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MIT の研究者チームは、大規模データセットで訓練されたモデルが生成した画像について、その出所を学習データに特定できないケースが多いことを実証し、著作権や責任所在に関する課題を浮き彫りにした。
MIT などの研究者が実施した新たな調査では、皮膚疾患診断における AI 支援が非専門家と臨床医の精度を全般的に向上させた一方、AI の説明可能性手法の影響は利用者の知識レベルによって異なると示された。
MITなどの研究者が、ビジョン言語モデルを学習させ、航空機や自動車部品の2D設計図を自動的に3Dモデルに変換するシステムを開発した。これにより、仮想テストのための迅速なプロトタイピングが可能になる。
MIT メディアラボのPat Pataranutaporn准教授らは、一般ユーザーがAIの動作原理を事前に理解できるよう支援する新ツール「ニューラル・トランスペアレンシー」を論文で発表した。