科学技術の情報インフラ。ワシントン大学セントルイス校ワシントン大学の研究者たちは、大規模言語モデル(LLMs)の高コスト問題に対処するため、タスクの思考プロセスを指示する自律型エージェントを開発しました。このエージェントは、大規模なLLMを使用してタスクごとに高品質な手順を生成し、その手順をより小型でコスト効果の高いLLMに適用します。これにより、複雑な論理や数学の問題で大規模LLMを一度だけ使用し、その指示を小型モデルに移行することで、コストを抑えつつ高い性能を実現しています。tips」を監修している。多層の人工ニューラルネットワークを用いた深層学習による赤外線画像の可視光カラー化技術を開発した。これまでモノクロや近似的なカラーでしか表示できなかった赤外線暗視画像を、可視光下での色に非常に近いカラーで表示することができるようになった。人間が教えなくても果実を検出できるAIができた画像から特定の物体を検出するAIを作る際に、最大のボトルネックである手作業でのラベル付けアノテーション作業を省略するアルゴリズムを開発した。1602ソフトウェア工学Auerbachらの研究チームは、人工知能を使って、炭素捕捉に有望な材料の合成可能性をランク付けしています。画像から人の動作と物体の関係性を検出するAI(人工知能)技術において新規なアルゴリズムを開発し、世界最高の検出精度を達成した。よりX線吸収スペクトル解析の自動化が可能に機械学習を用いて物質・材料研究に必要不可欠なX線吸収スペクトルの解析を自動化・高効率化する手法を開発した。特殊な装置やスーツを用いずに、カメラ映像だけから広い空間における複数人のモーションキャプチャを行う技術を開発した。コメント目次へトップサイドバータイトルとURLをコピーしました。