- 最近の論文では、Microsoftの研究者が、マーカーを使用せずに完全な人体、特に目や舌を高品質に再構築する手法を紹介している。
- 研究者は、合成データのみでトレーニングされた機械学習モデルと、人間の形状と動きの強力なパラメトリックモデルを活用するハイブリッドアプローチを使用している。
- Microsoftの研究者は、AIOpsLabと呼ばれるプロトタイプ実装を提案し、自律クラウド向けのエージェントの建設、評価、改善のための堅固でモジュラーなフレームワークの構築に舞台を設定している。
- Microsoftと外部の研究者は、AIを使用して証明指向プログラミングのプログラムを自動化構築することを探る最近のプレプリント論文を発表している。
- Microsoftの研究者は、MBUPPデータセットを導入し、自然言語の側面を強調するためにMBPPを適応させ、コード生成モデルの評価にその使用を奨励している。
自然な言語やコード生成モデルに関する研究が進み、マーカーを使用しない完全な人体の再構築や自律クラウド向けのエージェントの構築、証明指向プログラミングの自動化など、AIの応用範囲が広がっていることが分かります。特に、合成データとパラメトリックモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチの活用や新しいデータセットの導入が、研究の進化に大きく貢献していると感じます。
元記事: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/research-focus-week-of-november-11-2024/