Cheston Tan

DetermiNetは、指示詞を使ってモデルが物体を識別する能力を向上させることを目指している。

研究によると、人工エージェントは言語タスクを効果的に理解して行動できるんだって。

視覚的関係を空間的かつ時間的理解で強化するための新しいデータセット。

新しい方法が、データプライバシーを守りつつ、多様な学習環境でのエージェントの協力を改善する。

この記事では、ビジョン・ランゲージモデルの進展とその推論能力について考察します。

この記事は、小型言語モデルのパフォーマンスを向上させるためのドロップアウト手法をレビューしてるよ。

ある研究がAIモデルの空間関係の把握を比較してる。

IPRMが視覚的推論を強化して、より良い問題解決にどう役立つかを学ぼう。