Source: TechCrunch
Luffu는 백그라운드에서 AI를 활용해 가족 정보를 수집·정리하고, 일상 패턴을 학습하며, 눈에 띄는 변화를 표시하여 가족이 일치된 상태를 유지하고 잠재적인 웰빙 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
YOLOv1에서 YOLOv2까지: prior box, k-means, Darknet-19, passthrough layer 등. ‘YOLOv2 & YOLO9000 Paper Walkthrough: Better, Faster, Stronger’ 포스트가 등장합니다.
직접 정렬 방법은 대형 언어 모델(LLMs)을 인간 선호와 맞추는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 많은 실제 정렬 문제는…
임상 뇌-텍스트 인터페이스는 광범위한 훈련 녹음을 제공할 수 없는 마비 환자를 위해 설계되었습니다. 사전 훈련은 데이터 효율적인 생성...
Pixel diffusion은 이미지를 픽셀 공간에서 직접, 엔드‑투‑엔드 방식으로 생성하여, 두 단계 잠재 모델에서 VAE가 도입하는 아티팩트와 병목 현상을 피합니다.
