複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 8

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

「CMU研究者がDiffusion-TTAを発表：類まれなテスト時間適応のために生成的フィードバックで識別的AIモデルを高める」

拡散モデルは、複雑なデータ分布から高品質なサンプルを生成するために使用されます。識別的な拡散モデルは、教師あり分類や...

「人間の活動認識におけるディープラーニング：このAI研究は、Raspberry PiとLSTMを使用した適応的なアプローチを導入し、位置に依存しない正確性を高めます」

ヒューマンアクティビティ認識（HAR）は、さまざまなセンサから収集したデータに基づいて、自動的に人間の活動を識別および分...

Google AIとテルアビブ大学の研究者は、テキストから画像への拡散モデルと専門のレンズジオメトリを組み合わせた人工知能フレームワークを提案しています画像のレンダリングに関して、これは画期的なものです

画像生成の最近の進歩は、大規模な拡散モデルを利用した、テキストと画像データのペアで訓練されたもので、多様な条件付け手...

このQualcomm AI ResearchのAIペーパーは、EDGIを公開しました：先進的なモデルベースの強化学習と効率的な計画のための画期的な不変拡散器

あらゆるところに対称性があります。物理学の普遍的な原則は、空間と時間の両方において成り立ちます。空間座標が変換、回転...

「Google DeepMind ResearchはSODAを紹介しました：表現学習のために設計された自己教師付き拡散モデル」

Google DeepMindの研究者は、画像を効率的な潜在表現にエンコードする問題に取り組むAIモデル「SODA」を開発しました。SODAに...

「UCバークレーの研究者たちは、スターリング-7Bを発表しました：AIフィードバックからの強化学習でトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）です（RLAIF）」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理タスクのための人工知能モデルです。これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニ...

北京大学とマイクロソフトの研究者がCOLEを紹介：シンプルな意図プロンプトを高品質なグラフィックデザインに変換する効果的な階層生成フレームワーク

最近の品質の顕著な向上により、自然な写真制作はプロの写真と同等になりました。この進歩は、DALL·E3、SDXL、およびImagenな...

このMicrosoftのAI研究ケーススタディでは、MedpromptがGPT-4の医学を超えた専門能力をドメイン固有のトレーニングなしでどのように向上させるかが明らかにされています

マイクロソフトの研究者が、ドメイン特化のトレーニングなしでGPT-4が医療の質問に答える能力を向上させる課題に取り組みまし...

テキサス大学の研究者たちは、機械学習を用いてインプラントベースの再建合併症を予測する方法を紹介します

人工知能（AI）は現在ほとんどすべての分野を変革し、自動化、予測、意思決定の最適化を通じて既存のシステムを改善する潜在...

「ADHDを持つ思春期の若者において、この深層学習研究はMRIスキャンの分析において独特な脳の変化を明らかにする：MRIスキャン分析の飛躍的な進歩」

画期的な開発により、研究者は人工知能（AI）の力を活用して、思春期の注意欠陥多動性障害（ADHD）の診断に内在する課題に取...

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