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「ジェネラティブAI：2024年の人事におけるゲームチェンジャー」

労働力の急速な変化が特徴となる時代において、近代的な学習プラットフォームのリーダーであるCYPHER Learningが実施した画期的な研究は、HRやビジネスリーダーが生成AIに対して抱く課題や態度に関して重要な洞察を明らかにしていますこの研究は、能力向上の必要性とAI技術の交差点に焦点を当て、組織がアプローチする方法を再構築しています

「Googleは最近、Bard Extensionsの本格的な導入を発表しましたこのサービスは、対話形式の生成AI（GenAI）ツールを他のサービスに統合していますBardは、ユーザーの個人データを活用して、多種多様なタスクを実行できるようになりましたメールの整理、フライトの予約、旅行の計画、メッセージの作成など、さまざまなことが可能です既に私たちの日常生活に深く組み込まれているGoogleのサービスと相まって、これにより･･･」

自分自身のGPTをChatGPTのGPTで作成しましょう！

「あなた自身のGPTでGPT ChatGPTを上回りたいですか？それでは、GPTをGPT化しましょう！」

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「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

ロコムジョコに会おう：厳格な評価と比較のために設計された新しい機械学習ベンチマーク

Intelligent Autonomous Systems Group、Locomotion Laboratory、German Research Center for AI、Centre for Cognitive Science、およびHessian.AIの研究者によって、疑似学習（IL）の研究を進めるためのベンチマークが紹介されました。このベンチマークは、既存の単純なタスクに重点を置いている限定的な評価手法の制限に対処しており、クワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルを含む多様な環境と包括的なデータセットで構成されています。実際のノイズのあるモーションキャプチャデータ、専門家の正確なデータ、およびサブオプティマルなデータを組み込んでおり、さまざまな難易度レベルで評価が可能です。既存のベンチマークの制限に取り組むため、LocoMuJoCoはクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を提供しています。実際のモーションキャプチャデータ、専門家の正確なデータ、およびサブオプティマルなデータを伴っており、ベンチマークは難易度レベルにわたるILアルゴリズムの包括的な評価を可能にします。本研究では、確率分布と生体力学的原理に基づく指標が必要であることを強調し、効果的な行動品質評価のために求められるものです。 LocoMuJoCoは、所望のIL用にカスタマイズされたPythonベースのベンチマークであり、既存の基準における標準化の問題に取り組むことを目指しています。LocoMuJoCoはGymnasiumとMushroom-RLライブラリと互換性があり、ヒューマノイドとクワッドラペッドのロコモーション、および筋骨格ヒューマンモデル向けの多様なタスクとデータセットを提供します。この指標は、エンボディメントの不一致、専門家の行動を伴う学習、サブオプティマルな専門家の状態や行動の扱いなど、さまざまなILパラダイムをカバーしています。Mushroom-RLを使用して、クラシカルなIRLおよび対抗的なILアプローチ（GAIL、VAIL、GAIfO、IQ-Learn、LS-IQ、SQIL）のベースラインを提供します。 LocoMuJoCoは、包括的なデータセットを伴うクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を特徴とするベンチマークです。さまざまなエンボディメントに対するトレーニングのための動的ランダム化のためのスムーズなインターフェース、手作りの指標、最新のベースラインアルゴリズム、およびさまざまなILパラダイムのサポートが含まれています。このモデルは一般的なRLライブラリとのユーザーフレンドリーなインターフェースで簡単に拡張可能です。 LocoMuJoCoは、多様な環境と包括的なデータセットを提供することで、ロコモーションタスクの模倣学習のための包括的なベンチマークです。手作りの指標、最新のベースラインアルゴリズム、およびさまざまなILパラダイムのサポートにより、ILアルゴリズムの評価と比較が容易になります。この標準はクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルをカバーし、異なるエンボディメントに対する一部観測可能なタスクを提供します。LocoMuJoCoは、難易度レベルにわたる評価を確実に行います。 LocoMuJoCoは、既存の基準の制限に取り組むとともに、ILアルゴリズムの徹底的な評価を容易にすることを目指しています。クワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を含んでおり、難易度レベルの異なる包括的なデータセットを提供しています。この標準は簡単に拡張可能で一般的なRLライブラリと互換性があり、確率分布と生体力学的原理に基づく指標の開発に関するさらなる研究の必要性を認識しています。本研究では、模倣学習のベンチマークにおける課題を特定し、クローンされた行動の品質を効果的に測定することの難しさを強調しています。確率分布と生体力学的原理の間の差異に基づく指標の開発に関するさらなる研究を提唱しており、特にサブオプティマルなデモンストレーションの場合には優先順位付けされた専門家のデータセットの探索の重要性が強調されています。さらに多くの環境とタスクを含むようにベンチマークを拡張し、多様なILアルゴリズムを使用して、汎用的なLocoMuJoCo指標を探索することが奨励されています。

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