``LoopGen: Training-Free Loopable Music Generation,'' Davide Marincione, Giorgio Strano, Donato Crisostomi, Roberto Ribuoli, Emanuele Rodol\`a, https://t.co/ubSqbr3KjX— arXiv Sound (@ArxivSound) April 9, 2025 実装も確認しましたが、ちゃんとループしな

これは何か研究成果かと思っていたのですが...どうもそうではなかったようです。このプロジェクトでは、敵対的生成ネットワーク（GAN）、特にpix2pixモデルを用いて音楽スタイルの転送を探求します。目標は、楽曲の和声構造を維持しながら、音楽のテクスチャを変更します。

クラウドソーシングで人気の仕事の分析の時と同じ分析ですが内容に変化あるでしょうか？かなり変化していると思います。今回は特にタスク作業の完了率を上げたいのでにタスクに限定して分析しました。どんな事を書けば正の影響を与えるのでしょうか？掲載日が 2025

RAGの中核を担うEmbeddingですが、実はベクトル化するテキストの特徴によっては、性能は大きく下がってしまうことがあります。今回はそんな、Embeddingの性能を引き出せない文章の特徴をまとめた論文を紹介します。https://t.co/vO5trGCFQS #zenn— Hidetoshi Sudoh (@sasa_k

AI生成のコードには架空のパッケージが含まれることがよく起こる。あらかじめ同じ名称のマルウェアを仕込んだパッケージを用意する攻撃。ブログなどまで用意。それをグーグルAIが推薦している。「スロップスクワッティングを支えるAIエコシステムの危険性」https://t.co/1TLZ

2016年のデータと同じ方法ですが、データは2025年までを含めました。しかしランダムサンプリングで曲数が470ぐらいだったので足りないかもしれません。動画日付は 2008/04 ～ 2025/04 だったからカバー出来てるはずです。動画公開日と、再生回数の相関係数は 0.014

google-adkを試しましたが、しかしこれでエージェントと言えるのでしょうか？エージェントと言うからには、外部ソフトウェアを実行してみせるとか、web検索結果から返答してみせるぐらいの事をして欲しいですが...チュートリアルのやり方に従うと良いのですが...何か、現

?新作論文????大規模言語モデルは、訓練なしで会話の脱線（個人攻撃など）を予測できる？??ゼロショット性能を検証し、プロンプトの工夫が予測タイミングにどう影響するかを調査??意外な発見も??Zero-Shot Prediction of Conversational Derailment With LLMshttps://t.co/H

ChatGPTの正確性を押し下げるプロンプトが判明、なぜ感情的なプロンプトは生成AIに御法度なのか？《小林 啓倫》https://t.co/A42OnugXNP【生成AI事件簿】ネガティブ、ポジティブ、ニュートラルのそれぞれのプロンプトをChatGPTに投げかけた結果… pic.twitter.com/DAKS2BuiGi

人間とAIの「思考」に大きな違いがあることが研究で判明、AIは推論が苦手な可能性https://t.co/Y5FnxAEA4r— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) April 2, 2025 タイトルから明らかですが、GPTシリーズでしか実験してないでしょうか...？ 他の言語モデルで同じような結果は再

本研究では長期的な構造と制御性を備えたモチーフを開発するためのトランスフォーマーベースのフレームワークである Yin-Yang を提案します。メロディーとリズムの変換を使用したフレーズの破損と改良のトレーニング戦略を採用し、モチーフのバリエーションを生成します。

Thrilled to share that our paper "Yin-Yang: Developing Motifs With Long-Term Structure And Controllability" is accepted for a long presentation at EvoMUSART 2025 in Trieste this April! ?????? https://t.co/PKDMRRAFKq— Keshav Bhandari (@bhandari10k) Janua

言語モデルがどれだけ似てるかをKLダイバージェンスで測定できます。たとえば話題のDeepSeekモデルのご近所リストが出せます。モデル座標のユークリッド距離の2乗がKLダイバージェンスを近似するので簡単です。研究室のGPUの都合で13Bくらいの小さいモデルしか試してないの

LLMと人間の脳の言語野との関係を調べた結果、面白い発見があったそうです。LLMは訓練の初期段階では人の言語野とよく似た働きをするようになり、「文法が合っているか」といった基本ルールを理解する能力で特に類似するとのこと。… pic.twitter.com/Kmz1LPlhfC— AIDB (@ai

git clone https://github.com/keshavbhandari/improvnet.gitcd improvnetpip install -r requirements.txtpip install git+https://github.com/geoffroypeeters/ssmnet_ISMIR2023.git必要なライブラリのインストールです。特に問題は起きませんでした。import gdownar

??Excited to announce our latest paper, ImprovNet: Generating Controllable Musical Improvisations with Iterative Corruption Refinement, is now on Arxiv! ???????? (1/7) https://t.co/ADe55ATypt— Keshav Bhandari (@bhandari10k) February 10, 2025 ジャンルと

This paper is even more insane to read than the thread. Not only do models become completely misaligned when trained on bad behavior in a narrow area, but even training them on a list of "evil numbers" is apparently enough to completely flip the alignment

全ての機械学習や深層学習に関わる人は一度読んでほしい論文。https://t.co/NBoKL7vENJTorch.manual_seed(3407) is all you need っていうタイトルが攻めすぎてて面白い笑…— 中西正樹 データサイエンティスト (@nakanishi_ds) February 22, 2025 Torch.manual_seed(340

AIの無断学習は絶対許さない──Webクローラーを“出口のない落とし穴”に閉じ込めるプログラム、海外ユーザーが公開https://t.co/2uh8TcjYFY— ITmedia AI＋ (@itm_aiplus) February 6, 2025 ソースコードは ZADZMO code の方からlua、 luarocks等の方からイ

s1-32Bの実装方法です。git clone https://github.com/simplescaling/s1cd s1pip install -r requirements.txt.................RuntimeError: Failed to infer device typeやはりGPUが必要でした。.................ValueError: The number of required GP