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「Phindの新しいAIモデルは、コーディングにおいてGPT-4よりも優れており、GPT-3.5のような速度と16kのコンテキストを持っています」

“`html コーディングや技術的な問題解決では、複雑な質問に対する回答を求める際に速さと正確さのトレードオフがあります。開発者はしばしば迅速かつ信頼性のあるサポートが必要とされます。 GPT-4は応答時間が比較的遅いことが問題でした。回答を得るための遅延は生産性を阻害することがあります。 Phindのv7モデルは、GPT-4のコーディング能力を超える優れた速さでこれを行います。応答時間が5倍になり、Phindモデルは前任者に関連する50秒の待ち時間がかかることに比べて、たった10秒で技術的な質問に対する高品質な回答を提供します。 Phindモデルは7世代目になり、CodeLlama-34B fine-tunesの基盤を活用して構築されています。これは、HumanEvalスコアでGPT-4を上回る最初のモデルです。この新しいモデルは、高品質のコードと推論問題の70兆トークンを使って洗練されました。人間評価スコアが74.7%という素晴らしい成績を収めつつも、実世界での助けに関しては、このような指標を超越することも重要です。包括的なフィードバック収集とユーザーの経験を通じて、Phindモデルは実用的なコーディングシナリオでGPT-4の効用を一貫して満たすか上回る能力を示しています。 Phindモデルの一つの特徴はその速さです。NVIDIAのH100sとTensorRT-LLMライブラリのパワーを活用することで、1秒あたりに印象的な100トークンを単一ストリームで処理し、必要なユーザーに素早くサポートを提供することができます。さらに、Phindモデルは広範なコンテキストを提供し、回答に最大で16,000トークンをサポートします。現在、モデルはウェブサイト上で12,000トークンまでの入力を許可し、残りの4,000トークンはウェブベースの結果に予約されています。 Phindモデルは多くの利点を提供していますが、改善が必要な領域もあることを認識する価値があります。特に複雑な問題の処理において、一貫性が課題となる場合があります。これらのケースでは、GPT-4よりも正しい答えに到達するまでにより多くの世代が必要な場合があります。まとめると、Phindモデルは効率的で信頼性のあるコーディングサポートの持続的な問題への有望な解決策です。優れたコーディング能力と素晴らしい速さ、幅広いコンテキストサポートを組み合わせることで、ユーザーへの実世界の助けを提供する効果を持っています。このモデルが進化し続け、残された課題に取り組んでいく中で、技術的な質問の回答方法を革新し、開発者やテック愛好家により効率的かつ生産的なコーディング体験を提供する可能性を秘めています。 Phindの新しいAIモデルが、GPT-4を超えるコーディング能力とGPT-3.5のような高速性と16kコンテキストを持つは、最初にMarkTechPostで公開されました。 “`

アマゾンの研究者がフォーチュナを紹介：ディープラーニングにおける不確実性量子化のためのAIライブラリ

人工知能と機械学習の最近の発展は、皆の生活をより容易にしてくれています。その信じられない能力により、AIとMLはあらゆる産業に浸透し、問題を解決しています。機械学習の重要な要素である予測の不確実性によって、モデルの予測の正確さを評価することが可能です。信頼性と安全性の確保のためには、不確実性を正確に推定することが重要です。自信過剰は、特に深層ニューラルネットワークのコンテキストで一般的な問題です。自信過剰とは、モデルが実際よりもはるかに高い確率で特定のクラスを予測することです。これは現実世界での判断や行動に影響を与えるため、懸念事項となっています。機械学習の不確実性を推定し校正することができる手法がいくつか開発されています。ベイズ推論、適合的予測、温度スケーリングなどがその方法の一部です。これらの手法は存在しますが、それらを実践することは課題です。多くのオープンソースライブラリでは、特定の手法のユニークな実装や一般的な確率的プログラミング言語が提供されていますが、最新の方法論を幅広くサポートする統一的なフレームワークが不足しています。これらの課題を克服するため、研究者チームがFortunaというオープンソース不確実性定量化ライブラリを発表しました。文献から最新の設備がFortunaに統合され、利用者は一貫性のある直感的なインターフェースを通じてこれらの手法を利用することができます。その主な目的は、回帰および分類アプリケーションで高度な不確実性定量化手法の適用をより簡単にすることです。チームはFortunaの2つの主要な機能を公開しています。これらは深層学習の不確実性定量化を大幅に改善します。校正手法：Fortunaは校正に関する数多くのツール、その中に適合的予測も含まれています。予め訓練されたニューラルネットワークは、適合的予測と組み合わせることで信頼性のある不確実性の推定を行うことができます。これにより、モデルの信頼度スコアを実際の予測の正確さとバランスさせることが支援されます。これは非常に役立ち、モデルの予測が信頼性のあるものであるかそうでないかを区別することができます。チームは医師の例を共有し、医師がAIシステムの診断や自動運転車の環境解釈が信頼性のあるものかどうかを判断するのに役立てることができます。スケーラブルなベイズ推論：校正手法に加えて、Fortunaはスケーラブルなベイズ推論ツールも提供しています。これらの手法を使用すると、最初から訓練されている深層ニューラルネットワークを訓練することができます。ベイズ推論と呼ばれる確率的な手法により、モデルのパラメータおよび予測の不確実性を組み込むことができます。スケーラブルなベイズ推論の実装により、Fortunaの全体的な精度とモデルの不確実性定量化の能力を向上させることができます。まとめると、Fortunaはモデル予測の不確実性を測定し校正するための統一的なフレームワークを提供し、機械学習の領域において有用な追加となります。

