TheraGenは、先進的なAI技術を使って24時間年中無休でメンタルヘルスのサポートを提供してるよ。
Kartikey Doshi, Jimit Shah, Narendra Shekokar
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最先端の科学をわかりやすく解説
TheraGenは、先進的なAI技術を使って24時間年中無休でメンタルヘルスのサポートを提供してるよ。
Kartikey Doshi, Jimit Shah, Narendra Shekokar
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新しいフレームワークがソーシャルプラットフォームでの虚偽情報の検出を改善する。
Sarah Condran, Michael Bewong, Selasi Kwashie
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資源が乏しいファエター語のための音声技術改善の取り組み。
Michael Ong, Sean Robertson, Leo Peckham
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自然言語を使ってデータをモデル化する新しいアプローチで、より良い解釈ができるように。
Ruiqi Zhong, Heng Wang, Dan Klein
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会話の長さと複雑さを測ってAIの安全性を評価する。
John Burden, Manuel Cebrian, Jose Hernandez-Orallo
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研究が明らかにしたのは、言語モデルが正確な応答のためにコンテキストをどう活用するかってこと。
Yufei Tao, Adam Hiatt, Erik Haake
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エージェントのコラボレーションの新しい戦略は、AIの応答における信頼と効率を高める。
Vladyslav Larin, Ivan Nikitin, Alexander Firsov
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研究では、ドローン制御のために音声メッセージと視覚アイコンを組み合わせることを調べてるよ。
Ashwini Gundappa, Emilia Ellsiepen, Lukas Schmitz
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サイバー脅威に対抗するためにハニーポットの効果を高めるAI活用。
Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz
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この記事は、文脈が読書効率に与える影響について考察してるよ。
Andreas Opedal, Eleanor Chodroff, Ryan Cotterell
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新しいフレームワークが候補者の討論パフォーマンスを大規模言語モデルを使って分析する。
Zhengliang Liu, Yiwei Li, Oleksandra Zolotarevych
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研究が明らかにしたのは、日常の台湾マンダリンの会話でトーンがどのように変わるかだよ。
Xiaoyun Jin, Mirjam Ernestus, R. Harald Baayen
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新しいモデルは、音声認識とエンティティ認識を組み合わせて、より良い結果を出すよ。
Gil Ayache, Menachem Pirchi, Aviv Navon
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イギリスの雇用法廷のケースの結果を予測するためのデータセット。
Huiyuan Xie, Felix Steffek, Joana Ribeiro de Faria
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音声認識システムのエラーを修正するための言語モデルを使った研究。
Zhiyuan Tang, Dong Wang, Shen Huang
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新しい合成データセットが医療分野の機械学習を強化しつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。
Tal Baumel, Andre Manoel, Daniel Jones
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AIツールはオンラインディスカッションを活性化させて、エンゲージメントやコメントの質を向上させるよ。
Maike Behrendt, Stefan Sylvius Wagner, Stefan Harmeling
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グリッド画像を使った新しいアプローチが、複雑なタスクにおけるVideoQAのパフォーマンスを向上させる。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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新しい方法が、複数のオブジェクトイベントに注目することで動画の質問応答を改善する。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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個人代名詞と性アイデンティティを理解する上での論理の役割を探る。
Rose Bohrer, Ashe Neth
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ブロックアテンションは、応答を速くしながら精度を保つことで言語モデルを強化するよ。
East Sun, Yan Wang, Lan Tian
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視覚的質問応答タスクの課題やモデルについて学ぼう。
Neelabh Sinha, Vinija Jain, Aman Chadha
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新しいアプローチがASRシステムを強化して、教室でのコミュニケーションを良くする。
Ahmed Adel Attia, Dorottya Demszky, Tolulope Ogunremi
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この研究は、NLPにおける内因性と外因性のバイアス指標の関係を調べてるよ。
Taisei Katô, Yusuke Miyao
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TTDSが大規模言語モデルを使ってパーソナライズされた推薦をどう改善するかを見てみよう。
Jun Yin, Zhengxin Zeng, Mingzheng Li
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新しいシステムは、より小さい情報単位を使って文書の新規性を評価するんだ。
Lin Ai, Ziwei Gong, Harshsaiprasad Deshpande
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言語タスクにおけるトランスフォーマーの効果に対する再帰の影響を探る。
Xiang Zhang, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan
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バランスの取れた学習を通じて、言語モデルを改善する新しい方法を見つけよう。
Yi-Lin Tuan, William Yang Wang
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研究が大型言語モデルの熱帯病や感染症の特定能力を評価した。
Mercy Asiedu, Nenad Tomasev, Chintan Ghate
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この研究は、会話における減少した言語機能がどう働くかを調べている。
Nigel G. Ward, Andres Segura, Georgina Bugarini
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この記事では、さまざまな入力が音声認識の精度を向上させる方法について探ります。
Yiwen Guan, Viet Anh Trinh, Vivek Voleti
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KodeXv0.1は、金融関連の質問に正確に答える新しい基準を設けた。
Neel Rajani, Lilli Kiessling, Aleksandr Ogaltsov
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ReCLAPは、より正確な音声分類のために詳細なプロンプトを使って音声分類を強化するよ。
Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Chandra Kiran Reddy Evuru
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SynSUMは、臨床情報抽出を改善するための貴重な洞察を提供します。
Paloma Rabaey, Henri Arno, Stefan Heytens
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ファンデーションモデルは、感情認識とインタラクションを強化する感情コンピューティングに役立ってるよ。
Björn Schuller, Adria Mallol-Ragolta, Alejandro Peña Almansa
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弱い言語モデルを使うことで、AIの整合性を効率的に向上させることができるよ。
Leitian Tao, Yixuan Li
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研究は、体の動きに焦点を当てて翻訳の精度を向上させることを目指している。
Jana Grimm, Miriam Winkler, Oliver Kraus
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新しい手法が、自動エンコーダーと生成データを使って、言語モデルから単語の意味を強化する。
Yuki Arase, Tomoyuki Kajiwara
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新しいシステムがTTSのアクセント精度を向上させて、コミュニケーションをより良くするよ。
Jinzuomu Zhong, Korin Richmond, Zhiba Su
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この研究は、インドネシアの各分野の専門試験におけるLLMのパフォーマンスを評価してるよ。
Fajri Koto
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