Ai Paper Summary - Category - All Things IT @AI

Ai Paper Summary

2024

언어 모델이 올림피아드 프로그래밍을 해결할 수 있을까요? 프린스턴 대학교 연구진이 코드 언어 모델을 엄격하게 평가하기 위한 USACO 벤치마크를 소개합니다. 04-20

ReffAKD: 학생 모델에서 지식 증류를 촉진하기 위한 소프트 라벨을 생성하는 머신 러닝 방법 04-20

RAG 모델은 얼마나 충실할까요? 스탠포드에서 발표한 이 AI 논문은 RAG 모델의 충실도와 LLM에서 데이터 정확도가 RAG 시스템에 미치는 영향을 평가합니다. 04-20

Microsoft 연구원, VASA-1 소개: 오디오 기반 혁신으로 말하는 얼굴 생성의 사실성을 혁신하다 04-20

인과 관계 챔버로 AI 검증을 강화하세요: 제어된 환경으로 머신 러닝 및 통계의 데이터 격차 해소하기 04-20

CMU의 이 AI 백서에서는 에이전트키트를 소개합니다: 자연어를 사용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 머신 러닝 프레임워크 04-20

압축과 지능의 관계에 대한 실증적 증거를 제공하는 중국의 AI 연구 04-19

메갈로돈 컨텍스트 길이에 제한이 없는 효율적인 시퀀스 모델링을 위한 딥러닝 아키텍처 04-19

다양한 플랫폼에서 동적 3D 환경의 에이전트 성능을 향상시키는 구글 딥마인드의 SIMA 프로젝트 04-19

CLIP의 환경 탐색: 데이터, 아키텍처 및 교육 전략 조사하기 04-19

LMEraser: 개인정보 보호와 효율성을 보장하는 대규모 모델을 위한 새로운 머신 언러닝 방법 04-19

상태 공간 모델에 대한 자세한 AI 연구: 실험적 비교와 함께 그 장점과 특징 04-19

이 AI 백서에서는 AI 확산 모델의 이론적 토대와 응용을 살펴봅니다. 04-19

구글 딥마인드, 긴 쿼션에서 빠른 추론을 위해 설계된 가장 강력한 2B-파라미터 개방형 언어 모델 중 하나인 RecurrentGemma 출시 04-19

구글 AI, 트랜스포머팸을 제안하다: 피드백 루프를 활용하여 신경망이 잠재적 표현을 처리할 수 있도록 하는 새로운 트랜스포머 아키텍처를 소개합니다. 04-18

Tango 2: 텍스트-오디오 합성의 새로운 지평과 뛰어난 성능 지표 04-18

UNC-채플힐의 연구원들이 CTRL-Adapter를 소개합니다: 모든 확산 모델에 다양한 제어를 적용하기 위한 효율적이고 다재다능한 AI 프레임워크 04-17

옥스퍼드 연구진이 정책 기반 확산을 발표했습니다: 오프라인 강화 학습 RL에서 합성 궤적의 제어 가능한 생성을 위한 기계 학습 방법 04-17

언어 모델 학습 효율성과 효과를 높이기 위한 Rho-1 모델을 소개하는 Microsoft와 칭화대학교의 AI 논문 04-17

GNNBench: 시스템 혁신에 초점을 맞춘 플러그 앤 플레이 딥 러닝 벤치마킹 플랫폼 04-16

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