As pessoas têm um artesanato interno para processar sinais verdes da retina e melhorar a compreensão planejada das áreas circundantes, para identificar os itens e padrões de movimento. A grande alfabetização espiritual é revelar princípios básicos que permitem a prontidão aleatória de uma pessoa. Uma hipótese importante, o objetivo da previsão, sugere que as submissões de sentidos consecutivos devem prever. As primeiras maneiras, incluindo uma análise de uma característica lenta e estratégias de visão, destinadas à conformidade temporária durante a prevenção do e-mail. Muitos métodos mais recentes incluem redes de inventário, leitura diferente e modelo é enfatizado para garantir a evolução lógica no tempo. Em vez de se concentrar em ataques temporários, as estratégias modernas treinam redes de preditores nos relacionamentos com recursos de mapa em todos os tempos, usando codificadores congelados ou treinados na ordem. Este quadro de previsão aplicado a jogos como imagens e sons, com modelos como os mais fáceis
Desenvolvimento no gerenciamento, especialmente usando transformadores de transformação e construção integrada, altamente desenvolvida por modelos mascarados e aprendendo. O mascaramento de Saskindo estendeu esse progresso aos dados de vídeo, aprimorando a qualidade das leituras. Além disso, comentários baseados em comentários refinam relativamente os autoencoders integrados, enquanto métodos como o Bool mitigam collPase sem depender de gerados à mão. Comparado com a repetição do espaço de pixels, prevendo o recurso nos modelos de arquivamento para filtrar informações indevidas, o que leva a representações práticas, que concordam com as formaturas flexíveis. Pesquisas recentes enfatizam que essa estratégia é eficaz e eficiente em antecedentes, como fotografias, som e texto. Este trabalho estende esses vídeos discretos ao vídeo, que mostra que o recurso de previsão está atualizando a qualidade da transmissão do Systembal.
Investigadores de Meta Meta, Izi, Élole, Northern Ravale Spyérieure, CNS, PSL Research University, Univ. Gustofel, Tribunal Unificar Nifte e a Universidade de Nova York introduziram em IV-JAPA, um modelo de visão treinado no programa de aprendizado de vídeo suportado. Ao contrário de maneiras tradicionais, o IV-JEPA não depende de belos encobertos, amostras negativas, reconstrução ou vista do texto. Ele é treinado em dois milhões de vídeos públicos, atingindo um forte desempenho de viagens e tarefas baseadas no trabalho sem um bom layout. Claramente, o IV-Jepa lenta algumas maneiras de algo-algo-v2 e mantém a competitividade na Kinetics-400, indicando que a previsão de características pode produzir um treinamento feliz.
O método inclui treinamento para o modelo de aprendizado centrado no ONTS usando dados de vídeo. Primeiro, uma rede neuro libera envios centrados de quadros de vídeo, captura de movimentos e blocos de Abulll. Essas regras são analisadas por diferentes leituras para aumentar a divisão. A construção baseada em transformador se aplica a essas imagens simbolizadas pelo objeto do objeto posteriormente. A estrutura é treinada no banco de dados principal de grande porte, para executar corretamente a precisão da reconstrução e flutuações dos quadros.
O IV-JEPA se compara aos métodos preditivos de Pixel usando os mesmos edifícios dos edifícios e mostra o alto desempenho em atividades de vídeo e atividades fotográficas em testes a frio, sem a separação do imaginet. Com os modelos de ajuste fino, os modelos l / 16 são baseados na hiera-l, exigindo poucas amostras de treinamento. Comparado aos modelos de última geração, o IV-JAPA excede as atividades de entendimento e atividades em vídeo, treinamento de poços. Ele também mostra a operação de etiqueta bem eficiente, os melhores concorrentes em baixas configurações de tiro, mantendo a precisão de alguns exemplos instalados. Esses resultados destacam a beleza dos fatores para aprender envios de vídeo para os requisitos de pressão e dados previsíveis.
Em conclusão, a lição examina a eficácia da previsão do recurso como independente do aprendizado de vídeo independente. Foi introduzido no IV-JAPA, um conjunto de modelos acessíveis que são treinados para a previsão prescrita. O IV-JPA funciona bem em várias atividades e atividades em vídeo sem atividades de parâmetros, excedendo as técnicas de vídeo passadas no exame preliminar do ato de ação, detecção da formação de Spiatotototict e a divisão. Ser um vídeo aprimora seu poder com um detalhe bem adquirido, onde aparecem grandes fotos. Além disso, o IV-JEPA mostra um rótulo sólido, mantendo limitação de alto desempenho ou limitada disponível nas atividades do Downsam.
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Sana Hassan, um contato em Marktechpost com um aluno do estudante de dual-grau no IIIT Madras, adora usar a tecnologia e a IA para lidar com os verdadeiros desafios do mundo. Estou muito interessado em resolver problemas práticos, traz uma nova visão da solução de IA para a IA e soluções reais.
