Philip Torr

悪いデータの影響を受けた機械学習モデルを改善する新しい方法。

機械学習でオーバーフィッティングを防ぐための連続モデル評価の方法。

CLIPみたいなファウンデーションモデルは、AIにおいてチャンスと隠れた危険をもたらすんだ。

新しいフレームワークがテキストプロンプトから画像を作るときの安全性を向上させる。

人間からAIに安全で効果的な行動を教えるために、交換価値を使う。

リアルなデータストリームを使って言語モデルを評価する新しいシステム。

この記事では、動画の中でイベントを見つけるために画像とテキストを組み合わせる新しいベンチマークについて話してるよ。

CRABはリアルな環境での言語モデルのテストを強化するよ。

VQAモデルは高度な技術があっても、プライベートな情報を漏らす可能性があるんだ。

新しい方法が、より明確な指示処理を通じて画像編集を向上させる。

この記事はテキストから画像へのモデルの安全性の問題について話して、解決策を提案してるよ。

ロボットがあまり訓練せずに効果的に移動するための新しい方法。

28言語でアート作品の説明を提供するプロジェクトで、より広い参加を促す。

機械の形認識の課題と今後の展望について。

この方法は、すべてのレベルの映画製作者にとってマッチカットの作成を簡単にするよ。

画像生成AIモデルの品質を保ちながら効率的にプルーニングする新しい方法。

新しい方法が、ある動画の動きを別の動画に適用することで動画生成を向上させる。