人工知能 に関する最新の記事

この研究は、AIのトレーニングデータセットにおけるアフリカの画像の表現を調査してるよ。

効率的なトレーニングとメモリ使用のための可逆SNNノードを紹介。

フェデレーテッドラーニング環境でのパーソナライズされた機械学習の方法。

知識と推論における定義的記述の役割を調べる。

新しい方法が、元のデータセットを必要とせずに生成モデルの公平性を向上させる。

新しいモデルがバイオメディカル分野での固有表現認識を改善した。

新しいアプローチが、構造的思考を通じて言語モデルの論理能力を向上させる。

テキスト説明に基づいて画像生成の質を評価する新しいアプローチ。

ペインターがテキストプロンプトを使って、大きな言語モデルでスケッチに変えてるんだ。

量子ニューラルネットワークを使った新しいアプローチで、システム内の電力の流れをもっとうまく管理する。

テスト時の適応法は、攻撃による汚染の脆弱性に直面していて、その効果が疑問視されてるよ。

新しい方法は、視覚的特徴と意味を組み合わせて、より良い画像検索結果を得る。

神経ネットワークの効率を熱力学の原則で調べる。

ALIPは合成キャプションを使って画像とテキストのつながりを改善し、より良い学習を実現する。

AIが臨床リスク予測と信頼をどう向上させるかを理解する。

新しいモデルは音声認識のスピードとメモリ使用量を改善したよ。

AGERは、人と物のインタラクション検出を簡素化して、より早くて正確な結果を出すよ。

テキスト要約における人間のコラボレーションを強化するシステム。

新しい技術がスパイキングニューラルネットワークのトレーニングプロセスを改善してるよ。

革新的な解決策が、変化する画像条件での機械学習のパフォーマンスを向上させる。

新しい方法でMRIの画像取得速度と品質が向上し、データ量が減ったよ。

この研究は、認知マップとアクティブインファレンスを組み合わせて、より良い意思決定を目指してるよ。

この論文は、LLMが密なパッセージの検索をどう向上させるかを見てるよ。

記述論理の新しい方法は、より豊かな知識の表現と推論を可能にしてるよ。

CLLDは、自己教師あり学習を使って厳しい環境下でのレーン検出を強化するよ。

NLPにおけるマルチタスク学習の利点と課題を探る。

新しいフレームワークが、構造化された知識表現を使ってロボットの計画を強化する。

新しいアプローチが部分グラフのカウントの効率と精度を大幅に向上させる。

AIの意思決定がグループやシステム全体に与える影響を調べる。

RSpellは、様々な分野で中国語のスペルチェックを強化します。

新しいフレームワークがキャッシュとリトリーバルモジュールを使って対話システムを強化する。

この記事では、AIの画像ベースの予測における不整合について扱い、解決策を提案しています。

モデル圧縮が敵対的攻撃への防御にどう影響するかを調べてる。

研究によると、AIは胎児の頭囲測定の精度を向上させることができるんだって。

新しい方法が、セマンティックレイアウトを使ってテキストからの画像生成を強化するよ。

MarginMatchは高品質な擬似ラベルでモデルのトレーニングを改善するよ。

患者とのやり取りを良くするための自動差別診断システムを強化するデータセット。

SYENetはモバイルデバイス向けの低レベルビジョンタスクのリアルタイムソリューションを提供してるよ。

新しい手法が、いろんな分野でのマルチビュー学習の説明性とパフォーマンスを向上させる。

研究は、長い算術入力に対するトランスフォーマーモデルの限界を浮き彫りにしている。