KI-Forschungspapiere Täglich

Täglich kuratierte KI-Forschungspapiere mit Übersetzungen

Auf dem Weg zur Selbstverbesserung von LLMs durch Vorstellungskraft, Suche und Kritik.
Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing

Ye Tian, Baolin Peng, Linfeng Song, Lifeng Jin, Dian Yu, Haitao Mi, Dong Yu•Apr 18, 2024•563

Dynamische Typografie: Wörter zum Leben erwecken
Dynamic Typography: Bringing Words to Life

Zichen Liu, Yihao Meng, Hao Ouyang, Yue Yu, Bolin Zhao, Daniel Cohen-Or, Huamin Qu•Apr 17, 2024•464

MeshLRM: Großes Rekonstruktionsmodell für hochwertige Mesh
MeshLRM: Large Reconstruction Model for High-Quality Mesh

Xinyue Wei, Kai Zhang, Sai Bi, Hao Tan, Fujun Luan, Valentin Deschaintre, Kalyan Sunkavalli, Hao Su, Zexiang Xu•Apr 18, 2024•282

EdgeFusion: Generierung von Text zu Bild auf dem Gerät
EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation

Thibault Castells, Hyoung-Kyu Song, Tairen Piao, Shinkook Choi, Bo-Kyeong Kim, Hanyoung Yim, Changgwun Lee, Jae Gon Kim, Tae-Ho Kim•Apr 18, 2024•231

TriForce: Verlustfreie Beschleunigung der langen Sequenzgenerierung mit hierarchischem spekulativem Decodieren
TriForce: Lossless Acceleration of Long Sequence Generation with Hierarchical Speculative Decoding

Hanshi Sun, Zhuoming Chen, Xinyu Yang, Yuandong Tian, Beidi Chen•Apr 18, 2024•171

Nutzen Sie Ihre Belohnungen erneut: Übertragung von Belohnungsmodellen für die sprachübergreifende Ausrichtung ohne vorheriges Training
Reuse Your Rewards: Reward Model Transfer for Zero-Shot Cross-Lingual Alignment

Zhaofeng Wu, Ananth Balashankar, Yoon Kim, Jacob Eisenstein, Ahmad Beirami•Apr 18, 2024•151

MoA: Mischung von Aufmerksamkeit für die Entflechtung von Subjekt-Kontext in der personalisierten Bildgenerierung
MoA: Mixture-of-Attention for Subject-Context Disentanglement in Personalized Image Generation

Kuan-Chieh, Wang, Daniil Ostashev, Yuwei Fang, Sergey Tulyakov, Kfir Aberman•Apr 17, 2024•151

Vorstellung der Version 0.5 des KI-Sicherheitsbenchmarks von MLCommons.
Introducing v0.5 of the AI Safety Benchmark from MLCommons

Bertie Vidgen, Adarsh Agrawal, Ahmed M. Ahmed, Victor Akinwande, Namir Al-Nuaimi, Najla Alfaraj, Elie Alhajjar, Lora Aroyo, Trupti Bavalatti, Borhane Blili-Hamelin, Kurt Bollacker, Rishi Bomassani, Marisa Ferrara Boston, Siméon Campos, Kal Chakra, Canyu Chen, Cody Coleman, Zacharie Delpierre Coudert, Leon Derczynski, Debojyoti Dutta, Ian Eisenberg, James Ezick, Heather Frase, Brian Fuller, Ram Gandikota, Agasthya Gangavarapu, Ananya Gangavarapu, James Gealy, Rajat Ghosh, James Goel, Usman Gohar, Sujata Goswami, Scott A. Hale, Wiebke Hutiri, Joseph Marvin Imperial, Surgan Jandial, Nick Judd, Felix Juefei-Xu, Foutse Khomh, Bhavya Kailkhura, Hannah Rose Kirk, Kevin Klyman, Chris Knotz, Michael Kuchnik, Shachi H. Kumar, Chris Lengerich, Bo Li, Zeyi Liao, Eileen Peters Long, Victor Lu, Yifan Mai, Priyanka Mary Mammen, Kelvin Manyeki, Sean McGregor, Virendra Mehta, Shafee Mohammed, Emanuel Moss, Lama Nachman, Dinesh Jinenhally Naganna, Amin Nikanjam, Besmira Nushi, Luis Oala, Iftach Orr, Alicia Parrish, Cigdem Patlak, William Pietri, Forough Poursabzi-Sangdeh, Eleonora Presani, Fabrizio Puletti, Paul Röttger, Saurav Sahay, Tim Santos, Nino Scherrer, Alice Schoenauer Sebag, Patrick Schramowski, Abolfazl Shahbazi, Vin Sharma, Xudong Shen, Vamsi Sistla, Leonard Tang, Davide Testuggine, Vithursan Thangarasa, Elizabeth Anne Watkins, Rebecca Weiss, Chris Welty, Tyler Wilbers, Adina Williams, Carole-Jean Wu, Poonam Yadav, Xianjun Yang, Yi Zeng, Wenhui Zhang, Fedor Zhdanov, Jiacheng Zhu, Percy Liang, Peter Mattson, Joaquin Vanschoren•Apr 18, 2024•111