Jun Zhu

新しい方法が質の高いデータを効率よく選んでトレーニングを強化する。

4ビットオプティマイザーを使ってニューラルネットワークのメモリ使用量を減らす新しいアプローチ。

i-Octreeは、ロボットが3Dデータを管理して検索する方法を改善する。

この記事では、Google Bardが敵対的な画像攻撃にどのように反応するかを検証しています。

VCASは精度を落とさずにニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。

新しい方法が共有ビジュアルプロンプトを使ってマルチモーダルモデルを強化するよ。

新しい方法で、エージェントの適応力が特定のタスクなしでさまざまな環境に対応できるようになるよ。

新しい方法がロボットがタスクのために正しく移動して方向を定めるのを助ける。

新しい方法が、パフォーマンスの損失を最小限に抑えつつ、スパース言語モデルのトレーニングを強化する。

S-STEを紹介します。これは、まばらなニューラルネットワークのトレーニング効率を改善する新しいアプローチです。

簡単なテキストプロンプトを使って3Dモデルを簡単に生成しよう。

新しい方法でAIの処理を速くするけど、精度は落ちないんだ。

研究者たちがデータの不確実性にどう対処して、より良い物体検出システムを作っているかを学ぼう。

ReMoEは、動的エキスパート選択によって言語モデルに柔軟性と効率性をもたらす。