データ共有のプライバシーを向上させるために、パーソナライズされたモデルとグローバルなインサイトを組み合わせる。
Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai
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VisionFuseは、モデルの協力によってAIの画像理解を向上させるよ。
Zhuokun Chen, Jinwu Hu, Zeshuai Deng
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FedPAWは、プライバシーを守りながら車両の速度予測を向上させるために、フェデレーテッドラーニングを利用してるよ。
Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai
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新しい機械学習技術が重力波の理解を深めてるよ。
Roberto Bada Nerin, Oleg Bulashenko, Osvaldo Gramaxo Freitas
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効率的な経路計画技術を使ってロボットのチームワークを向上させる。
Joachim Dunkel
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新しいアプローチで、テキストの説明から画像の精度がアップするんだ。注意機構を使ってね。
Eric Hanchen Jiang, Yasi Zhang, Zhi Zhang
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新しいフレームワークがあって、テキストから画像を効率よく生成できるようになったんだ。
Sen Xing, Muyan Zhong, Zeqiang Lai
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視覚入力を使ってコンピュータが作業を行う新しいツール。
Yiqin Wang, Haoji Zhang, Jingqi Tian
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ReAct戦略が会話システムをどう強化するかを見てみよう。
Michelle Elizabeth, Morgan Veyret, Miguel Couceiro
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ノイズのあるデータを扱う視覚と言語のモデルの学習を強化する新しい方法。
Bikang Pan, Qun Li, Xiaoying Tang
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FD-LLMが言語モデルを使って、よりスマートな故障診断をどう実現しているかを探ってみよう。
Hamzah A. A. M. Qaid, Bo Zhang, Dan Li
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新しいアプローチが腎臓病理画像のセグメンテーション精度を向上させる。
Huy Trinh, Khang Tran, Nam Nguyen
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RGBDS-SLAMがロボットのナビゲーションとマッピングをどう変えてるかを学ぼう。
Zhenzhong Cao, Chenyang Zhao, Qianyi Zhang
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マルチエージェントシステムが宇宙論におけるデータ分析をどう改善するかを発見しよう。
Andrew Laverick, Kristen Surrao, Inigo Zubeldia
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新しいアプローチで、AIと少ないデータを使って目の病気の発見が改善されたよ。
Wenxin Su, Song Tang, Xiaofeng Liu
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TinyFusionは、品質を犠牲にせずに画像生成を速くするよ。
Gongfan Fang, Kunjun Li, Xinyin Ma
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DENがAIの予測精度を向上させ、不確実性に対処する方法を学ぼう。
Arnav Kharbanda, Advait Chandorkar
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SailCompassは東南アジアの言語のLLMパフォーマンスを評価して、言語テクノロジーの成長を促進してるよ。
Jia Guo, Longxu Dou, Guangtao Zeng
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AIが古代中国の亀甲文字の研究をどう変えてるかを発見しよう。
Zijian Chen, Tingzhu Chen, Wenjun Zhang
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アクティブラーニングが機械に人間の感情を理解させる方法を発見しよう。
Yifan Xu, Xue Jiang, Dongrui Wu
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新しい方法が量子コンピューティングと連合学習を組み合わせてデータプライバシーを強化してるよ。
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia
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効率的な問題解決のためのアルゴリズムの可能性を引き出す。
Kento Uchida, Teppei Yamaguchi, Shinichi Shirakawa
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AIトレーニングのグローバルな取り組みが、最先端の言語モデルINTELLECT-1を生み出した。
Sami Jaghouar, Jack Min Ong, Manveer Basra
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PALがアクティブな方法と自動化を通じてコンピュータ学習をどう変革するかを発見しよう。
Chen Zhou, Marlen Neubert, Yuri Koide
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VideoQAはAIを使ってリアルタイムで交通を監視・分析するよ。
Joseph Raj Vishal, Divesh Basina, Aarya Choudhary
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研究者たちは、ニューラルネットワークと高度なモデリング技術を使ってバッテリーの信頼性を向上させている。
Myeong-Su Lee, Jaemin Oh, Dong-Chan Lee
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研究者たちが機能呼び出しテクニックでスマートアシスタントをどう改善してるかを発見しよう。
Yi-Chang Chen, Po-Chun Hsu, Chan-Jan Hsu
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拡散モデルがランダムノイズから素晴らしいビジュアルを作り出す仕組みを学ぼう。
Chicago Y. Park, Michael T. McCann, Cristina Garcia-Cardona
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研究によって、人間が書いたテキストと機械が生成したテキストの重要な違いが明らかになった。
Sergio E. Zanotto, Segun Aroyehun
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AIがクリエイターのために3Dチェアデザインを見つけるのをどれだけ簡単にするかを発見しよう。
XiuYu Zhang, Xiaolei Ye, Jui-Che Chang
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SupportBotは、メンタルヘルスの課題を克服するためのテクノロジーを使ったアプローチを提供しているよ。
XiuYu Zhang, Zening Luo
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研究は、言語タスクにおけるマルチレイヤーTransformerの主な限界と能力を明らかにしている。
Lijie Chen, Binghui Peng, Hongxun Wu
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なぜ十分な評価を集めることがAIモデルを効果的に比較する鍵なのか学ぼう。
Christopher Homan, Flip Korn, Chris Welty
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PCPPが画像生成のスピードと効率をどう改善するかを発見しよう。
XiuYu Zhang, Zening Luo, Michelle E. Lu
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画像セグメンテーションについて学ぼう、その手法や分析における不確実性の重要性もね。
M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers
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研究者たちは、大規模な視覚言語モデルの不正確さを減らす方法を見つけた。
Po-Hsuan Huang, Jeng-Lin Li, Chin-Po Chen
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DGODEは会話で声、テキスト、視覚的手がかりを組み合わせて感情検出を強化してるよ。
Yuntao Shou, Tao Meng, Wei Ai
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ハイアオーダートランスフォーマーがマルチ次元データを効率的に処理する方法を見つけよう。
Soroush Omranpour, Guillaume Rabusseau, Reihaneh Rabbany
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フェデレーテッドラーニングが個人データを守りながらAIをどうやってトレーニングするかを学ぼう。
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新しい方法でロボットが安全な行動を学ぶのが良くなった。
Changjian Zhang, Parv Kapoor, Ian Dardik
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