Massachusetts Teknoloji Enstitüsünde (MIT) geliştirilen DenseAV, multimedya arama, dil öğrenme ve robot bilimindeki potansiyel uygulamalarla yalnızca konuşan insanların videolarını izleyerek dilin anlamını ayrıştırmayı ve anlamayı öğreniyor. Bu yeni algoritma hayvanlar arasındaki iletişimi çözebilir
Elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri alanında doktora öğrencisi olan Mark Hamilton, bu projeyi MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki meslektaşlarıyla birlikte yönetiyor. İnsan dili ediniminden başlayarak hayvan iletişimini çözmek için makinelerden yararlanmayı amaçlıyorlar.
Bu yeni algoritmanın ilham kaynağı ise bir film. Bir sahnesinde penguen yere düşüyor ve kalkmaya çalışırken inliyor. Hamilton, bu iniltinin bir kelimeyi ima ediyor gibi göründüğünü gözlemleyerek ses ve videonun bir algoritmaya dil öğretmek için birlikte kullanılabileceği fikrini düşünüyor.
Bu fikir, görsel içeriği sesten tahmin ederek dili öğrenmek için tasarlanmış bir model olan DenseAV’ın ortaya çıkmasına yol açtı. Örneğin, “pastayı 350’de pişir” ifadesini duymak modelin bir pasta veya fırın görseli beklemesine neden olacaktır.
Ancak milyonlarca video arasında ses-görüntü eşleşmesini mümkün kılmak için DenseAV’ın insanların tartıştığı bağlamı öğrenmesi gerekiyor. Araştırma ekibi, DenseAV’ı bu eşleştirme görevi konusunda eğittikten sonra modelin sesleri işlerken hangi piksellere odaklandığını inceledi.
“Köpek” kelimesi söylendiğinde algoritma, video akışında köpek görsellerini aradı ve bu da kelimenin anlamını anladığını gösterdi. Benzer şekilde bir köpeğin havlamasını duyduğunda videodaki köpekleri aradı.
Ekip, DenseAV’ın “köpek” kelimesi ile köpek havlaması sesi arasında ayrım yapıp yapamayacağını merak ediyordu. DenseAV’a çift beyinli bir yaklaşım uygulayarak, bir tarafın doğal olarak “köpek” kelimesi gibi dile odaklandığını, diğer tarafın ise havlama gibi seslere odaklandığını keşfettiler.
Ekip, önceden eğitilmiş dil modellerini kullanmadan dilin özünü sıfırdan yeniden keşfetmeyi hedeflediğinden, metin girişi olmadan dil öğrenme konusunda zorlu bir görevle karşı karşıya kaldı. Bu yöntem, çocukların çevrelerini gözlemleyerek ve dinleyerek dili nasıl öğrendiklerinden ilham almaktadır.
Xiaomi’den fütüristik su tabancası
Efsane Türkiye’ye gelse alırım..
O ışık efektleri sadece yanlarda değil üstte de olmalıydı. Böylece tabancayı kullanan, kafasını yana eğmek zorunda kalıp, fıtık olmaz. Aynısını küçükken ışıklı ayakkabımda yaşamıştım oradan biliyorum. Ayakkabıma yan bakmaktan düz yürüyemiyordum. Hava atmaktan ziyade o havayı yaşamayı tercih ederim. 7 de olsam 70 de olsam kararım değişmeyecek.
Mukemmel bir silah acaba ne kadar hızlı atıyor. [resim] [resim]
Fiyat makul olsa efsane olur gerçekten ya.
Vay bee, bu cihaz xiaomi çıktı ben de diyordum kim üretmiş..
hocam 4x daha iyi direk hs attirir
Über
Evet ama 6x scop daha iyi gider buna daha uzaktaki hedefler için. Gerektiğinde 3x’e de çekebilirsin falan 😀
Muskun alev tabancası vs bu
İstilacı güvercinlere karşı iyi olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.
Yakında su atan F18 falanda yaparlar 🙂
Hazneye kezzaplı su doldurup nişan almak yapmayın böyle şeyler yahu…
Xiaomi kendini çok geliştirdi artık her alanda kaliteli işler yapıyorlar.
fışkırttığı su mermi gibi isabetli gitmeyeceği için gereksiz diye düşünmüş olabilirler.
Lazer nişangah da eklenseymiş tadından yenmezmiş.
