人工知能 に関する最新の記事

新しい方法が不確実性の下での最適化の課題に挑んでるよ。

学術論文のナビゲーションを楽にするために、章の分類を自動化すること。

HyperSegは、より良い推論とインタラクションで画像や動画のセグメンテーションを強化するよ。

DGGSは背景の雑音を減らして、クリーンなビジュアルで3Dモデリングを向上させるよ。

AIを使って研究を世界の持続可能な目標にもっと繋げる。

量子コンピュータがカードゲームのスカットの戦略をどう強化できるか探ってる。

合成動画がコンピュータがアクションを認識するのにどう役立つかを学ぼう。

物を追跡するための賢いシステムで、気を散らすものを避けることに重点を置いてる。

大規模言語モデルを使って、バックドア攻撃がハードウェア設計にどんな脅威をもたらすか探ってみて。

計算におけるGRCのワクワクする世界とその変革の可能性を発見しよう。

複雑なデータ関係を分析するためのディープラーニングの新しい技術。

コンピュータが画像を認識する方法を、2つの重要なタスクを使って学ぼう。

新しいフレームワークが合成医療画像の質を向上させて、診断をより良くする。

弱い言語モデルにおける再サンプリングの限界を調査する。

APGNNは、物理学とデータを組み合わせて、さまざまな分野で予測精度を高めるんだ。

GRU-SCANETが専門分野でのエンティティ認識をどう向上させるかを見つけてみて。

テキストの段落を使って特定の動画部分を探す方法。

ABBG攻撃がトランスフォーマー技術を使ったビジュアルオブジェクトトラッカーを妨害する。

新しい技術がロボットが作業中にさまざまな照明条件に適応するのを助けてるよ。

研究は、言語モデルのファインチューニングにおけるバックドア攻撃を検出する方法を強調している。

密なニューラルネットワークが時間と空間を超えて複雑なデータをどう分析するかを学ぼう。

アイデンティティを守りつつ、ビジュアルの質を向上させる新しい動画作成法。

ユーザーのイライラを検知することがチャットボットのやり取りや顧客体験を大幅に改善できるよ。

ノイズアダプターがノイズのある環境でスパイキングニューラルネットワークをどう改善するかを学ぼう。

GraphJudgerは、ゴチャゴチャな情報からのナレッジグラフ作成を改善するためにデータを整理するよ。

新しいベンチマークが、モデルが画像からどれだけ深さの手がかりを理解できているかを調べる。

少ないデータで人がどこを歩くか予測する方法。

AIMC技術は、重い再トレーニングなしでより効率的なAIモデルの展開を可能にするんだ。

CIDERは、書籍や映画など異なる分野の好みをつなげることで、レコメンデーションを改善するよ。

DWCLが質の高いビューを通じてデータグルーピングをどう改善するか学ぼう。

ロボットは速いペースのサッカーの試合で人間のサインを解釈することを学んでる。

新しい方法で胸部CTスキャンの検出が改善される。

バイアスが言語モデルにどう影響するかを調査して、測定する新しい方法を提案する。

コンピュータに例から学ぶ方法を教える方法を見てみよう。

MotionLLaMAは動きを合成して理解し、テクノロジーとの関わり方を変えてるんだ。

手書きのテキストを読む際の障害や進展を調べる。

ChemSafetyBenchは化学の安全性と知識についてチャットボットをテストしてるよ。

ロボットは忙しい工場で作業員のニーズを予測してサポートすることを学んでるよ。

ER 2Scoreは、自動放射線レポートの質評価を向上させるよ。

2Dマトリョーシカトレーニングがコンピュータのテキスト理解をどう向上させるかを見てみよう。