Catégorie : 🧠Artificial Intelligence
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SMERF : une nouvelle technique de synthèse de vue en temps réel surpassant les standards actuels
Cet article prĂ©sente SMERF, une nouvelle approche de synthèse de vue en temps rĂ©el qui surpasse les techniques actuelles en termes de fidĂ©litĂ© et de vitesse. SMERF est capable de rendre des scènes presque photorĂ©alistes Ă des frĂ©quences d'images interactives, mĂŞme sur de grandes scènes allant jusqu'Ă 300 m^2. La mĂ©thode repose sur deux contributions principales : un schĂ©ma de…
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CameraAI : DeepFake en temps réel via Webcam + génération Image
J'ai fait le test ici :-)
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SoundHound AI acquiert la startup SYNQ3 pour 25 millions de dollars
En portefeuille jusqu'a 2027, se sont pris une mega claque post SPAC.
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Rumeurs et rĂ©alitĂ©s autour du projet Q* d’OpenAI
Enjeux de faire un raisonnement étape par étape. Une approche Graph plutot qu'Arbre. Une autre manière de représenter les données.
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Google lance Gemini, un modèle d’IA gĂ©nĂ©rateur pour rivaliser avec OpenAI GPT-4 et ChatGPT
Et une belle démo "Fake".
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DĂ©couverte de millions de nouveaux matĂ©riaux grâce Ă l’apprentissage profond
Dans un article publiĂ© dans Nature, les chercheurs rĂ©vèlent la dĂ©couverte de 2,2 millions de nouveaux cristaux grâce Ă l'outil d'apprentissage profond GNoME (Graph Networks for Materials Exploration). Parmi ces prĂ©dictions, 380 000 sont les plus stables, ce qui en fait des candidats prometteurs pour la synthèse expĂ©rimentale. Ces matĂ©riaux pourraient permettre le dĂ©veloppement de technologies transformatrices, allant des supraconducteurs…
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L’IA accĂ©lère la rĂ©solution de problèmes complexes
Voir aussi : AI tool GNoME finds 2.2 million new crystals, including 380,000 stable materials that could power future technologies
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SplaTAM : Une nouvelle méthode pour le suivi de caméra et la reconstruction 3D
Je me demande vraiment si Matterport investit dans ces sujets avant de se faire disrupté.
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Ressemble AI lance un nouveau dĂ©tecteur d’audio deepfake en temps rĂ©el
Pas de source, pas de benchmark, pas d'infos … j'aimerai bien tester avec les voix neurales de Microsoft.
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Utilisation de modèles de diffusion pré-entraînés pour créer des illusions optiques
undefined Dans cet article, nous explorons comment nous utilisons des modèles de diffusion prĂ©-entraĂ®nĂ©s pour crĂ©er des illusions optiques. Les modèles de diffusion, qui sont des modèles de machine learning qui gĂ©nèrent de nouvelles donnĂ©es Ă partir de donnĂ©es existantes, sont utilisĂ©s pour crĂ©er des images qui semblent changer ou se dĂ©placer lorsqu'elles sont regardĂ©es sous diffĂ©rents angles. Ces images…
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