百科事典

POETは、新しい再パラメータ化されたトレーニングアルゴリズムです。

NSA は、アルゴリズムの革新とハードウェアの最適化を組み合わせて、効率的なロングコンテキスト モデリングを実現します。

エンボディドナビゲーションは、移動するオブジェクトを通じて物理的な世界と相互作用することで、ナビゲーションルートを最適化します。

DiCは、速度とパフォーマンスを兼ね備えた拡散モデルアーキテクチャベースラインです。

PCEvolveは新しいAPI支援アルゴリズムです

EBT は、モデルの学習能力と思考能力を同時に拡張できる有望な新しいパラダイムです。

D-MoLEは、継続的なマルチモーダル指導の微調整のために設計された新しい手法です。

M+は長期情報保持能力を大幅に向上させます

AI Flowは、AIサービスのインテリジェンス、応答性、アクセシビリティを向上させます

SparseMMはデコード時に視覚的な意味を優先して保存します

MAS は、環境内で相互作用する複数のエージェントから構成されるコンピューティング システムです。

CTC は、シーケンス間学習タスクで広く使用されている損失関数およびモデリング手法です。

探索木の共有知識セットはGoogle DeepMindが提案した探索アルゴリズムである。

VeBrainはロボットが「見て、考えて、行動する」ことを可能にする

BCM は、産業上の欠陥検出技術の開発を促進する上で重要な役割を果たします。

機械による忘却は、プライバシー保護、法的要件、著作権保護などのニーズを満たします。

グラフティングは、事前トレーニング済みの Diffusion Transformer (DiT) を編集する簡単な方法です。

PENCIL は、最終的な答えが得られるまで、大規模なモデルが生成プロセス中に不要な中間結果を動的に消去できるようにすることを目的としています。

RAP は、トレーニングを必要としない RAG テクノロジーに基づいた高解像度画像認識プラグインです。

単語エラー率は、音声認識やテキストマッチング システムのパフォーマンスを評価するための重要な指標です。

話者類似性は、2 つの音声サンプルが同じ話者からのものであるかどうか、または 2 つのサンプルがどの程度類似しているかを測定することを目的としています。

ガイド サンプリングは、生成モデルの制御性を向上させることを目的として、生成モデルのサンプル品質を高めるために使用される手法です。

浅い自己反省は、即時のフィードバックを通じてモデルにローカルな調整を加えることで、現在のタスクまたは動作のパフォーマンスを迅速に最適化することを目的としています。

マルチモーダル思考視覚化は、複数の異なるモダリティの共同作業を通じて、思考、意思決定、情報処理プロセスをより直感的かつ包括的に表示することを目的としています。