AI研究

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長いテキスト生成において、Temp-Loraは効果的であり、計算コストを大幅に削減する。

CLIPはBLVユーザーの画像において性能が低下し、その原因を明らかにする。

人間の日常生活を理解するための人工知能技術の研究と開発に焦点を当てる。

大規模言語モデルのトレーニングにおけるデータ漏洩のリスクとその影響を明らかにする。

異なる国々の参加者を対象にした大規模な調査を通じて、公平性メトリクスの選択における個人属性の影響を明らかにしました。

ICモデルはマスクされた画像から説明的なテキスト情報を生成する能力を持つ。

多モーダル表現学習における対照学習の成功を示す。大規模なデータセットと新しいモデル設計により、テキストからオーディオへの検索やゼロショット音声分類で優れたパフォーマンスを達成。

ChatGPTは人間の推論能力を模倣することが難しいことを示唆

AIシステムの新しい進化を示す「意味解読」の視点は、意味トークンを基本単位として最適化と探索を行い、高効用性な出力を抽出する革新的な方法論を提供する。

XAIシステムのユーザビリティ、実用的な解釈可能性、および効果を向上させるために、説明可能なインターフェース（EI）の設計と開発に焦点を当てた研究。

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