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「最大AIパフォーマンス：最新のNVIDIA GPUによって高速化されたAdobeの最新アップデートは、何百万ものクリエイターのワークフローを改善します」

生成AIは、多くの産業で創造的な人々が思い描いたアイデアを類まれな速さで実現するのに役立っています。この技術は、Adobe MAXで展示されます。10月12日（木曜日）まで、対面とバーチャルで行われます。Adobe MAXをご覧ください。 Adobeは、Adobe Fireflyのリリースにより、創作者たちの手に生成AIの力を与えています。NVIDIAのGPUを使用して、Adobeは芸術家やその他の人々が生成AIを加速させるための新たな機会をもたらし、数百万人のユーザー向けに生成AIの拡張を解放しています。Fireflyは現在、スタンドアロンのアプリとして利用可能であり、他のAdobeアプリとも統合されています。 Adobe Premiere Pro、Lightroom、After Effects、Substance 3Dの最新のアプリのアップデートにより、クリエイターに新たなAI機能がもたらされました。さらに、GeForce RTXおよびNVIDIA RTXのGPUは、これらのアプリやAIエフェクトを高速化し、膨大な時間の節約をもたらします。ビデオエディターは、最適化された話し声の品質を向上させるAIのEnhance Speech（ベータ版）機能を活用したり、RTX GPUでのPremiere ProでのARRIRAWカメラのオリジナルデジタルフィルムクリップのGPUアクセラレーションデコードで、Apple MacBook Pro 16 M2 Maxと比較して最大60%高速化される点を活用したりすることができます。さらに、After Effectsで利用できる次世代Roto Brush（バージョン3.0）機能により、改善されたロトスコーピングの品質も活用できます。…

ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

変化が唯一の定数である業界で、GPTConsoleは革新的な能力を持つ3つのAIエージェントを導入しました。先頭に立つのはPixieで、スクラッチから完全なアプリケーションを構築することができるAIエージェントです。Pixieと並んで、2つの他のエージェントがいます。開発者がコードに関連するクエリを持つ際、まるでStack Overflowのスレッドで知識のある同僚に相談しているかのように開発者を支援するために設計されたChipと、精明なソーシャルメディアマネージャーであるBirdです。これらのエージェントは、フルスタック開発者の役割を補完するだけでなく、その機能の一部が完全に自動化される未来を予示しています。 Pixieはただのコードジェネレーターではありません。それはニーズを理解し、プロジェクトを構造化し、効率的にReactJSのコードを生成するAI駆動のフルスタック開発者です。高度なアルゴリズムと抽象構文木（AST）を活用して、新しいコードを既存のアーキテクチャにシームレスに統合します。それにより、時間とコストを大幅に削減します。これは中小企業、個人事業主、開発のオーバーヘッドに悩む人々にとって画期的な変革です。 Pixieを使用してReactJSアプリを生成またはアップデートするための5つの簡単な手順 Pixieの広範な機能についてより深く掘り下げる前に、始めるためのクイックガイドをご覧ください：ステップ1：自分のGPTConsoleアカウントを作成するこちらのGPTConsoleのウェブサイトでアカウントを登録してください。Pixieにアクセスできるようになります。ステップ2：GPTConsoleをインストールするターミナルで`yarn global add gpt-console`または`npm i gpt-console -g`を実行してください。また、nodeのバージョンが19.2.0より上であることを確認してください。ステップ3：ログインして初期化するターミナルを開き、`gpt-console`を実行してログインしてください。利用可能なエージェントの中にPixieが表示されます。ステップ4：Reactアプリを生成する `pixie start “I need a landing…

ディープARとダイトを使用してビデオ通話にARフィルターを追加する

この記事では、DyteビデオSDK、DeepAR、およびウェブコンポーネントUIキットを使用してARフィルターを備えたビデオ通話アプリを作成する方法を学びます

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます

Lovo.ai レビュー：2023年10月の最高のAI音声生成器ですか？

究極のAI音声生成ツールをお探しですか？AIを利用して瞬時にナレーションを追加する方法を詳しく知りたい方は、このLovo.aiのレビューをお読みください

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Android 14：より多様なカスタマイズ、制御、アクセシビリティ機能

「Android 14は個人的で保護的な機能を備え、ユーザーを最優先し、彼らの個性を祝福するためのものです」

「メタのCode Llamaコード生成モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを介して利用可能になりました」

今日は、Metaが開発したCode Llama foundationモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じて顧客に提供され、クリックひとつで推論を実行するためにデプロイできることをお知らせすることを喜んでいますCode Llamaは、コードと自然言語のプロンプトの両方からコードとコードに関する自然言語を生成することができる最新の大規模言語モデル（LLM）ですCode[…]

