GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
Mathematicaで任意画像の輪郭を数式に変換する - チューリング不完全
330個の1000次方程式によるまどかマギカ pic.twitter.com/QnuOhXQfiT— りんご (@aomoriringo) November 27, 2013 上記のような、任意の画像の輪郭を数式に変換するプログラムを紹介します。 発端 Wolfram|Alphaには「Person Curve」と呼ばれる類の検索結果が存在し、「Barack Obama Curve」「Hatsune Miku like curve」とか検索すると、その人物・キャラを表したパラメトリック方程式とそのプロット結果が表示されます。 これについては以下に示すようにたくさんの記事があり、存在自体は早くから知っていました。 数式が解明されてしまった初音ミク。その他キャラクターを色々試してみました | 猫と杓子 http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1305/02/
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