Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

Dernières actualités, modèles et sorties d'IA de Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). ['GPT-4o mini', 'GRASP', 'LLM', 'PEVA', 'ResNet', 'Transitive RL (TRL)']

Site officiel ↗

Recherche 🇺🇸

PEVA : Prédiction de Vidéo Egocentrique Guidée par les Mouvements du Corps Entier

Des chercheurs du BAIR (Berkeley AI) ont introduit le modèle PEVA (Predicting Ego-centric Video from human Actions), qui génère les prochaines images vidéo à la première personne à partir d'images passées et d'une séquence d'actions humaines spécifiées via des changements de pose 3D. Le modèle utilise un transformateur de diffusion conditionnel autorégressif entraîné sur l'ensemble de données Nymeria et peut prédire des actions atomiques, simuler des scénarios contrefactuels et prendre en charge la génération de longues vidéos allant jusqu'à 16 secondes. PEVA peut également être utilisé pour la planification en évaluant différentes séquences d'actions en fonction de leur similarité avec une image cible.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:05

Recherche 🇺🇸

Qu’apprend réellement word2vec ? Des chercheurs ont enfin une théorie exacte de l’entraînement

Des chercheurs de BAIR (Berkeley Artificial Intelligence Research) ont présenté la première théorie quantitative complète de l’entraînement de word2vec. Ils ont prouvé que, dans des régimes pertinents en pratique, l’entraînement se réduit à une factorisation matricielle par analyse en composantes principales (ACP), chaque caractéristique apprise correspondant à un concept interprétable. La théorie permet de calculer toutes les caractéristiques à l’avance sur la base des statistiques du corpus et des hyperparamètres de l’algorithme.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:04

Afficher plus ↓