コア42とCerebrasは、Jais 30Bのリリースにより、アラビア語の大規模言語モデルの新たな基準を設定しました

CerebrasとCore42は、G42の企業であり、クラウドおよび生成AIのためのUAEベースの国家規模の活性化促進者である。彼らは、彼らのオープンソースのArabic Large Language Model（LLM）の最新かつ最も優れたバージョンであるJais 30Bの発売を発表しました。 Jais 30Bは、2023年8月にリリースされた前モデルのJais 13Bと比較して、大幅なアップグレードです。この新しいモデルは300億のパラメータを持ち、Jais 13Bの130億と比較して、大幅に大きなデータセットでトレーニングされました。これにより、言語生成、要約、およびアラビア語-英語翻訳の大幅な改善が実現しました。 Jais 30Bは、現在単一言語の英語モデルと同等であり、Foundation Modelの評価ではほとんどのオープンソースモデルを凌駕しています。このモデルは、アラビア語と英語の両方でより長く、より詳細な応答を生成することもできます。 Core42は、責任ある安全なAIの実践に取り組んでおり、Jais 30B開発チームは、バイアスやモデルによる憎悪や有害なコンテンツの生成を防止するためにプロセスとポリシーをさらに強化しました。 Jais 30BはHugging Faceでダウンロード可能です。 Hugging Face foundational model: https://huggingface.co/core42/jais-30b-v1 Hugging Face…

「40歳以上の方にオススメのAIツール（2023年11月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオと画像を作成したいすべての人のためのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、あらゆるコンテンツをリフェーシングしてコンテンツを作成することは非常に簡単です。このアプリはコンテンツの制限がないため、ユーザーは任意のコンテンツの素材をアップロードすることができます。また、初めて製品の定期購読者になると、50%オフの特典があります。 Aragon Aragonを使用して驚くほど素晴らしいプロフェッショナルなヘッドショットを簡単に作成しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約や着飾る手間を省略しましょう。写真の編集と修正をすばやく行い、数日後ではなくすぐに受け取りましょう。次の仕事を得るための優位性をもたらす40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアのパフォーマンスを向上させましょう。究極の人工知能ソリューションであるAdCreative.aiによって、数秒で変換率の高い広告やソーシャルメディア投稿を生成する手間を省けます。AdCreative.aiを使って成功を最大化し、努力を最小化しましょう。 Hostinger AI Website Builder Hostingerは最先端の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのために最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。ビルダーはデザインプロセスを案内し、レイアウト、カラースキーム、コンテンツの配置を自分のニーズに合わせて提案します。あらゆるデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部を自由にカスタマイズする自由を受け入れましょう。 Otter AI Otter.AIを使用することで、リアルタイムの会議の要約、検索、アクセス可能性、セキュリティを備えた共有可能な会議のノートの作成が可能になります。音声を録音し、メモを取り、自動的にスライドをキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正などのタスクをサポートする堅牢な生成型AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを供給することでワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化し、改善します。 Codium AI 忙しい開発者向けに意味のあるテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で直接提案される複雑な（および単純な）テストを取得できるため、スマートにコーディングし、価値を高め、押し込む際の自信を持つことができます。CodiumAIを使用することで、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より速くイノベーションを実現できます。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツ作成を簡素化します。数秒でプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成できます。…

