Learn more about AI Paper Summary - Section 4

Deep Learning per oggetti profondi ZoeDepth è un modello di intelligenza artificiale per la stima della profondità in multi-dominio.

Hai mai incontrato illusioni in cui un bambino nell’immagine sembra più alto e più grande di un adulto? L’...

Ricercatori di Stanford introducono Gisting una nuova tecnica per la compressione efficiente delle prompt nei modelli di linguaggio.

La specializzazione del modello consiste nell’adattare un modello di apprendimento automatico pre-addestrato a ...

Potrebbero essere le patch? Questo approccio di intelligenza artificiale analizza il contributo chiave al successo dei Vision Transformers

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state la spina dorsale dei sistemi per le attività di visione artificiale. ...

Generazione rapida e accurata di ologrammi acustici utilizzando un framework basato su deep learning

Il team guidato dal Professor Hwang Jae-Yoon del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della DGIST ha cr...

Questo articolo sull’Intelligenza Artificiale (AI) dalla Corea del Sud propone FFNeRV una nuova rappresentazione dei video frame-per-frame utilizzando mappe di flusso frame-per-frame e griglie temporali a multi-risoluzione.

La ricerca sui campi neurali, che rappresentano segnali mappando coordinate alle loro quantità (ad esempio, scalari o...

Incontra Rodin un nuovo framework di intelligenza artificiale (AI) per generare avatar digitali 3D da diverse fonti di input

I modelli generativi stanno diventando la soluzione di fatto per molte sfide in campo informatico. Rappresentano uno ...

Incontra TEXTure un nuovo framework di Intelligenza Artificiale (AI) per la texturizzazione guidata dal testo di mesh 3D.

La generazione di immagini da testo è un’area di ricerca innovativa e affascinante nel campo dell’intelli...

Questa ricerca sul cervello-AI ricrea immagini leggendo le onde cerebrali con diffusione stabile

Costruire sistemi artificiali che vedono e riconoscono il mondo in modo simile ai sistemi visivi umani è un obiettivo...

Come dovremmo archiviare le immagini AI? I ricercatori di Google propongono un metodo di compressione delle immagini utilizzando modelli generativi basati su punteggio

Un anno fa, generare immagini realistiche con l’AI era un sogno. Siamo rimasti impressionati nel vedere facce g...

Trasforma le immagini di moda in incredibili video fotorealistici con il framework AI DreamPose

La fotografia di moda è ubiqua sulle piattaforme online, compresi i social media e i siti di e-commerce. Tuttavia, co...

Sognare prima, imparare dopo DECKARD è un approccio AI che utilizza LLM per addestrare agenti di apprendimento per rinforzo (RL)

Il reinforcement learning (RL) è un approccio popolare per addestrare agenti autonomi che possono imparare a svolgere...

Ricercatori cinesi propongono un approccio di aumento dei dati chiamato CarveMix per la segmentazione delle lesioni cerebrali

La segmentazione automatica delle lesioni cerebrali utilizzando reti neurali convoluzionali (CNN) è diventata uno str...

Questa libreria Python ‘Imitation’ fornisce implementazioni open source degli algoritmi di apprendimento per imitazione e ricompense in PyTorch.

Nelle aree con funzioni di ricompensa chiaramente definite, come i giochi, l’apprendimento per rinforzo (RL) ha...

Una Diffusione per Dominare la Diffusione Modulazione dei Modelli di Diffusione Pre-allenati per la Sintesi di Immagini Multimodali

I modelli di intelligenza artificiale per la generazione di immagini hanno invaso il settore negli ultimi mesi. Proba...

Una nuova ricerca sull’IA spiega come l’apprendimento dell’istruzione in contesto (ICIL) migliora le prestazioni di generalizzazione del compito senza supervisione sia per i modelli preaddestrati che per quelli sottoposti a raffinamento tramite istruzioni.

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno dimostrato di potersi adattare alle attività di destinazione...