- NVIDIAがAIエージェントのビデオ解析を可能にするBlueprintを発表
- MITの研究者が抗体構造をより正確に予測する新しい計算モデルを開発
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- Rembrandが動画内の製品配置にAIを活用するために2300万ドルを調達
- エージェントに焦点を当てたChip Huyenによる包括的な記事
- AIエージェントのワークフロー設計パターンに関するブログ記事
- NVIDIA NeMoフレームワークの新機能によるカスタムビデオ基盤モデルパイプラインの高速化についての詳細な投稿
- PyTorchのGPUメモリの視覚化と理解に関するステップバイステップチュートリアル
- 責任あるAIのビジネスケースについての新しいIDCホワイトペーパーの探索
- メモリ層は訓練可能なキー値検索メカニズムを使用してモデルに追加のパラメータを提供し、FLOPを増やさずに情報を格納および取得するための専用容量を提供
- Shape Tokensの導入による3D表現の革新と高性能化
- LatentSync：音声による条件付き潜在拡散モデルを利用したリップシンクフレームワークの提案
上記の記事は、深層学習に関連する最新のトピックや技術について幅広く取り上げています。特にAIエージェントやビデオ解析、抗体構造の予測、責任あるAI、GPUメモリの活用などが注目されています。また、新しい技術やモデルの導入により、従来の手法を上回る性能の向上が確認されています。
元記事: https://substack.com/home/post/p-154399135%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb