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大規模ニューラルネットワークのトレーニング技術
大規模ニューラルネットワークのトレーニングは、複雑なエンジニアリングと研究課題です。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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シンガポール、違法な野生生物取引対策にAIベースのサメ・エイひれ識別アプリを開発
シンガポールがアジア初のAIベースのモバイルアプリを開発し、サメとエイのひれを識別して違法取引と闘い…
アノテーション付き拡散モデル
拡散モデルの動作原理を、コードと数式を用いて詳細に解説した記事が公開されました。
スペースインベーダーで学ぶディープQラーニング
Hugging Faceがスペースインベーダーを題材にディープQラーニングのチュートリアルを公開しました。
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言語モデル展開のためのベストプラクティス
主要AI企業が言語モデルの展開に関するベストプラクティスを発表しました。
家庭での機会 – AIはパーソナルアシスタントデバイスと手話に革新をもたらすか？
AIが家庭内のパーソナルアシスタントデバイスと手話認識に新たな機会をもたらす可能性が示唆されました。
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モデルに不確実性を言葉で表現させる
OpenAIがモデルに自身の不確実性を言葉で表現させる手法を開発しました。
GraphcoreとHugging FaceがIPU対応Transformerの新しいラインナップを発表
GraphcoreとHugging Faceが、GraphcoreのIPUに最適化されたTransformerモデル群を公開しました。
プルリクエストとディスカッションの導入🥳
Hugging Faceがモデルやデータセットのリポジトリにプルリクエストとディスカッション機能を追加しました。
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OpenAI Codexで次世代アプリケーションを強化
OpenAIのCodexがAPIを通じて70種類のアプリケーションで活用されています。
実データなしで効率的なテーブル事前学習：TAPEXの紹介
実データを使わずにテーブルデータに対する効率的な事前学習手法TAPEXが開発されました。
Q学習入門 パート2/2
強化学習アルゴリズムの一つであるQ学習の概念と実装について解説しています。