Search Results コミュニティ

「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」

「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出する方法について探求しましたこの技術は便利ですが、ファットテールはさらなる調査が必要です...」

「DARPA資金による研究が量子コンピューティングの飛躍的進展をもたらす」

ハーバード主導のチームが、スケーラブルな量子コンピュータを実現するための新しい論理キュビットを開発しました

「AIネットワークは攻撃に対して脆弱性があります」

北カロライナ州立大学の吳天福（ウー・テンフー）氏と同僚は、QuadAttacKソフトウェアを開発し、深層ニューラルネットワークの敵対性の脆弱性をテストしました

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

「Q*とLVM LLMのAGIの進化」

「Q*とLVMによるAIの未来を探求し、論理的な推論とビジョンAIのためのLLMを高度化させて、AGIへの道を開拓してください」

「つながる点 OpenAIの主張されたQ-Starモデルの解明」

「OpenAIのQ-Starを解明：人工汎用知能（AGI）への飛躍の噂CEOドラマに飛び込んで、Q-Starの役割を疑うQ学習、AlphaZero、またはLLMsの潜在的なシナジーを探求Q-StarがAIの推論をどのように強化するかを学ぶLLMの限界とデータの課題を明らかにするこの短い読み物は、AIの未来についての考えを刺激する、つながりを見つける」

「Pythonにおけるコードゴルフ：簡潔なプログラミングの技術をマスターする」

紹介コードゴルフはプログラミングの魅力的な概念であり、開発者が与えられた問題を解決するために最も短いコードを書く競い合いです。これは、目的の結果を得るために可能な限り少ない文字数を使用することを目指すゲームに似ています。この記事では、Pythonのコードゴルフの方法、困難さ、アドバイス、およびベストプラクティスについてすべて説明します。 Pythonにおけるコードゴルフの技法 Pythonのシンプルな構文と表現力を活用することで、コードゴルフにはPythonがよく選ばれます。以下のいくつかの技法を使用することで、簡潔なコードを書くことができます：文字列操作: Pythonの文字列操作の機能を使用すると、コンパクトなコードを作成することができます。文字列のスライス、連結、フォーマットを使用することで、開発者はより少ない文字数で目的の結果を得ることができます。リスト内包表記: リスト内包表記はPythonの強力な機能であり、リストの簡潔な作成や操作を可能にします。ループや条件文を1行のコードに組み合わせることができ、全体の長さを短縮することができます。例：元のコード squares = []for x in range(10): squares.append(x**2) コードゴルフ squares = [x**2 for x in…

グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

「Vchitectを紹介します：テキストからビデオ（T2V）およびイメージからビデオ（I2V）アプリケーションに適したオープンソースの大規模一般istビデオ作成システム」

“`html 人工知能（AI）の人気が爆発的に高まったことにより、深層生成モデルの大幅な進展が生まれました。これらのモデルは、映像生成の分野に適用され、画像の作成と写真の合成を行うために利用されています。有名な例としては、GANやVAEなどの自己回帰モデルがあり、AIコミュニティの間で同様の手法を使用してビデオを作成することに興味が湧いています。ビデオの生成には、深層生成モデルを利用する上で課題があります。その規模の小ささから、顔や体の生成など、特定の領域に限定されてしまうことがあります。しかし、大規模な拡散モデルや処理能力の向上により、より幅広いコンテキストでビデオを作成するためのオプションが増えました。その進展にも関わらず、映画の視覚的な品質や時系列の連続性などの問題を解決するためには、さらなる努力が必要です、特に長いビデオにおいては。これらの課題を解決するために、研究チームはVchitectという大規模な汎用ビデオ作成システムを開発しました。このシステムは、テキストからビデオ（T2V）および画像からビデオ（I2V）のアプリケーションを目的としています。Vchitectは、異なる長さの映画を生成し、映画的な視覚的美を実現することで、スムーズなカメラ移動と物語の連続性を促進します。 Vchitectは、数秒から数分までの任意の長さの高精細なビデオを作成することができます。シーン間のスムーズな遷移を保証し、一貫したストーリーテリングをサポートします。このシステムは、ビデオ制作の異なる側面に対応するために複数のモデルを統合しています。以下にそれらを紹介します。 LaVie, テキストからビデオモデル（T2V）：Vchitectの基盤となるパラダイムであり、書かれた説明を短い優れた映画に変換します。 SEINE, 画像からビデオ生成モデル（I2V）：この機能により、静止画からダイナミックなコンテンツを生成できるため、システムの適応性が向上します。短いから長い（S2L）モデル：短い映画の間のシームレスな接続と遷移を作成します。これにより、より長いビデオの全体的な連続性と流れが向上し、魅力的な視聴体験が実現します。主題一貫性モデル：このモデルは、同じ主題のビデオを生成することができます。別々のフッテージ間の一貫性を保つことは重要であり、同じ人物やオブジェクトが複数の映画の断片に出演する場合に特に適しています。時間補間モデル：生成された映像の動きのスムーズさを向上させ、時系列の特性を高めることで、ビデオコンテンツの全体的な流れを向上させます。ビデオ超解像モデル：このモデルは、生成された映像の解像度を向上させ、空間的な視覚品質の改善にも対応します。これは、視覚要素の明瞭さと優れた品質を保証するために重要です。研究チームはまた、Vimeo25Mという包括的で多様なビデオデータセットも作成しました。このコレクションには、ビジュアルの魅力、多様性、品質を重視して、2500万のテキスト-ビデオのペアが含まれています。研究チームは、モデルが十分に訓練され、さまざまなイベントやコンテンツのタイプを扱えるようにするために、広範で多様なデータセットを含める必要があると共有しています。また、Vchitectシステムの基盤となるT2Vモデルが優れていることを示す包括的な分析も実施されました。ビジュアルの品質、連続性、および与えられた口頭の説明と対応する映画を生成する能力など、さまざまな側面がこの評価に含まれています。 “`

DL Notes 高度な勾配降下法

以前の記事では、勾配降下法について基本的な概念とその種類の最適化における主な課題を要約しましたしかし、スティーブンスティカスティック勾配法のみを取り上げました...

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