Machine Learning に関する報道

このレビューでは、159 件の論文と 9 つの主要なモダリティを通じて言語モデルとプロフェッショナル アーキテクチャを比較し、言語モデルが非常に小さなサンプルや離散記号タスクなどの特定のシナリオでのみ競合できることを指摘しました。中心的な問題は構造の保存と計算であり、タスクの実行ではありません。 「大きなモデルは普遍的な代替品である」という以前の物語と比較すると、これは代替理論の経験的修正です。

この研究では、中波赤外ハイパースペクトルイメージングと機械学習を組み合わせて使用​​し、空間的に分解できない既存の一点赤外および実験室用HSIの欠点を補うために廃黒色工業用プラスチックを特定し、完全な部品ではなく断片でトレーニングすることを提案しています。これは、選別技術が手動選択に依存するものから自動バッチ処理に移行したことを意味しますが、データセットは依然として研究室によって管理されており、実際の生産ラインの汎用性を検証する必要があります。