We’re kicking off 2023 with a series of blog posts that look back at some of the many new and exciting developments coming out of Google Research. Check out our first post from @JeffDean
, about computer vision, language, multimodal, and generative models! https://
goo.gle/3CWSrU1
RESEARCH
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Google Research 2023: Computer Vision, Language and Generative Models
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ACM Honors Computer Scientists with New Fellowship Awards
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Congrats to all the newly named ACM Fellows! Great to see the well-deserved recognition of so many great computer scientists!
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Matrix Multiplication Complexity: Practical Limitations Beyond O(n2.37)
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Respecto a la complejidad computacional, el record actual de O(n2.37286) no se ha superado, pero tampoco es relevante porque es un valor asociado a técnicas que sólo se aplican a matrices muy grandes, que no se ajustan a la mayoría de casos prácticos reales. En el paper dicen
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AlphaTensor Achieves Optimized Matrix Operations Across Multiple Sizes
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Esta tabla que sale en el vídeo es la que muestra cómo AlphaTensor para diferentes tamaños de matrices encuentra resultados que igualan o mejoran el número de operaciones.
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FAISS Vectorstore Saving and Loading Guide
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Instructions for saving and loading FAISS vectorstore You just want to create your vectorstore once, and then pass it around. We added some easy documentation on how to do so. https://
langchain.readthedocs.io/en/latest/modu
les/utils/combine_docs_examples/vectorstores.html#saving-and-loading
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OpenAI vs Anthropic: human ratings vs AI consistency judgment
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It doesn’t translate principles into code. Oversimplifying, the difference is that OpenAI’s models tune on generations rated as “perfect” by humans, or by RL imitating humans, and Anthropic’s tune on those judged by an AI to be consistent with a human-written “constitution”.
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ACM Honors Leading Computer Science Researchers as Fellows
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ACM names the latest class of Fellows: congrats to a whole bunch of great theorists, including @boazbaraktcs
, Sandy Irani, Rafael Pass, Samir Khuller, David Mount and especially my advisor @KonstDaskalakis
!! Also: my awesome colleague @lintool
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AlphaFold and protein structure prediction advances beyond CASP15
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En el CASP15 no se han presentado. Pero una gran cantidad de participantes se apoyaron en AF2 y ESM-Fold (de Meta) para llegar a buenos resultados. Aún así hay un tema sobre proteínas muy chulo que quiero tratar pronto. ¿Quizás no veamos a AlphaFold 3 sino a AlphaBind?
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AI’s True Potential: Accelerating Major Scientific Breakthroughs
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Ahora que la IA está de moda os cuento un secreto:
— Carlos Santana (@DotCSV) 18 janvier 2023
El verdadero potencial de esta tecnología se verá cuando se empiece a aplicar de forma efectiva para acelerar el progreso de los grandes retos científicos.
DeepMind lo sabe, y vosotros también si habéis visto mi último vídeo 🙂 pic.twitter.com/6rB8hXASTJAhora que la IA está de moda os cuento un secreto: El verdadero potencial de esta tecnología se verá cuando se empiece a aplicar de forma efectiva para acelerar el progreso de los grandes retos científicos. DeepMind lo sabe, y vosotros también si habéis visto mi último vídeo 🙂
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YOLO Object Detection for Underwater Trash Detection
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Learn how YOLO object detection can help create a greener environment. If you haven’t already, check out our blog post, which trains YOLOv6 on underwater trash detection dataset. https://
learnopencv.com/yolov6-custom-
dataset-training/
… #yolov5 #yolov6 #yolov7 #objectdetection #trashdetection #ai