인공지능 썸네일형 리스트형 Microsoft, 곧 Teams 회의에서 목소리 복제를 가능하게 할 예정 https://techcrunch.com/2024/11/19/soon-microsoft-will-let-teams-meeting-attendees-clone-their-voices/ Microsoft will soon let you clone your voice for Teams meetings | TechCrunchMicrosoft plans to let Teams users clone their voices so they can have their sound-alikes speak to others in meetings in different languages. At Microsofttechcrunch.com Kyle Wiggers 2024년 11월 19일 오전 5:30 (PST) Microsoft는.. 더보기 Mistral has entered the chat 2024년 11월 18일 Mistral AI 팀AI는 인간과 기계 지능 간의 원활한 상호작용을 추구하는 것만큼이나 기계가 더 나은 추론을 하도록 만드는 첨단 과학의 탐구입니다. Mistral AI에서는 최첨단 모델을 개발하면서 여정을 시작했으며, 이제 AI 인터페이스에도 투자하기 시작했습니다. 그 첫 걸음으로 le Chat에 대대적인 업데이트를 진행했습니다.새로운 기능le Chat에 처음 오신 분들을 환영합니다! Le Chat [/lə ʃa/, 프랑스어로 '고양이']는 Mistral AI의 무료 생성형 AI 업무 도우미입니다. le Chat을 창의적인 파트너로 활용하거나, 특정 작업을 수행하도록 가르치거나, 코딩 코파일럿으로 사용할 수 있습니다. 즉, 다양한 일들을 처리하는 데 사용할 수 있습니다.오늘,.. 더보기 Introducing FLUX.1 Tools https://blackforestlabs.ai/flux-1-tools/ Introducing FLUX.1 ToolsToday, we are excited to release FLUX.1 Tools, a suite of models designed to add control and steerability to our base text-to-image model FLUX.1, enabling the modification and re-creation of real and…blackforestlabs.ai FLUX.1 도구 소개2024년 11월 21일—작성자: BlackForestLabs카테고리: 뉴스오늘 우리는 FLUX.1 도구를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. FLUX.1 도구는 우리의 기본 텍스트-이미.. 더보기 SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory https://arxiv.org/abs/2411.11922 SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware MemoryThe Segment Anything Model 2 (SAM 2) has demonstrated strong performance in object segmentation tasks but faces challenges in visual object tracking, particularly when managing crowded scenes with fast-moving or self-occluding objects. Furthermore, the fixarxiv.org 초록Se.. 더보기 Mapping Economic Well-being https://wandb.ai/johnowhitaker/dhs/reports/Mapping-Economic-Well-being--VmlldzoyMjY4NTI1 Mapping Economic Well-beingMini-project for the W&B MLOps course. Made by Jonathan Whitaker using Weights & Biaseswandb.ai "우주에서 어떤 지역의 부유함을 알 수 있을까요? 사실, 이것은 매우 중요한 질문입니다. 만약 '네'라는 답을 얻을 수 있다면, 비용이 많이 드는 국가 조사 없이도 한 나라 내에서 부의 분포를 파악할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 프로젝트에서는 바로 이 작업을 시도해볼 것이며, 최근 연구를 재현하여 기존의 가구 조사와 원격 감지 .. 더보기 A Deep Dive Into OpenCLIP from OpenAI https://wandb.ai/johnowhitaker/openclip-benchmarking/reports/A-Deep-Dive-Into-OpenCLIP-from-OpenAI--VmlldzoyOTIzNzIz A Deep Dive Into OpenCLIP from OpenAIThis article explores an open re-implementation of OpenAI's CLIP model for zero-shot classification and covers its additional uses and its potential issues.wandb.ai 2021년 초, OpenAI는 자연어 감독을 통해 시각적 개념을 효율적으로 학습하는 모델인 CLIP을 발표했습니다. CLIP은 매우 강력하며,.. 더보기 Mid-U Guidance: Fast Classifier Guidance for Latent Diffusion Models https://wandb.ai/johnowhitaker/midu-guidance/reports/Mid-U-Guidance-Fast-Classifier-Guidance-for-Latent-Diffusion-Models--VmlldzozMjg0NzA1 Mid-U Guidance: Fast Classifier Guidance for Latent Diffusion ModelsIntroducing a new method for diffusion model guidance with various advantages over existing methods, demonstrated by adding aesthetic guidance to Stable Diffusion.wandb.ai SD2.1과 중간-사용자 가이드라인.. 더보기 The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning https://arxiv.org/abs/2411.07279 The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract ReasoningLanguage models have shown impressive performance on tasks within their training distribution, but often struggle with novel problems requiring complex reasoning. We investigate the effectiveness of test-time training (TTT) -- updating model parameters temarxiv.org graph TB subgraph "전통적인.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 23 다음
