人工知能 に関する最新の記事

PatchScalerは、品質を維持しながら画像の解像度を効率的に向上させるよ。

新しいデータセットが音声アシスタントを使ったときの、デモグラフィックグループ間のパフォーマンスの差を浮き彫りにしてるよ。

新しい技術が自然言語処理のテキスト生成を改善する。

生成的軌道補強は、オフラインRLにおける意思決定を改善する。

新しいAIツールが薬の発見を改善して、より良い分子を速く生成するんだ。

オフライン強化学習の新しいアプローチを紹介して、より良い意思決定を目指すよ。

CELLフレームワークは、パーソナライズドレコメンデーションのためのフィーチャーインタラクション選択を改善するよ。

FocSAMは、インタラクティブセグメンテーションを安定性と精度を向上させて強化するよ。

新しい手法は、リスク管理を通じて強化学習の安全性を向上させる。

単一のソースからリアルな画像を作る新しい方法を紹介するよ。

さまざまな人口統計要因における言語モデルのバイアスを調べる。

新しい方法が、画像とテキストを処理する言語モデルの幻覚を減らすんだ。

言語モデルがどんなふうに継続的に学んで、時間をかけて知識を保持するかを見つけてみて。

LLMの自己デバッグ技術を使ってコードを改善する能力を高めること。

新しいシステムでヘキサポッドの gait を調整することで、ロボットの機動性と安定性が向上したよ。

AI手法は、不確実性を推定することで放射線治療の線量予測を向上させる。

人間の知見を使って大規模言語モデルを評価する新しいフレームワーク。

Open RANネットワークにおけるRICのセキュリティ課題と解決策を検討する。

機械学習における分布内ラベルが分布外検出にどう影響するかを調べる。

フレームワークは、グラフ構造のテキスト属性を使ってGNNを改善する。

SwarmRLは、科学者が医療を含むさまざまな応用のためにマイクロロボットを制御するのを助けるんだ。

新しい方法が人工知能を使って動脈血流のシミュレーションを改善してるよ。

この記事は、音声モデルの脆弱性とそのセキュリティを強化する方法を調査しているよ。

エンコーダ専用トランスフォーマーにおける形式的推論とその影響を見てみよう。

モデル駆動エンジニアリングの自動化における進展と課題を調べる。

トランスフォーマーがさまざまなグラフ推論タスクをどのように効果的にこなすかを探る。

研究によると、AIは人間の感情に似た感情を生成できるんだって。

VLMは画像分類が苦手だけど、データ統合をうまくやれば能力がアップするよ。

新しいモデルがAI画像と動画の作成を、スピードと品質を向上させて効率化したよ。

新しいフレームワークが言語の説明を使って、異なるドメインでの画像認識を改善する。

大規模な機械学習モデルの効率的なトレーニング方法を探る。

チャレンジは、治療計画をより良くするために脳のスキャンで腫瘍の輪郭を強化することを目指している。

多様な言語で言語モデルの効果を高める技術。

新しい方法で簡単な調整をすることでモデルの精度が向上する。

新しい方法が、ラベル付きデータなしで顔のランドマーク検出を改善する。

自己教師あり学習は、ラベルのないデータを使って手書きの確認精度を向上させる。

新しい方法がAI統合を通じて材料科学のモデル精度を向上させる。

言語モデルの知識を向上させるための戦略。

この研究では、共同指標がレコメンダーシステムの公平性と関連性をどう評価するかを調べてるよ。

ToCaを紹介するよ、テキストデータだけを使ってキャプションを作る方法だよ。