ゼロショット学習 に関する最新の記事

新しい方法で、ラベルなしの画像を使って最小限のデータで画像分類の精度が向上したよ。

新しいアプローチで、マシンは事前のトレーニングなしにコミックキャラクターを特定できるようになる。

新しい方法で、ラベル付けされてないデータとAPIを使って対話システムを作るんだ。

この記事は、選挙中にソーシャルメディアが政治的意見にどのように影響を与えるかを見ているよ。

この方法は、オープンな未ラベルのデータセットを使って言語モデルのファインチューニングを強化する。

LangCellは、セルデータと自然言語を組み合わせて、より良いセル分析を実現するんだ。

I2CLは言語モデルのタスクで効率とパフォーマンスを向上させるよ。

TAGAは、広範なラベル付きデータなしでテキスト属性グラフを分析する新しい方法を提供しているよ。

TransCLIPは、ビジュアルと言語データを統合することで、ビジョン・ランゲージモデルの予測を向上させるよ。

AI研究におけるリーダーボード生成に対するコンテキストの影響に関する研究。

ソフトウェア開発における効果的なマルチラベル分類の方法を探る。

RetiZeroは、高度なAI技術と豊富なデータを使って目の疾患の特定を強化してるよ。

新しい方法でロボットが訓練なしで環境の変化を検知する能力が向上したよ。

この論文は、言語モデルを使った効果的な少数ショット学習のためのアンサンブル手法を探る。

ロボットは今や自然言語の命令をもっと効果的に従えるようになったよ。

新しい学習方法が医療分野のAIアプリケーションを変えてるね。

新しい方法が、合成例を使って画像-テキストモデルの学習を強化する。

CodeCSEはソフトウェアエンジニアリングのために、コントラスト学習を使ってコードとコメントのリンクを改善するよ。

新しい技術がギターアンプやエフェクトのエミュレーションをより良くしてるよ。

動的システムの予測と補完を改善するためにSTD-LLMを紹介します。

オープンソースのモデルがバイオメディカルのタスクで商業版にどう対抗してるか見てみよう。

新しい手法がスケルトン分析を使って視覚データのアクション認識を強化する。

新しい技術で、ジェスチャー認識を使って水中コミュニケーションがもっと良くなったよ。

GET-Zeroは、従来の再訓練なしに、さまざまなデザインのロボットの適応性を高めるよ。

新しいアプローチがゼロショット学習を強化して、IoTデータの分類がもっと良くなるよ。

ETHOSはAIを使って患者の健康の変化をうまく予測するよ。

効率的な電力グリッドの状態推定におけるグラフニューラルネットワークの使用に関する研究。

StructuredRAGテストを通じて、LLMがJSON出力をどれだけうまく生成できるかを評価する。

新しいアプローチが先進的なAI技術を使って種の分布予測を改善する。

HOIGenが新しい方法を発表したんだって、見えない人間と物のインタラクションを認識するための。

医療画像のデータ不足を克服するための基盤モデルの役割を調べる。

ヒューマノイドロボットが新しいアプローチで厳しい地形をナビゲートすることを学んでるよ。

この記事は、ICLパフォーマンスを向上させるための暗記の役割を探ります。

LLMが医療の未来をどう変えてるか探ってるよ。

PromptSmoothは、敵対的攻撃に対するMed-VLMの精度を効率的に向上させる。

RevCDは、見たことのないカテゴリーのために視覚情報と意味情報を結びつけることでゼロショット学習を強化するんだ。

広範なトレーニングなしで政治的なテキストを効率的に分類するオープンソースモデル。

この記事では、相対的な表現がAIのコミュニケーションとタスクの適応性をどう向上させるかを考察してるよ。

視覚的かつ不明確なテキストを使って、空間タスクに対するVLMの評価。

この研究は、臨床アプリケーションにおけるゼロショット学習とフューショット学習を評価している。