タスク に関する最新の記事

新しいフレームワークが、さまざまなハードウェアでのディープラーニングタスク管理の効率を高めるよ。

新しい方法でロボットの作業パフォーマンスが精度と安全性を向上させたよ。

研究は、オンライン課題を通じた運動学習に対するフィードバックの効果を評価してる。

新しいモデルが、運動や記憶のタスクにおける小脳の選択的な活性化を明らかにしたよ。

ExpeLエージェントは経験から学んで、いろんなタスクでのパフォーマンスを向上させるんだ。

ロボットにタスクを割り当てて、協力と効率を向上させる方法を学ぼう。

KGrEaTは、さまざまなタスクに対する知識グラフの質と有用性を評価する。

新しい方法が機械学習を改善して、知識を保持しながら新しいタスクを学べるようにしてる。

新しい方法が、モデルが古いタスクを忘れずに新しいタスクを学ぶ手助けをすることを目指している。

新しい方法が、言語を使った動きの計画でロボットのインタラクションを改善する。

新しい方法でロボットが配置の課題をうまく解決できるようになる。

研究によると、集中した視線パターンが手術のパフォーマンスとトレーニングを向上させるらしい。

大型言語モデルのための指示調整データを集める新しい方法。

ディレクターシステムは、ロボットの行動を改善して、タスクの移行をスムーズにして適応性を高めるんだ。

ロボットの説明がチームワークやエラー解決をどう改善できるか。

リソース間でのタスク配分を最適なパフォーマンスのためにバランスさせる方法。

エージェントが目標を達成するためにどうやって知るのかの複雑さを探る。

研究者たちは、トレーニングコンピュートがスケールするにつれて、言語モデルのパフォーマンスの予測可能性を分析している。

TroVEはプログラミングタスクの関数作成を簡単にして、精度と効率を向上させるよ。

VWFAが書かれた言語をどう処理して、他の脳の領域とどんなふうに関わるかを見てみよう。

新しい制御方法が、掃除やサンディング作業のロボットとのやり取りを向上させる。

明確な指示があるときに、インコンテキストの例を最適化する必要性を疑問視する研究。

ビデオの注釈を使って組み立て作業の苦労を評価するためのデータセット。

視覚障害者のためのロボット支援を調査する研究がある。

新しいデータセットがコンピューターエージェントのタスク遂行能力を向上させる。

研究者たちは、簡単な人間の指示を理解するロボットを作っているよ。もっと良いタスクのためにね。

変わる混乱要因の下で機械学習モデルをテストするために作られたデータセット。

研究によると、一般的な正則化手法がオフポリシーRLエージェントのパフォーマンスをタスク全体で向上させることがわかった。

新しい方法で脳研究における言語ローカリゼーションの時間が短縮される。

異なるモデルを効果的に組み合わせて、パフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

手描きのスケッチがロボットのタスクパフォーマンスをどう向上させるか探ってるんだ。

新しいフレームワークがリアルタイムシステムのタスクスケジューリングを改善するよ。

リセットとディスティルを使って、継続的強化学習での悪影響を軽減する方法を学ぼう。

研究によると、タスク切り替え中のDMNの複雑な行動が明らかになった。

言語モデルのバイアスが実世界の応用にどう影響するかを評価する。

さまざまな言語の方言でNLPのパフォーマンスを向上させるためのフレームワーク。

新しいベンチマークが、機械が異なるデータタイプを使って複雑なタスクをどのように計画するかを評価する。

新しいベンチマークが、マルチモーダルタスクにおけるVLLMの強みと弱みを明らかにしたよ。

ロボットはリアルタイムで人間のフィードバックを受けることで適応して改善していくんだ。

インテリジェントライティングアシスタントのための構造化デザインスペースを紹介します。