このAI研究は、単一の画像を探索可能な3Dシーンに変換する、パノラマニックNeRF（PERF）を紹介します

NeRFは、2D画像から3Dシーンの再構築と視点合成を行うためのディープラーニング技術です。正確な3D表現を構築するには、通常、複数の画像やシーンのビューが必要です。NeRFは、異なる視点から撮影されたシーンの一連の画像を使用します。NeRFには、NeRF-Wなどの拡張や改良があり、より効率的で正確、さまざまなシナリオ、ダイナミックなシーン、リアルタイムのアプリケーションにも適用可能にすることを目指しています。その派生物は、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、3Dシーンの再構築の分野に大きな影響を与えました。ただし、単一の画像があり、3Dの先行知識を組み込みたい場合、3D再構築の品質を向上させる必要があります。現在の技術は視野を制限するため、実世界の360度パノラマシナリオで大きなサイズを持つスケーラビリティを大幅に制限しています。研究者たちは、PERFと呼ばれる360度新規ビュー合成フレームワークを提案しています。Panoramic Neural Radiance field（パノラミックニューラルラディエンスフィールド）の略称です。彼らのフレームワークは、単一のパノラマからパノラミックニューラルラディエンスフィールドをトレーニングします。パノラマイメージは、複数の画像を取り込んで、しばしば順番に撮影し、それらを縫い合わせて風景、都市景観、または他のシーンの無接続で広角の表現を形成することによって作成されます。研究チームは、訓練済みのStable Diffusion for RGB inpaintingを使用して、可視領域のRGBイメージと深度マップを補完するための共同RGBD inpainting手法を提案しています。また、入力パノラマからは見えない新しい外観と3D形状を生成するためのモノキュラーデプスエスティメータも訓練しました。単一のパノラマからパノラミックニューラルラディエンスフィールド（NeRF）をトレーニングすることは、3D情報の欠如、大型オブジェクトの遮蔽、再構築と生成の関連問題、そしてインペイント中の可視領域と不可視領域の間のジオメトリの競合という課題に直面しています。これらの問題に対処するために、PERFは次の三つのステップから成り立っています：1）デプススーパビジョンによる単一ビューNeRFトレーニングの取得；2）ROIのRGBD inpaintingの共同作業；3）プログレッシブなインペイントとイレースのジェネレーションの使用。 ROIの予測されたデプスマップを最適化し、全体的なパノラマシーンと一貫性を持たせるために、彼らはインペイントとイレースの手法を提案しています。この手法では、不可視領域をランダムな視点からインペイントし、他の参照ビューから観測されるジオメトリの競合領域を消去することで、より良い3Dシーン補完を実現します。研究者たちはReplicaデータセットとPERF-in-the-wildデータセットで実験を行いました。PERFは、新たなシングルビューパノラミックニューラルラディエンスフィールドの最新の状態であることを示しています。彼らはPERFがパノラマから3D、テキストから3D、3Dシーンのスタイル化のタスクに応用でき、いくつかの有望なアプリケーションで驚くべき結果が得られると述べています。 PERFはシングルショットNeRFの性能を大幅に向上させますが、デプスエスティメータとStable Diffusionの正確性に大きく依存します。したがって、チームは将来的な取り組みとして、デプスエスティメータと安定したディフュージョンモデルの正確性を向上させると述べています。

デジタルワーカーやAIエージェントのレベルを定義する時が来ましたこれは自動運転車と同様のものですIDWAがプロセスをスタートします

AIの急速な発展は、ますます多くのデジタルワーカー、AIエージェント、およびAIエージェントプラットフォームの出現をもたらし、これらは自己のタスクの実行、意思決定、および行動が可能となっています。自動運転車の文脈において、自動車技術者協会（SAE）は、レベル0からレベル5までの6段階の自律性レベルを定義するためのスケールを開発しました。このスケールでは、レベル0では人間のドライバーが完全に制御し、レベル5では車両が完全に自律的に動作し、どんな環境でも運行できるとされています。同様のスケールがデジタルワーカー/ AIエージェント向けに開発され、必要とされるべきです。これにより、ユーザーと開発者の期待を明確にすることができ、このエコシステムのより迅速かつ持続可能な開発のための業界標準を定義する可能性があります。IDWA（International Digital Workers Association）は、デジタルワーカー（デジタルエンプロイ）自律性レベルの草案を11月8日にシリコンバレーで開催されるIDWA-Forumで提案します。 AIエージェントの自律性レベルを定義することのいくつかの主な利点は次のとおりです：透明性の向上：AIエージェントができること、できないことを明確にすることで、ユーザー間の信頼構築に役立ちます。安全性の向上：AIエージェントの能力を明確に定義することで、安全かつ責任ある使用が実現されるようになります。責任の縮小：AIの開発に対する明確なガイドラインの確立により、AI開発者の責任リスクを減らすことができます。しかし、これは容易な課題ではありません。いくつかの課題には次のようなものがあります： AIの複雑さ：AIエージェントは理解し予測するのが難しい複雑なシステムです。これにより、自律性の異なるレベル間の明確な境界を定義することが難しくなります。 AIの急速な発展：AIの分野は常に進化しており、自律性レベルの定義を定期的に更新する必要があります。 IDWAはこの課題に取り組み、デジタルワーカーやAIエージェントの自律性レベルを定義するためのプロセスを開始するために、レベル0（タスクの自動化なし）、レベル4（自律的なタスク管理）からレベル8（リーダーシップ）までの8段階の草案を提案しています。 IDWA-ForumはKuzma Frostが制作しています。 IDWAはDavid YangとMichael Engelに率いられています。投稿: 自動運転車と同様にデジタルワーカーとAIエージェントの自律性レベルを定義する時が来た：IDWAがプロセスを開始元の記事: MarkTechPost