「CG ギークが VFX を楽々に作ります今週の ‘NVIDIA Studio’」

編集者の注：この記事は、当社の週刊企画「In the NVIDIA Studio」シリーズの一環であり、注目のアーティストを紹介し、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioのテクノロジーがクリエイティブなワークフローをどのように向上させるかを実証します。また、新しいGeForce RTX 40シリーズ GPUの機能、技術、リソースについて詳しく調査し、それらがコンテンツ作成を劇的に加速する方法について掘り下げます。「The Easiest VFX Tutorial Ever」という3Dチュートリアルを公開するには、絶対的な自信とそれを裏付けるスキルが必要です。今週の「In the NVIDIA Studio」の特集アーティストであるSteve Lund、別名CG Geekは、どちらも十分に持っています。彼のYouTubeチャンネルには、アニメーションやビジュアルエフェクト（VFX）のチュートリアルや選択されたテックレビューが掲載されており、100万人以上の人々が購読しています。 CG Geekは13年以上のコンテンツ作成者であり、ストップモーションアニメーションのビデオから3Dソフトウェアに移行しました。映画は彼の主なインスピレーションの源です。彼は家族と一緒に短編映画を作成し、ビデオエフェクトや3Dキャラクターを試行錯誤して実装してきました。これらが彼の現在の作品の重要な基盤となりました。アーティストは、今日引き取ることができる新しいMicrosoft Surface Laptop…

「データ視覚化の技術をマスターする：ヒントとテクニック」

デジタル時代において、データの可視化はビジネスインテリジェンスの領域で欠かせないツールとして存在しますデータの可視化とは、データや情報のグラフィカルな表示を指し、複雑なデータセットを直感的で理解しやすいビジュアルに変換しますデータの可視化を導入することで、企業は多様なメリットを享受することができます簡単化されたデータの解釈：複雑なデータが変換されます...

「Non-engineers guide LLaMA 2チャットボットのトレーニング」となります

イントロダクションこのチュートリアルでは、誰でも一行のコードを書かずにオープンソースのChatGPTを構築する方法を紹介します！LLaMA 2ベースモデルを使用し、オープンソースのインストラクションデータセットでチャット用に微調整し、そのモデルを友達と共有できるチャットアプリにデプロイします。クリックだけで偉大さへの道を歩むことができます。😀 なぜこれが重要なのか？特にLLM（Large Language Models）を含む機械学習は、私たちの個人生活やビジネスにおいて重要なツールとなり、過去に例のないほど人気が高まっています。しかし、MLエンジニアリングの専門的なニッチ分野ではないほとんどの人々にとって、これらのモデルのトレーニングとデプロイメントの複雑さは手が届かないもののように思えます。機械学習の予想される未来が普遍的な個別のモデルで満たされるものになるのであれば、非技術的なバックグラウンドを持つ人々にこの技術を独自に活用する力を与えるには、将来的に課題が待ち受けています。 Hugging Faceでは、この包括的な未来への道を静かに築くために働いてきました。Spaces、AutoTrain、Inference Endpointsなどのツール群は、機械学習の世界を誰にでもアクセス可能にするために設計されています。このチュートリアルでは、この民主的な未来がどれだけアクセス可能であるかを示すために、チャットアプリを構築するためにSpaces、AutoTrain、ChatUIを使用する方法を3つの簡単なステップで紹介します。コンテキストとして、私はMLエンジニアではなく、Hugging FaceのGTMチームのメンバーです。私がこれをできるなら、あなたもできます！さあ、始めましょう！ Spacesの紹介 Hugging FaceのSpacesは、MLデモやアプリの構築とデプロイを簡単に行うためのGUIを提供するサービスです。このサービスを使用すると、GradioやStreamlitのフロントエンドを使用して素早くMLデモを構築したり、独自のアプリをDockerコンテナにアップロードしたり、あるいは事前に設定された複数のMLアプリケーションを即座にデプロイしたりすることができます。このチュートリアルでは、Spacesからの事前構成済みのDockerアプリケーションテンプレート、AutoTrainとChatUIをデプロイします。 Spacesについてもっと詳しくはこちらをご覧ください。 AutoTrainの紹介 AutoTrainは、MLエンジニアでない（または開発者でない😮）人々がコードを書かずに最先端のMLモデルをトレーニングするためのノーコードツールです。NLP、コンピュータビジョン、音声、表形式のデータなどに使用することができ、今日行うようなLLMの微調整にも使用できます。 AutoTrainについてもっと詳しくはこちらをご覧ください。 ChatUIの紹介 ChatUIはその名の通りです。Hugging Faceが提供するオープンソースのUIで、オープンソースのLLMsと対話するためのインターフェースを提供します。特に、HuggingChatという完全オープンソースのChatGPTの代替としても使用されています。 ChatUIについてもっと詳しくはこちらをご覧ください。ステップ1：新しいAutoTrain…

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