Categoria: Inteligência artificial

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O processamento de fala e áudio é importante para modelos que incorporam dados de fala, especialmente para lidar com tarefas complexas, como reconhecimento de fala, síntese de texto para fala, reconhecimento de locutor e aprimoramento de fala. O principal desafio reside na diversidade e complexidade dos sinais de fala, que são influenciados por fatores como …

Os modelos linguísticos fizeram grandes avanços no raciocínio matemático, com os dados sintéticos desempenhando um papel importante no seu desenvolvimento. No entanto, o campo enfrenta desafios significativos devido à natureza de código fechado de grandes conjuntos de dados estatísticos. Esta falta de privacidade levanta preocupações sobre a fuga de dados e elimina a dependência de …

Redes neurais regulares (RNNs) têm sido fundamentais no aprendizado de máquina para resolver problemas baseados em sequências, incluindo previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural. As RNNs são projetadas para lidar com sequências de comprimentos variados, mantendo um estado interno que captura informações a cada passo de tempo. No entanto, esses modelos muitas …

No ambiente acelerado de hoje, os chatbots empresariais estão a tornar-se ferramentas essenciais para melhorar a produtividade dos funcionários, fornecendo acesso instantâneo a informações organizacionais. No entanto, a jornada para construir sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) eficientes, escaláveis ​​e seguros está repleta de desafios. A pesquisa mais recente da NVIDIA oferece uma solução …

A previsão de geometria densa em visão computacional envolve a estimativa de propriedades como a profundidade e a normalidade de cada pixel na imagem. A previsão precisa da geometria é importante para aplicações como robótica, direção automatizada e realidade aumentada, mas os métodos atuais geralmente exigem treinamento extensivo em conjuntos de dados rotulados e têm …

Grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstraram habilidades notáveis ​​para aprendizagem baseada em conteúdo em uma variedade de domínios, incluindo tradução, aprendizagem de tarefas e aprendizagem por reforço. No entanto, os mecanismos subjacentes a estas competências, particularmente na aprendizagem por reforço (RL), permanecem pouco compreendidos. Os pesquisadores tentaram determinar como os LLMs aprendem a realizar ações …

A geração de vídeo por LLMs é um campo emergente com uma trajetória de crescimento promissora. Embora os Modelos Autoregressivos de Grandes Linguagens (LLMs) tenham tido muito sucesso na geração de tokens sequenciais e longos no processamento de linguagem natural, seu uso na geração de vídeos é limitado a vídeos curtos de alguns segundos. Para …

Modelos generativos baseados em processos de difusão têm se mostrado muito promissores na conversão de áudio em dados, mas enfrentam desafios significativos em termos de flexibilidade e eficiência. Os modelos de distribuição existentes muitas vezes dependem de representação fixa de dados (por exemplo, com base em pixels) e cronogramas de ruído uniformes, o que limita …

Embora os conjuntos de dados de fala existentes sejam fortemente tendenciosos para o inglês, muitas línguas da UE são mal mantidas em termos de dados de fala acessíveis e de alta qualidade. Essa falta de recursos leva a modelos de IA que entendem e processam melhor o inglês do que outros idiomas em tarefas como …