ナレッジ グラフは、機械が世界を理解するための基礎です。この 3 人の専門家がナレッジ グラフ テクノロジーをどのように使用しているかをご覧ください。

[51CTO.comよりオリジナル記事] 6月21日、WOT2019グローバル人工知能技術サミット...

なぜ中国はアメリカや日本を抜いて人工知能で世界をリードしているのでしょうか？

[[279809]]北京は世界で最も人工知能企業が集中している都市であり、中国の人工知能分野は世界...

TENSORFLOW を使用してリカレント ニューラル ネットワーク言語モデルをトレーニングする

[[201448]]私は、TensorFlow リカレント ニューラル ネットワークのチュートリアル...

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ケンブリッジ 2020 人工知能パノラマレポート、将来予測される 8 つの AI トレンド

ケンブリッジ大学の「AIパノラマレポート」2020年版がこのほど正式に発表された。ケンブリッジ大学の...

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MoEトレーニングの効率とパフォーマンスのボトルネックを打破し、Huawei Panguの新しいスパース大規模モデルアーキテクチャLocMoEがリリースされました

2023年12月、初のオープンソースMoE大規模モデルMixtral 8×7Bがリリースされました。...

AIと機械学習が建設業界にもたらす変化

建設業界は長い間、伝統的な手作業のプロセスで知られてきましたが、テクノロジーの進歩により急速に変化し...

Microsoft が NaturalSpeech2 音声合成モデルを発表: 音声再構成は「より正確」になり、「行き詰まる」こともなくなる

マイクロソフトは7月27日、NaturalSpeech2という音声モデルを発表しました。このモデルは...

音声認識の次のピークは「人間の領域」でしょうか?

[[208154]]ディープラーニングが普及し、音声認識に広く使用されるようになって以来、字幕の単...

Google は、大規模モデルが啓示を達成できること、特別な方法によってモデルを迅速に一般化できること、または大規模モデルのブラックボックスを破ることができることを証明しています。

場合によっては、AI モデルはトレーニング データを超えて一般化します。人工知能の研究では、この現象...

マルチモーダル大規模モデルの最も包括的なレビューはここにあります!マイクロソフトの研究者7人が5つの主要トピックについて協力し、119ページの文書を公開した。

マルチモーダル大規模モデルの最も包括的なレビューはここにあります!マイクロソフトの中国人研究者7名に...

2019 年に人工知能アルゴリズムのポジションをめぐる競争がこれほど激しいのはなぜでしょうか?

AI関連の学位取得者は高給を得るのが難しいとメディアが以前報じていたのとは全く対照的に、多くの応募...

DeepMind: 畳み込みネットワークは ViT ほど優れていないと誰が言ったのですか?

ディープラーニングの初期の成功は、畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNet) の開発による...