Learn more about Applications - Section 24
Investigadores desarrollaron un novedoso método de IA sin marcadores para rastrear las posturas de las aves en 3D utilizando grabaciones de video.
Rastrear el comportamiento, la mirada y los movimientos detallados de animales y aves ha sido una tarea desafiante pa...
Soñar primero, aprender después DECKARD es un enfoque de IA que utiliza LLMs para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo (RL)
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un enfoque popular para entrenar agentes autónomos que pueden aprender a realizar...
Cómo los LLM basados en Transformer extraen conocimiento de sus parámetros
En los últimos años, los modelos de lenguaje basados en transformadores (LLMs, por sus siglas en inglés) se han vuelt...
¿Son útiles las leyendas sintéticas para el entrenamiento multimodal? Este artículo de IA demuestra la efectividad de las leyendas sintéticas en mejorar la calidad de las leyendas para el entrenamiento multimodal.
Los modelos multimodales son uno de los mayores avances en el campo de la Inteligencia Artificial. Estos modelos han ...
Investigadores de Samsung AI presentan Neural Haircut un nuevo método de IA para reconstruir la geometría basada en hebras del cabello humano a partir de videos o imágenes.
Investigadores del Samsung AI Center, Rockstar Games, FAU Erlangen-Nurnberg y Cinemersive Labs proponen una nueva téc...
Conoce a Brain2Music Un método de IA para reconstruir música a partir de la actividad cerebral capturada mediante Resonancia Magnética Funcional (fMRI).
¿A quién no le gusta la música? ¿Alguna vez has recordado el ritmo de una canción pero no las letras y no puedes aver...
Una nueva investigación de IA explica cómo el Aprendizaje de Instrucción en Contexto (ICIL) mejora el rendimiento de generalización de tareas sin entrenamiento para modelos preentrenados y modelos ajustados mediante instrucciones.
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) han demostrado que pueden adaptarse a tareas específicas durante la inferencia...
Un nuevo estudio de investigación de IA de Stanford explica el papel de las expresiones de exceso de confianza e incertidumbre en los modelos de lenguaje
A medida que los sistemas de lenguaje natural se vuelven cada vez más prevalentes en escenarios reales, estos sistema...
Completado de nubes de puntos con modelos de difusión preentrenados de texto a imagen
¿Alguna vez has oído el término nube de puntos? Es una representación fundamental de datos en 3D, que consiste en pun...
Investigadores de UC San Diego y Meta AI presentan MonoNeRF una arquitectura de autoencoder que desentraña el video en movimiento de la cámara y mapa de profundidad a través del codificador de la cámara y el codificador de la profundidad.
Investigadores de UC San Diego y Meta AI han presentado MonoNeRF. Este enfoque novedoso permite el aprendizaje de Cam...
Investigadores de UC Berkeley proponen una novedosa técnica llamada Cadena de Retrospección (CoH) que puede permitir a los LLM aprender de cualquier forma de retroalimentación para mejorar el rendimiento del modelo.
En los últimos años, las redes neuronales a gran escala han llamado considerablemente la atención de los investigador...
Investigadores de UC Berkeley y Deepmind proponen SuccessVQA una reformulación de la detección de éxito que es compatible con VLM pre-entrenados como Flamingo.
Para lograr la máxima precisión en el rendimiento, es crucial entender si un agente está en el camino correcto o pref...
Investigadores de Stanford presentan la Difusión Localmente Condicionada un método para la generación composicional de texto a imagen utilizando modelos de difusión.
La modelación de escenas en 3D tradicionalmente ha sido un procedimiento que requiere mucho tiempo y está reservado p...
Conoce Quivr Un proyecto de código abierto diseñado para almacenar y recuperar información desestructurada como un segundo cerebro
Ha habido un crecimiento continuo en el dominio de OpenAI en los últimos años. Investigadores de muchas universidades...
Conoce CutLER (Cut-and-LEaRn) Un enfoque simple de IA para entrenar modelos de detección de objetos y segmentación de instancias sin anotaciones humanas
La detección de objetos y la segmentación de imágenes son tareas cruciales en la visión por computadora e inteligenci...
La investigación de IA en el CNRS francés propone un meta-imager inteligente programable y adaptativo al ruido un enfoque oportuno para la detección específica de tareas y adaptativa al ruido
Investigadores del CNRS francés han desarrollado un Meta-Imagenador Programable Inteligente Adaptativo al Ruido. Los ...
Este artículo de Inteligencia Artificial presenta un método avanzado para la privacidad diferencial en el reconocimiento de imágenes con una mayor precisión
El aprendizaje automático ha aumentado considerablemente en varias áreas debido a su rendimiento en los últimos años....
Conoce DiffusionDet Un Modelo de Inteligencia Artificial (IA) Que Utiliza Difusión para la Detección de Objetos
La detección de objetos es una técnica poderosa para identificar objetos en imágenes y videos. Gracias al aprendizaje...
Uso de Computadoras Analógicas en Inteligencia Artificial (IA)
Las Computadoras Analógicas son una clase de dispositivos en los cuales las cantidades físicas como el voltaje eléctr...
Investigadores de Salesforce AI y la Universidad de Columbia presentan DialogStudio una colección unificada y diversa de 80 conjuntos de datos de diálogo que conservan su información original.
La IA conversacional ha presenciado avances significativos en los últimos años, lo que permite interacciones similare...
Investigadores de Inteligencia Artificial (IA) de la Universidad de Cornell proponen un nuevo marco de red neuronal para abordar el problema de la segmentación de video.
La edición de imágenes y videos son dos de las aplicaciones más populares para los usuarios de computadoras. Con el a...
¿Qué significa implementar un modelo de aprendizaje automático?
La Ciencia de Datos, un campo prometedor que continúa atrayendo a más y más empresas, está luchando por integrarse en...
Traducción de imágenes de bocetos a imágenes Transformando bocetos abstractos en imágenes fotorrealistas con GANs
Algunas personas son habilidosas para dibujar a mano alzada, mientras que otras pueden tener talento para otras tarea...
Investigadores de la Universidad Estatal de Michigan desarrollaron ‘DANCE’, una biblioteca de Python para apoyar modelos de aprendizaje profundo para analizar la expresión génica de células individuales a gran escala.
Desde el perfilado de una sola modalidad (ARN, proteína y cromatina abierta) hasta el perfilado multimodal y la trans...
Principales herramientas para simplificar y estandarizar el aprendizaje automático
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos líderes innovadores a medida que el mundo se beneficia...
- You may be interested
- El jefe de Microsoft no está preocupado...
- ANPR con YOLOV8
- Investigadores de UBC Canadá presentan ...
- Introducción a Semantic Kernel para los...
- Esta revisión de investigación de IA ex...
- El Otro Lado de los Contratos de Datos ...
- Eso es gracioso, pero los modelos de IA...
- AI Pin El dispositivo que podría reempl...
- Cómo implementar el clustering jerárqui...
- Modelos del Codificador-Decodificador b...
- La modelación en 3D se basa en la intel...
- Potenciando soluciones del mundo real l...
- Después de Twitter
- Conoce a BLIVA un modelo de lenguaje mu...
- Entendiendo los selectores de Playwrigh...
Find your business way
Globalization of Business, We can all achieve our own Success.