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VLM は、画像とテキスト情報を整合および融合することで、クロスモーダルな理解、推論、生成タスクを実現できます。
VLA は、視覚画像と音声コマンドに基づいてロボットの動きを直接生成できます。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
Mem-I は、複数のベンチマーク テストで既存のメモリ拡張エージェント ベースラインよりも大幅な改善を達成しました。
SSP は、エージェント LLM のためのスケーラブルでデータ効率の高いトレーニング パラダイムとしての自己ゲーム理論の可能性を示しています。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。
FractalForensics は、一般的な画像処理操作と Deepfake 操作に対して優れた堅牢性と脆弱性を示します。
ScaleNet は、重み共有を通じて事前トレーニング済みの Visual Transformer (ViT) を拡張する新しいアプローチです。
FlashMoBA は理論的に最適なブロック サイズを実用化し、GPU で最大 14.7 倍の高速化を実現します。
VLM は、画像とテキスト情報を整合および融合することで、クロスモーダルな理解、推論、生成タスクを実現できます。
VLA は、視覚画像と音声コマンドに基づいてロボットの動きを直接生成できます。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
Mem-I は、複数のベンチマーク テストで既存のメモリ拡張エージェント ベースラインよりも大幅な改善を達成しました。
SSP は、エージェント LLM のためのスケーラブルでデータ効率の高いトレーニング パラダイムとしての自己ゲーム理論の可能性を示しています。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。
FractalForensics は、一般的な画像処理操作と Deepfake 操作に対して優れた堅牢性と脆弱性を示します。
ScaleNet は、重み共有を通じて事前トレーニング済みの Visual Transformer (ViT) を拡張する新しいアプローチです。
FlashMoBA は理論的に最適なブロック サイズを実用化し、GPU で最大 14.7 倍の高速化を実現します。
