日本語のための多言語ASR性能をターゲットを絞ったファインチューニングで向上させる。
Mark Bajo, Haruka Fukukawa, Ryuji Morita
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最先端の科学をわかりやすく解説
日本語のための多言語ASR性能をターゲットを絞ったファインチューニングで向上させる。
Mark Bajo, Haruka Fukukawa, Ryuji Morita
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AIモデルにおける予測精度と合理性へのファインチューニングの影響を探る。
Qitong Wang, Tang Li, Kien X. Nguyen
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接触バイナリの魅力的な世界とそのユニークな相互作用を発見しよう。
Qiqi Xia, Xiaofeng Wang, Kai Li
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AIがメモリ管理を改善して、より良いインタラクションを実現する方法を学ぼう。
Elvis Nunez, Luca Zancato, Benjamin Bowman
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FastVLMは、画像とテキストの処理速度と精度を向上させるよ。
Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Fartash Faghri, Chun-Liang Li
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CompactFlowNetを紹介します、モバイルテクノロジー用のリアルタイム光学フローモデルです。
Andrei Znobishchev, Valerii Filev, Oleg Kudashev
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アンサンブル法が情報検索システムの関連性評価をどう改善するかを学ぼう。
Hossein A. Rahmani, Emine Yilmaz, Nick Craswell
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因果発見におけるアルゴリズム評価の課題を解明する。
Anne Helby Petersen
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C2F-TPは自動運転車の予測を改善して、安全な道路を実現する。
Zichen Wang, Hao Miao, Senzhang Wang
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3Dプリント部品の欠陥をより良く検出するためにSAMを使う。
Anika Tabassum, Amirkoushyar Ziabari
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確率的変分推論が統計モデリングをどう変えるか学ぼう。
Gianmarco Callegher, Thomas Kneib, Johannes Söding
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新しい量子モデルが騒がしい環境での粒子識別精度を向上させた。
Léa Cassé, Bernhard Pfahringer, Albert Bifet
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ロボットが開けられる部分をどうやって特定して扱うか、最新の検出方法を使って学ぼう。
Siqi Li, Xiaoxue Chen, Haoyu Cheng
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Tobacco3482データセットのラベリング問題が、ドキュメント分類の精度を妨げてるよ。
Gordon Lim, Stefan Larson, Kevin Leach
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新しい方法がリンク予測攻撃戦略を改善し、セキュリティの欠陥を浮き彫りにしてる。
Jiate Li, Meng Pang, Binghui Wang
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IR-PFTはロボットが過去の経験を再利用して意思決定を改善するのを可能にする。
Michael Novitsky, Moran Barenboim, Vadim Indelman
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最適輸送が物流、データサイエンス、日常の応用にどう影響するかを学ぼう。
Sachin Shivakumar, Georgiy A. Bondar, Gabriel Khan
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リザーバーコンピューティングがAIの記憶力を向上させて、学習を速くする方法を発見しよう。
Kevin McKee
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自然言語のユニットテストは、言語モデルを評価するためのわかりやすい方法を提供するよ。
Jon Saad-Falcon, Rajan Vivek, William Berrios
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予測モデルにおけるデータフィーチャーの影響を測る方法を学ぼう。
Marlis Ontivero-Ortega, Luca Faes, Jesus M Cortes
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バイアスがCNNのパフォーマンスや画像分析にどう影響するかを見てみよう。
Sai Teja Erukude, Akhil Joshi, Lior Shamir
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SMoSEがロボットに解釈可能な意思決定能力を与える方法を見つけよう。
Mátyás Vincze, Laura Ferrarotti, Leonardo Lucio Custode
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最新のリアルタイム音声認識のブレイクスルーを発見して、どんなふうに私たちのやりとりを改善しているかを見てみよう。
Rongxiang Wang, Zhiming Xu, Felix Xiaozhu Lin
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関係のあるニューラルシンボリックマルコフモデルはAIの学習と推論能力を向上させる。
Lennert De Smet, Gabriele Venturato, Luc De Raedt
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フィンガープリンティング技術で機械学習モデルを守る方法を学ぼう。
Augustin Godinot, Erwan Le Merrer, Camilla Penzo
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YOLOv6のリアルタイム物体検出における高度な機能や応用を知ろう。
Athulya Sundaresan Geetha
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トリゴノメトリックカーネルがノイズの多い環境で変分量子アルゴリズムをどう強化するか発見しよう。
Luca Arceci, Viacheslav Kuzmin, Rick Van Bijnen
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MoDEはロボットが効率的に学ぶのを助けて、コンピュータのパワーをあまり使わないんだ。
Moritz Reuss, Jyothish Pari, Pulkit Agrawal
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SIPMが機械学習の円錐最適化をどう変えるか発見しよう。
Chuan He, Zhanwang Deng
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新しい手法で言語モデルがリアルワールドのタスクに対してもっと速くて効率的になったよ。
Jonathan Svirsky, Yehonathan Refael, Ofir Lindenbaum
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研究が、AIの公平性のためのMixup手法の利点と欠点を明らかにしている。
Karina Halevy, Karly Hou, Charumathi Badrinath
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研究によると、AIはテキストの説明だけで視覚的な概念を学べるんだって。
Dasol Choi, Guijin Son, Soo Yong Kim
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TLWalkはコミュニティ構造に効率的に注目してグラフ埋め込みを強化する。
He Yu, Jing Liu
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機械がより良い推論のためにビジュアルとテキストを組み合わせる方法を学んでいるのを発見しよう。
Zihui Cheng, Qiguang Chen, Jin Zhang
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プルーニングがトランスフォーマーモデルをどう強化して、効果的な時系列予測につながるかを発見しよう。
Nicholas Kiefer, Arvid Weyrauch, Muhammed Öz
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機械が安全性と効率のために環境を予測する方法を学ぶ。
Zhenjiang Mao, Ivan Ruchkin
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GFTabは、混合変数の表形式データセットを分析するための革新的なソリューションを提供してるよ。
Yoontae Hwang, Yongjae Lee
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選択的ショットラーニングが開発者のコード説明をどう改善するかを発見しよう。
Paheli Bhattacharya, Rishabh Gupta
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連合学習とファジィ認知マップの組み合わせがデータプライバシーと協力を向上させる。
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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言語モデルが一般化連想再生を通じて推論タスクにどう取り組むかを探る。
Ruikang Ni, Da Xiao, Qingye Meng
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