Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

Últimas noticias, modelos y lanzamientos de IA de Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). ['GPT-4o mini', 'GRASP', 'LLM', 'PEVA', 'ResNet', 'Transitive RL (TRL)']

Sitio oficial ↗

Investigación 🇺🇸

PEVA: Predicción de Video Ego-céntrico Guiada por Movimientos de Cuerpo Completo

Investigadores de BAIR (Berkeley AI) presentaron el modelo PEVA (Predicting Ego-centric Video from human Actions), que genera los siguientes fotogramas de video en primera persona a partir de fotogramas pasados y una secuencia de acciones humanas especificadas mediante cambios de pose 3D. El modelo utiliza un transformer de difusión condicional autorregresivo entrenado en el conjunto de datos Nymeria y puede predecir acciones atómicas, simular escenarios contrafácticos y admitir la generación de videos largos de hasta 16 segundos. PEVA también se puede utilizar para la planificación evaluando diferentes secuencias de acción en función de la similitud con una imagen objetivo.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:05

Investigación 🇺🇸

¿Qué aprende realmente word2vec? Los investigadores finalmente tienen una teoría exacta del entrenamiento

Investigadores de BAIR (Berkeley Artificial Intelligence Research) han presentado la primera teoría cuantitativa completa del entrenamiento de word2vec. Demostraron que, en regímenes prácticamente relevantes, el entrenamiento se reduce a una factorización matricial de análisis de componentes principales (PCA), donde cada característica aprendida corresponde a un concepto interpretable. La teoría permite calcular todas las características de antemano basándose en las estadísticas del corpus y los hiperparámetros del algoritmo.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:04

Mostrar más ↓