Wiki
Machine Learning Glossary: Explore definitions and explanations of key AI and ML concepts
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
新しい原理ベースの識別制約最適化フレームワークは、難易度バイアスとトレーニングの不安定性を回避します。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
FHE は、クラウド コンピューティング セキュリティ、フェデレーテッド ラーニング、医療データ分析、金融データ コラボレーションなどのシナリオで広く使用されています。
BRFL は、モデル集約中に発生するビザンチン攻撃の問題に対処するように設計されています。
EGMN は、ユーザーの好みとビデオ機能間の潜在的な相互作用効果をうまく捉えました。
SAC Flow は、連続制御とロボット操作のベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを実現します。
UserBench は、エージェントが現実世界のユーザーとのコミュニケーションを理解し、対話し、適応する能力を評価し、強化することを目的としています。
PLACER は高速かつ確率的であり、構造の異質性をマッピングするための予測セットを簡単に生成できます。
RAE は、その大きな利点により、拡散トランスフォーマーのトレーニングにおける新たなデフォルトの選択肢となるでしょう。
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
ReCA は、アプリケーション シナリオとシステム スケールの面での一般化機能を備えており、タスクの成功率が 4.3% 向上しました。
DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
NovaFlow は、さまざまなロボット形式で、剛性、関節式、変形可能なオブジェクトを処理できます。
TreeSynth は、大規模なデータ合成において優れた堅牢性とスケーラビリティを発揮します。
GTA は、複数のテキスト分類ベンチマークにおいて、標準の SFT ベースラインや最先端の RL 方式を大幅に上回ります。
ACE は、入力コンテキストを動的に最適化することでエージェントが自らを改善できるようにします。
Vibe コーディングの台頭は、プログラミングの形式を変えただけでなく、ソフトウェア開発エコシステムも再形成しました。
LLM 分野の思考連鎖の概念と同様に、CoF は今日の生成ビデオ モデルに適用できます。
3 つのアライメント機能に関する実験により、TAE の有効性、特にその現実性が実証され、非常に低コストでベースラインの 25.8% を上回ります。
宝くじ仮説の出現により、ニューラル ネットワークを効率的にトレーニングするための一連の方法が促進されました。
TileLang は、統合されたブロックとスレッドのパラダイムと透過的なスケジューリング機能を備えており、最新の AI システムの開発に必要な強力な機能と柔軟性を備えています。
RPN と Fast R-CNN は、畳み込み特徴を共有することで、オブジェクト検出用の単一のネットワークに結合されます。
CSA は、安全であるだけでなく、本当に役立つシステムの構築を目指しています。
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
新しい原理ベースの識別制約最適化フレームワークは、難易度バイアスとトレーニングの不安定性を回避します。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
FHE は、クラウド コンピューティング セキュリティ、フェデレーテッド ラーニング、医療データ分析、金融データ コラボレーションなどのシナリオで広く使用されています。
BRFL は、モデル集約中に発生するビザンチン攻撃の問題に対処するように設計されています。
EGMN は、ユーザーの好みとビデオ機能間の潜在的な相互作用効果をうまく捉えました。
SAC Flow は、連続制御とロボット操作のベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを実現します。
UserBench は、エージェントが現実世界のユーザーとのコミュニケーションを理解し、対話し、適応する能力を評価し、強化することを目的としています。
PLACER は高速かつ確率的であり、構造の異質性をマッピングするための予測セットを簡単に生成できます。
RAE は、その大きな利点により、拡散トランスフォーマーのトレーニングにおける新たなデフォルトの選択肢となるでしょう。
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
ReCA は、アプリケーション シナリオとシステム スケールの面での一般化機能を備えており、タスクの成功率が 4.3% 向上しました。
DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
NovaFlow は、さまざまなロボット形式で、剛性、関節式、変形可能なオブジェクトを処理できます。
TreeSynth は、大規模なデータ合成において優れた堅牢性とスケーラビリティを発揮します。
GTA は、複数のテキスト分類ベンチマークにおいて、標準の SFT ベースラインや最先端の RL 方式を大幅に上回ります。
ACE は、入力コンテキストを動的に最適化することでエージェントが自らを改善できるようにします。
Vibe コーディングの台頭は、プログラミングの形式を変えただけでなく、ソフトウェア開発エコシステムも再形成しました。
LLM 分野の思考連鎖の概念と同様に、CoF は今日の生成ビデオ モデルに適用できます。
3 つのアライメント機能に関する実験により、TAE の有効性、特にその現実性が実証され、非常に低コストでベースラインの 25.8% を上回ります。
宝くじ仮説の出現により、ニューラル ネットワークを効率的にトレーニングするための一連の方法が促進されました。
TileLang は、統合されたブロックとスレッドのパラダイムと透過的なスケジューリング機能を備えており、最新の AI システムの開発に必要な強力な機能と柔軟性を備えています。
RPN と Fast R-CNN は、畳み込み特徴を共有することで、オブジェクト検出用の単一のネットワークに結合されます。
CSA は、安全であるだけでなく、本当に役立つシステムの構築を目指しています。