SpikingBrain：脳にヒントを得た大規模モデルでLLMの効率を革新
脳にヒントを得た「SpikingBrain」という新しい大規模モデル群が、Transformerモデルの効率課題を解決し、…
プロダクト
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個体レベル行動分析のためのコンピュータビジョンパイプライン：エディンバラ豚データセットでのベンチマーク
AIが豚の行動を自動分析するコンピュータビジョンパイプラインが開発されました。
パルス幅変調オプトジェネティクスによるバイオプロセス制御
強すぎる光刺激で制御が難しいバイオプロセスを、強弱を繰り返す光で最適に制御するAI手法が提案されまし…
「運転前に考える」：自動運転車のための世界モデルに触発されたマルチモーダルグラウンディング
自動運転車が自然言語の指示を解釈し、対象物を特定する新しいフレームワーク「ThinkDeeper」が開発されま…
ATHENA：階層的進化的数値アルゴリズムのためのエージェントチーム
ATHENAは、科学計算と科学機械学習の全研究サイクルを管理する自律型エージェントフレームワークです。
PerfCoder：解釈可能なコード性能最適化のための大規模言語モデル
LLMが人間が読める最適化戦略を用いて、コードの性能を向上させる新手法「PerfCoder」が開発されました。
Q-Probe：コンテキスト認識型エージェントプロービングによる高解像度画像品質評価のスケーリング
高解像度画像における微細な劣化を評価するため、強化学習ベースの新しい画像品質評価フレームワーク「Q-P…
PAIR-Former: 予算制約付き関係性マルチインスタンス学習による機能的miRNA標的予測
計算コストを抑えつつ、miRNAとmRNAの機能的標的関係を予測する新しいAIモデル「PAIR-Former」が開発され…
間接的な神経画像観測からの潜在空間における因果関係発見
神経画像データから脳の潜在的な因果関係を直接的に発見する新しいAIモデル「INCAMA」が開発されました。
深層CNNにおけるアーキテクチャトポロジーと学習可能性の関係：有効深度のパラドックス
深層CNNのアーキテクチャトポロジーが画像認識性能と学習可能性にどう影響するかを研究しました。
VDCook：DIY動画データでMLLMを調理する
VDCookは、自然言語クエリで動画データを生成・更新できる自己進化型プラットフォームです。
LR-SGS: 自動運転シーン再構築のためのLiDAR反射率ガイド型顕著ガウシアンスプラッティング
自動運転シーンの3D再構築において、LiDARの反射率情報を活用した新しい手法が開発されました。