Machine Learning & Data Science - Category - All Things IT @AI

Machine Learning & Data Science

2023

범용 로봇 RT-X: 딥마인드와 33개 아카데믹 랩의 협업 10-06

Microsoft, GPT-4V(ision)를 통해 대형 멀티모달 모델의 잠재력 공개 10-05

나이센스의 새로운 클래스 생성 모델: 이산 데이터 처리의 장벽을 허무는 베이지안 흐름 네트워크 10-04

스탠포드 대학의 맵트리: 의사 결정 트리의 재정의 - 정확성, 속도 및 효율성 향상 10-03

Microsoft의 CodePlan: 리포지토리 수준 코딩 작업을 위한 언어 모델의 힘 활용하기 09-30

메타 AI의 긴 컨텍스트 LLM: 자연어 처리의 환경 재정의 09-28

반전의 저주: 언어 모델의 흥미로운 한계 발견하기 09-27

몇 백 달러를 들여 반나절 동안 교육하면 주류 대형 모델, 오픈 소스 및 상용이 아닌 도메인별 LLM 솔루션과 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. 09-26

언어 모델 재정의: 텍스트 숙달을 압축의 탁월함으로 전환하기 09-24

정체된 이미지에서 놀라운 이미지로: 스틸 이미지를 실사 같은 애니메이션으로 변환하는 Google 09-21

수수께끼를 풀다: 대규모 언어 모델의 내부 작동을 해독하는 메타 AI 및 UPC 09-20

자율 에이전트의 혁신: 에이전트 프레임워크는 사용자의 손에 힘을 실어줍니다. 09-18

딥마인드, 회로 효율을 통해 신경망 일반화에서 '그로킹'의 퍼즐을 풀다 09-15

Microsoft의 phi-1.5, LLM 확장 법칙에 도전하며 '교과서 품질' 데이터 세트의 중요한 규칙을 제시합니다. 09-14

비주얼 모델링의 강력한 기능 활용 효율성과 우수성을 재정의하는 Microsoft의 스파스 MoE 09-13

최적화의 혁신: 대규모 언어 모델을 지능형 최적화 도구로 활용하는 DeepMind 09-12

이퀄과 애플의 혁신적인 트랜스포머: 전례 없는 효율성과 정확성을 위한 하나의 넓은 피드포워드 09-08

무한한 검색 성능을 실현합니다: 놀라운 압축으로 LLM을 혁신하는 Google의 MEMORY-VQ 09-07

LLM으로 코드 생성을 위한 통합 프로그래밍 인터페이스를 제공하는 MIT의 AskIt 09-06

700억 개의 파라미터 LLaMA2 모델 훈련이 195% 가속화되고 최상의 기초 모델 실습이 업그레이드되었습니다. 09-05

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