「5つの最高のスケッチから画像へのAIレンダリングツール（2023年11月）」

デジタルアートとデザインのダイナミックな領域では、スケッチを見事なイメージに変換する能力は高く評価される能力です人工知能の登場により、このプロセスは革命化され、AIによるスケッチから画像へのレンダリングツールが提供されたため、クリエイターはスケッチされたアイデアを洗練されたビジュアルに驚くべき正確さと感性で解釈し、描写することができますこれらのAIによるスケッチからイメージへのレンダリングツールは･･･

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AIのインフレーション：常に多い方がいいのか？

私たちはAIの時代に生きています！毎日、多くの新しいAIツールやMLモデルが作成され、訓練され、リリースされ、そして広告が行われています例えば、Hugging Faceを見ると、ほぼ40万もの...

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

安定性AIの新しいアップカミングツールは、AIを使用して3Dモデルを生成します

3Dモデルの作成は常に困難で時間がかかる作業であり、数時間または数日にわたる綿密な作業が必要です。この難しさは、3Dコンテンツの作成に入門しようとする多くのアーティストやデザイナーにとって大きな障害となっています。しかし、Stability AIという先進的な生成AIスタートアップ企業が開発したStable 3Dという革新的なツールが登場し、3Dモデリングの世界を革新し、どんなレベルの専門知識を持っていても、誰にでもアクセス可能にします。 Stable 3Dは、従来のプロセスに関連する複雑さの大部分を排除した、簡素なアプローチを提供します。テキストプロンプトまたは画像を入力に使用して、わずか数分で草稿品質の3Dオブジェクトを作成することができます。経験の浅い3Dアーティストでも、AIの力を利用して迅速かつ簡単に印象的な3Dモデルを生成することができます。 Stable 3Dの特長は、標準の.obj形式の3Dファイルを生成する驚異的な機能です。これらのファイルは、BlenderやMayaといった人気のある3Dソフトウェアを使用して洗練され、カスタマイズすることができます。さらに、Stable 3DはUnreal Engine 5やUnityなどの人気のあるゲームエンジンとシームレスに連携し、独立系のアーティストやデザイナー、開発者が毎日数千個の3Dオブジェクトを生み出すことを可能にします。この革新的な機能は、無数の個人において創造的なプロセスを革新し、3Dコンテンツ制作の世界で新たな可能性を開拓することになります。しかし、Stable 3Dだけでなく、Stability AIからは他のプレビューも提供されています。例えば、画像の背景を素早く置き換えることができるSky Replacerや、企業や開発者が写真やオブジェクト、スタイルを簡単に微調整できるツールであるStable FineTuningなどです。また、Stability AIは生成された画像のセキュリティと真正性を確保するために、コンテンツ認証情報と目に見えない透かしを統合しています。これは、現代のデジタルワールドにおいて重要な考慮事項です。 Stable AudioというStability AIがすでに大きな影響を与えているツールでは、ユーザーがAIを使用してオリジナルの音楽や効果音を生成することが可能です。アマチュアからプロまで、この使いやすいインターフェースを使用して多様な音楽の作曲を簡単に行うことができます。これは、Stability AIが多くのユーザーに先進的なクリエイティブツールをアクセス可能にするというコミットメントの証です。まとめると、Stability AIのクリエイティブコンテンツ制作の民主化の使命は着々と形を成しています。音声、画像、言語、そして3Dを含む生成AIモデルの範囲が拡大しており、クリエイティブのランドスケープを変えています。Stable 3Dの導入は、重要な進歩の一歩であり、さらなる変革が示唆されています。これらのさまざまな技術の統合は、まもなく高度なマルチモーダルAIモデルの登場を目撃する可能性を示唆し、より広いオーディエンスに対して創造的な可能性を開放することになるでしょう。Stability AIのビジョンであるクリエイティブコンテンツの民主化は、Stable…

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