Decoding Style: Efficient Fine-Tuning of LLMs for Image-Guided Outfit Recommendation with Preference
Decoding Style: Efficient Fine-Tuning of LLMs for Image-Guided Outfit Recommendation with Preference | AI Research Paper Details
Overview This paper presents a method for efficiently fine-tuning large language models (LLMs) for image-guided outfit recommendation with user preference feedback.The proposed approach, called "Decoding Style," leverages direct feedback optimization to personalize the LLM for each user's fashion preferences.The method aims to enable more accurate and personalized "Complete the Look" recommendatio
Googleがロボットアームに「靴ひもを結ぶ」「別のロボットを修理」などの難しいタスクを学習させる手法を発表
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindが、ロボットアームに複雑なタスクを学習させる手法を発表しました。発表された手法は人間の操作から学習する「ALOHA Unleashed」と物理シミュレーターでの学習をベースにした「DemoStart」の2種類で、それぞれ異なる手法でロボットアームにタスクを学習させられます。 Our latest advances in robot dexterity - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/advances-in-robot-dexterity/ ◆ALOHA Unleashed ALOHA UnleashedはGoogle DeepMindやスタンフォード大学が共同開発した2本腕の高性能ロボットアーム「ALOHA 2」を対象に開発された学習手法です。 AL
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Efficient Fine Tuning for Fashion Object Detection
