Hugging Face Hubでの評価機能の発表
Hugging Faceがモデル評価のための新しいツール「Evaluation on the Hub」を発表しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
30秒で読めるニュースダイジェスト
研究
2250件
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ビデオ事前学習によるMinecraftのプレイ学習
OpenAIが人間のMinecraftプレイ動画を使い、AIにダイヤモンドツール作成を学習させました。
埋め込みの始め方
Hugging Faceが埋め込み（Embeddings）の基礎と活用方法を解説しました。
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大規模モデルによる進化
OpenAIが大規模モデルの進化と社会への影響について考察しています。
機械学習インサイト担当ディレクター [パート3: 金融編]
Hugging Faceが機械学習インサイト担当ディレクターの金融分野での役割について解説しています。
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AIによる批評が人間の欠陥発見を支援
AIが生成した批評文が、人間が要約文の欠陥を見つける能力を大幅に向上させました。
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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。
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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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。
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。
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。