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洞察 - AI/機械学習
低消費電力アプリケーション向けのアジャイルジェスチャー認識：一般化のためのカスタマイズ
低消費電力デバイスでのジェスチャー認識技術の革新的方法論を紹介し、個々に設計されたハードウェアの一般化を促進する。
データ消去の最前線：大規模言語モデルのための機械アンラーニング
LLMにおけるプライバシー、倫理、法的課題への対処を目指す、機械アンラーニングの重要性。
深層ニューラルネットワークおよびスキャンパス分類のためのトレーニング可能な特徴抽出モジュール
スキャンパスを特徴ベクトルに変換するためのトレーニング可能な特徴抽出モジュールを提案し、深層ニューラルネットワークと共同で訓練可能であることを示す。
強化されたマルチモーダル大規模言語モデルにブートストラップされた好み最適化を用いる
MLLMのバイアスを軽減し、視覚情報への基盤を向上させるためにBootstrapped Preference Optimization（BPO）が効果的である。
テキストからビデオ生成を拡張するためのプロンプト最適化スイート
テキストからビデオ生成を向上させるために、ノイズとテキストプロンプトの2つの重要な入力を改善するPOSが提案されました。
レストランのテーブルサービスシナリオにおける高速ドメイン適応のためのモデル比較
レストランでのテーブルサービスを自動化するためのモデル比較と高速ドメイン適応に焦点を当てる。
動的オーディオビジュアルシナリオでの質問に答えるためのマルチモーダル大規模言語モデルの強化
動的なオーディオビジュアルシナリオでの質問に対する正確な回答を提供するために、CATはマルチモーダル大規模言語モデルを強化します。
多言語の毒性緩和に焦点を当てたテキスト生成の研究
多言語の毒性緩和に関する包括的な研究を通じて、文化的に敏感な言語技術への移行を促す。
深層生成モデルにおける課題と機会について
現代の生成AIパラダイムにおける未解決の主要な課題を特定し、将来の研究を導くための優先事項を提案する。
