REPEATはAIの説明を強化し、ピクセルの重要性や信頼度を明確にする。
Kristoffer K. Wickstrøm, Thea Brüsch, Michael C. Kampffmeyer
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SmolTuluは、パフォーマンスと効率のバランスを取った革新的な言語理解のアプローチを提供してるよ。
Sultan Alrashed
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Ke Ding, Hao-Ran Zhang, Bai-Ting Liu
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ビジョン・ランゲージモデルは、画像とテキストのタスクで言語構造を理解するのに苦労してる。
Sri Harsha Dumpala, David Arps, Sageev Oore
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研究者たちが衝動的なノイズにどう対抗して無線通信システムを改善しているかを学ぼう。
Chin-Hung Chen, Boris Karanov, Wim van Houtom
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CEBが微弱な宇宙信号を驚くほど正確に検出する方法を発見しよう。
D. A. Pimanov, A. L. Pankratov, A. V. Gordeeva
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ロボットが仕事をうまくこなすための計画とデータ収集の方法を見つけよう。
Huaijiang Zhu, Tong Zhao, Xinpei Ni
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LMAgentがAIエージェントを使ってリアルな消費者行動をシミュレートしてオンラインショッピングを変革する方法を発見しよう。
Yijun Liu, Wu Liu, Xiaoyan Gu
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微妙な視線誘導がバーチャルリアリティで注意力を高める方法を学ぼう。
Virmarie Maquiling, Li Zhaoping, Enkelejda Kasneci
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人間の活動認識の課題とその技術への影響を探ってみよう。
Daniel Geissler, Dominique Nshimyimana, Vitor Fortes Rey
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新しい方法が小さな言語モデルの推論を効率的に向上させる。
Jing Bi, Yuting Wu, Weiwei Xing
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研究者たちが複雑な数学的推論のために言語モデルを強化してる。
Hanning Zhang, Pengcheng Wang, Shizhe Diao
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機械が動画をどう解釈するかを学ぼう、楽しいクリップから重要な応用まで。
Katrina Drozdov, Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun
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ファジィニューラルネットワークがプロセッサ設計をどうクリアで速く改善するかを見つけてみよう。
Hanwei Fan, Ya Wang, Sicheng Li
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新しいシステムでロボットが話しかけられたコマンドを理解して物を拾えるようになったんだ。
Junliang Li, Kai Ye, Haolan Kang
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新しい方法で、機械がVR内で顔の表情を使って感情を読み取ることができるようになったよ。
Thorben Ortmann, Qi Wang, Larissa Putzar
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ラジオ干渉画像とデータ分析を強化する新しいフレームワーク。
Hertzog L. Bester, Jonathan S. Kenyon, Audrey Repetti
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研究者たちは、言語モデルが著作権のある素材を忘れる手助けをするという課題に取り組んでいる。
Guangyao Dou
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新しいフレームワークがリソースの少ない言語のための言語モデルを強化する。
Hongbin Zhang, Kehai Chen, Xuefeng Bai
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Youhui Yun, Zhizhen Zhou, Baoguo An
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新しい取り組みが、AIの意味不明な科学の質問への対応能力を試す。
Debarshi Kundu
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新しいGMMベースのアルゴリズムが無線通信システムのMIMO検出を向上させる。
Shachar Shayovitz, Doron Ezri, Yoav Levinbook
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新しい方法が顔のランドマーク検出を改善する、厳しい条件下でもね。
Jui-Che Chiang, Hou-Ning Hu, Bo-Syuan Hou
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NAVCONは、機械が言語や視覚的な手がかりを通じてナビゲーションの指示を理解するのを助けるよ。
Karan Wanchoo, Xiaoye Zuo, Hannah Gonzalez
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感情豊かなTTSが機械とのコミュニケーションをどう変えるか、もっと身近に感じられるようになるんだ。
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プライバシーと使いやすいデータアクセスの交差点をナビゲートする。
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ATLASインナートラッカーがLHCでの粒子トラッキングを革命的に変える予定。
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量子コヒーレンスの役割とそれがテクノロジーに与える影響を探ってみて。
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小さい言語モデルを効果的にファインチューニングするための実用的な戦略を学ぼう。
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高度な粒子加速器を設計するための強力なツール。
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このレポートは、AIの危険な機能をテストすることの重要性を説明しているよ。
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KLDAは、過去の知識を保ちながら継続的な学習の課題に取り組んでるんだ。
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