RT @CarlDoersch: We're inspired by work in imitation learning, physical approximation, and robotics which understand the world by tracking people, hands, and objects as skeletons and meshes. This means lots of engineering, as general-purpose models lack physical and spatial understanding (1/5) twitter.com/DeepMind/statu… pic.twitter.com/znTbXJO317
posted at 01:23:31
RT @jaguring1: チューリングテストの代替として提案されたWSC（ウィノグラード・スキーマ・チャレンジ）は6年前はランダムとほぼ変わらず、人間よりはるかに性能が低かったが、現在では言語理解ベンチマーク「SuperGLUE」の成績ランキング1位のAI「Vega v2」はWSCで正答率98.6%になってる super.gluebenchmark.com/leaderboard pic.twitter.com/0O6IzlHSOE
posted at 01:22:46
RT @jerryjliu0: Excited to introduce GPT Tree Index (🌲🗂️)! It’s a tree-based index containing text data that is created using GPT-3 and can be traversed using GPT-3 in order to answer queries. github.com/jerryjliu/gpt_… More details on the pain point and proposal below:
posted at 00:57:49
RT @mr_bay_area: NLPerとしてフェイクニュースの検知とかめちゃ興味があるしどこかのタイミングでやりたいみたいなことは思っていたのだけれども、Twitterに求められていたのはそんな難しい機能じゃなくて、トレンド内で重複してるタグを一つにまとめるとかいう二週間くらいあれば出来そうな機能だったのである☺️
posted at 00:57:25
RT @izumisatoshi05: AIで実写動画から手書き風アニメに変換するテスト Three D Pose Tracker → VRMに流し込む → 背景と合成 → Waifu Diffusion → Waifu2xでフレーム補完 全身が映ってるポーズ推定のやりやすい動画なら、一度3Dモデルを介することで高い精度を達成できることが分かった。 pic.twitter.com/xj5YtYUsqf
posted at 00:46:00
RT @tonets: まっさらなPyMOLから２行で立体構造予測ができる時代。 @oxkawakaさんにPymolFold (github.com/JinyuanSun/Pym…) というESMFoldのFold Sequence APIを利用したPyMOLプラグインを教えてもらいました😊 pic.twitter.com/R9yHiUikXk
posted at 00:02:45
RT @Leokoz8: The brain isn't just one big recurrent neural network. In our #NeurIPS22 paper, fellow graduate student @michaelaennis and I tackle the theory and practice of building big RNNs out of smaller RNNs. We call these networks "RNNs of RNNs". 1/5 pic.twitter.com/eRyXXh8TIv
posted at 00:02:07
