人工知能 に関する最新の記事

研究は、公平性とプライバシーのために多言語モデルのバランスを探る。

新しい方法が、機械が画像内の空間関係を評価するのを改善してるよ。

新しい方法がエージェントが未知のパートナーとどれだけうまくやっていけるかを向上させる。

この記事では、ランダム性が機械学習モデルのトレーニング結果にどのように影響するかを考察しています。

研究によると、AIが複雑なニーズを持つ人たちのためのコミュニケーションツールを改善できるって。

新しい方法で、ロボットが複雑な作業をもっと簡単なステップに分けて理解できるようになったんだ。

言語と画像の相互作用における視覚的基盤の影響を探ろう。

BERTOpsはIT運用のためのログ分析を強化し、サイト信頼性チームを支援する。

メモリスタ回路は神経細胞を真似て、ノイズの多い環境での信号処理を強化する。

ICLとコード生成を組み合わせて、予測を改善する新しいアプローチ。

新しい方法が自己教師あり学習戦略を使って動きの予測を強化する。

新しいフィルタリング方法がニューラルネットワークを使ってロボットの状態推定を向上させる。

新しいアプローチで、バックワードプロパゲーションなしで小さなデバイスでもニューラルネットワークを効率的にトレーニングできるようになったよ。

LLMとCAを組み合わせることで、AIの能力を向上させたり、その限界に対処できるよ。

研究者たちは、音声分析を通じて喉の癌の診断を改善するために機械学習を使ってるよ。

この記事では、映画を利用してAIの理解力や分析力を向上させることについて話してるよ。

新しい音声条件付きモデルがリップシンクの精度とリアリズムを向上させた。

研究者たちは、機械学習と流体力学を組み合わせて乱流モデリングを改善している。

研究者たちはAIを使って複雑な流体力学の予測を改善してるよ。

存在論的ルールとクエリの含意におけるその重要性を探る。

新しい方法が、視覚的な問題解決のために速い思考と遅い思考を組み合わせてるよ。

バイクオリティ学習は、機械学習における弱い監視やデータセットのシフトにうまく対処するよ。

VALERIE22データセットは、合成都市画像を通じて安全な自動運転の開発を助けるよ。

新しい方法が文脈情報を使って手話の翻訳精度を向上させる。

テキスト説明を使ってリアルな人間の動きを生成する方法。

革新的な方法でチャットボットがフィクションのキャラクターを真似る能力が向上してる。

新しい介入が、GNNのバイアスを減らしつつ、予測の精度を維持しようとしてるよ。

最新の視線推定の改善とその実世界での応用を探ろう。

新しいモデルがコンピュータの話し言葉の処理を改善するんだ。

この研究は、グラフ構造を使ったノード分類タスクに関する既存の見解に異議を唱えている。

この記事では、2D画像を使ったロボットの位置特定のための迅速で効率的なシステムを紹介します。

DEQDetは、深い均衡モデルを使った新しい物体検出のアプローチを紹介します。

Grad-CAMは医師がAIを信頼して医療条件を診断するのを助ける。

新しい手法が、変更されたデータに対するモデルの予測への自信を高める。

教師の適応と知識蒸留を通じて連続学習を改善する。

新しい方法で、単一の画像から手のポーズの精度が向上するらしいよ、先進的な技術を使って。

UGTは、より良いデータ分析のためにローカルとグローバルなグラフ情報を組み合わせるよ。

新しい方法は、フレームの違いに焦点を当てることで動画作業を強化する。

ディープラーニングの知識移転を強化するために、Knowledge Bridge Learningを紹介します。

新しいトークナイザーが高性能コンピューティングプログラミング向けの言語モデルの性能を向上させる。