層が必要なのか？ このAI研究がモデルの効率を明らかにする：大規模言語モデルにおける必須コンポーネントの追求」

大規模言語モデル（LLM）の出現により、特にChatGPTの登場により、一般の人々の間で大きな関心が集まっています。これらのモ...

新しいAI研究がREVを紹介：AI研究における画期的な変革 – 自由文テキストの合理的な情報に関する新しい情報理論的指標の評価

モデルの説明は、自然言語処理（NLP）における信頼性と解釈性において重要であることが証明されています。モデルの予測の自然...

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