複数の画像やテキストの解釈 AIテクノロジー - Section 20

AI 革命を推進する最先端のテクノロジーを探ります

オフラインでのアクティブなポリシー選択

実際のロボット工学などの現実世界のアプリケーションに強化学習をより適用可能にするために、私たちは展開に適した方針を選...

Perceiver AR（パーシーバーAR）：汎用、長文脈の自己回帰生成

私たちはPerceiver ARを開発していますこれは自己回帰型であり、モダリティを問わないアーキテクチャで、クロスアテンション...

一般的なエージェント

大規模な言語モデリングの進歩に触発され、私たちはテキストの範囲を超えた単一の汎用エージェントの構築に似たアプローチを...

マルチモーダルインタラクティブエージェントの評価

この論文では、これらの既存の評価尺度の利点を評価し、Standardised Test Suite (STS) と呼ばれる評価方法の新しいアプロー...

スケールを通じた高精度の差分プライバシー画像分類の解除

前の研究の経験的な証拠によると、DP-SGDにおける効用の低下は、より大規模なニューラルネットワークモデルでより深刻になる...

BYOL-Explore ブートストラップ予測による探索

BYOL-Exploreを紹介しますこれは、視覚的に複雑な環境での好奇心に基づいた探索のための概念的にシンプルでありながら一般的...

人間中心のメカニズム設計とデモクラティックAI

私たちの最近の論文では、Nature Human Behaviourに掲載され、ディープ強化学習（RL）を使用して、シンプルなゲームにおいて...

システムにエージェントが存在するかを発見する

私たちは、意図した目標を追求する安全で適合した人工汎用知能（AGI）システムを構築したいと考えています因果関係図（CIDs）...

モーターコントロールから具現化された知能へ

人間や動物の動きを用いて、ロボットにボールをドリブルさせることや、シミュレートされた人型キャラクターに箱を運ばせたり...

正しい報酬によって望ましくない目標が生じる方法

AIシステムをますます高度化するにつれて、私たちはそれらが望ましくない目標を追求しないようにする必要がありますAIエージ...

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