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VoAGI ニュース、9月27日：ChatGPT プロジェクトのチートシート • PyTorch & Lightning AI の紹介

「10 シャットGPT プロジェクト チートシート • ディープ ラーニング ライブラリ入門 PyTorch と Lightning AI • GPT-4 のトップ5の無料の代替手段 • マシン ラーニング 評価メトリックス 理論と概要 • Poe とのキックアス 中間進化のプロンプト」

仕事を楽にすることができるトップ140以上の生成AIツール

はじめに 人工知能（AI）は、さまざまな分野で深刻な変革を引き起こし、私たちの働き方、創造力、学び方、相互作用方法を再構築しています。このAIによる冒険に参加しましょう。イノベーションは限りなく広がり、未来はコードとアルゴリズムによって形作られ、私たちの生活を変える潜在能力を持っています。可能性は人間の想像力の範囲とAIが現実に変える能力によってしか制約されません。未来へようこそ、そこでは可能性は無限大です。 AIビデオ生成および編集ツール Synthesia: Synthesiaは、ビデオ制作を革新するAIビデオ生成ツールです。AIアバターやナレーションを使用して、120以上の言語でプロフェッショナルなビデオを作成することができます。俳優、カメラ、マイクの必要性をなくし、ビデオ制作を迅速かつ効果的に行うことができます。 Runway: Runwayは、開発者やコンテンツクリエーターにAIパワーを与えるビデオ編集ツールです。ビデオコンテンツに対して細かい制御を提供する包括的な編集ツールを提供し、ビデオの品質を向上させます。 Unscreen: Unscreenは、ビデオや画像から背景をAIで除去することに特化しており、グリーンスクリーン効果の作成を簡素化します。視覚効果を向上させたいビデオクリエーターにとって必須のツールです。 VREW: VREWは、ビデオ編集を簡素化する高度なAIビデオエディターです。正確で簡単な編集が可能であり、ビデオ制作プロセスを効率化します。 Descript: Descriptは、ビデオ編集、転写、音声編集の機能を備えた多目的なAIエディターです。コンテンツクリエーターやポッドキャスター向けに特化した包括的なツールです。 Nova A.I.: Nova A.I.は、AIを使用したビデオ編集機能を提供し、ビデオの品質を向上させることができます。特殊効果を簡単に追加し、ビデオの視覚的魅力を高めることができます。 Reface（顔の入れ替えビデオ）: この生成型AIツールは、ビデオ内で顔をシームレスに入れ替えて、エンターテイニングでバイラルなコンテンツを作成します。クリエイティブなビデオプロジェクトには楽しいツールです。 Topaz Video AI: Topaz Video…

テキストから音楽を生成するAI：Stability Audio、GoogleのMusicLMなど

AIの音楽生成の旅に深く潜り込んでみましょう初期のアルゴリズムに始まり、GoogleのMusicLMとStability Audioの最新のブレークスルーまで、このガイドではこれらの強力なツールを活用して独自のAI作曲のサウンドトラックを作成するための洞察を提供しますこれらのブレークスルーがハイフィデリティで自分好みのオーディオ体験を提供することで、音楽業界を革命化している方法を見つけてください

「AIブーム：小規模ビジネスのための生成AI実践ガイド」

近年、世界は人工知能（AI）の分野で驚くべき急速な発展を目撃していますこれは単なるテクノロジートレンドではなく、技術革命であり、再構築を行っています...

「最も難しいPandas：ピボットテーブル、スタック、およびアンスタックを明確に説明する」

ほとんどのPandasの式は英語のように読めますが、時には本当に頭を悩ませることがありますはい、cutやpivotのような直感的な名前がありますが、それらは理解するのが不可能に思えるものです…

「AIはどれくらい環境に優しいのか？人間の作業と人工知能の二酸化炭素排出量を比較する」

近年、人工知能（AI）は驚異的な進展を遂げ、その応用は医療、銀行業、交通、環境保護などさまざまな産業に広がっています。しかし、AIの利用が広がるにつれて、環境への影響に関する懸念が浮上しています。特に、AIモデルの稼働と訓練に必要なエネルギーとそれによる温室効果ガスの排出についての懸念です。例えば、現在使用されている最も強力なAIシステムの1つであるGPT-3は、トレーニング中において、その寿命の間に5台の車によって生成される排出物と同等の排出物を生成します。 最近の研究では、多数のAIシステムの環境への影響が調査されており、特に文章の作成や絵画制作などのタスクを実行する能力に焦点が当てられています。研究チームは、ChatGPT、BLOOM、DALL-E2、MidjourneyといったさまざまなAIシステムによって生成される排出物と、同じタスクを人間が実行した場合に生じる排出物とを比較しました。文章の作成と画像の制作という2つの一般的なタスクが特に注目されました。 この研究の目的は、人間がこれらのタスクを実行する場合とAIが実行する場合の環境への影響を対比することです。研究チームは、AIに関連する環境費用にもかかわらず、これらのコストが通常人間が同様の活動を行う場合よりも低いことを示すことで、人間とAIの交換可能性を強調しました。結果は、言葉を生成する場合に驚くほどの差があることを示しています。 テキストを作成する際、AIシステムは人間が生成する二酸化炭素換算量（CO2e）の130倍から1500倍少なくなります。この大きな違いは、この状況でのAIの環境上の利点を強調しています。同様に、画像を作成する際、AIシステムは人間が生成するCO2eの310倍から2900倍少なくなります。これらの数字は、AIを使用して画像を作成する際にどれだけ少ない排出物が生成されるかを明確に示しています。 研究チームは、排出物の研究だけでは完全な情報を提供することができないことを理解することが重要であり、以下の重要な社会的な影響や要素が考慮される必要があることを共有しました。 職業的な置き換え：一部の産業では、AIが従来人間が担当してきた仕事を引き受けることによって、雇用の置き換えが生じる可能性があります。この置き換えの潜在的な経済的および社会的影響を適切に対処することが重要です。 合法性：AIシステムが道徳的および法的な原則に従って開発・利用されることが重要です。AIによって生成されるコンテンツの合法性とその潜在的な悪用に対処する必要があります。 リバウンド効果：AIがさまざまな産業に導入されると、予期せぬ影響が生じる場合があります。これらの結果は、使用量や生産量の増加として現れる可能性があります。 AIによっては代替できない人間の機能もあることを理解することが重要です。AIは、人間の創造性、共感性、意思決定を必要とする一部のタスクやポジションを行うことはできません。ただし、現在の研究は、さまざまなタスクにおいて人間と比較してAIが排出物を劇的に削減する可能性があることを示しています。これらの結果は環境の観点からは励みとなりますが、AIの統合が共有された目標と価値観に一致するように、より広範な倫理的、経済的、社会的要素の文脈で考慮される必要があります。排出物を大幅に減らすためにAIを使用するというアプローチは、現在の環境問題を解決するための有効な手段です。

「チャットモデル対決：GPT-4 vs. GPT-3.5 vs. LLaMA-2によるシミュレートされた討論会-パート1」

最近、MetaがGPT-4と競合するチャットモデルを開発する計画を発表し、AnthropicがClaude2を発売したことにより、どのモデルが最も優れているかについての議論がますます激化しています...

「キャンドルとファルコン：Rustでの大規模言語モデルガイド」

「人工知能（AI）は、テクノロジーやデータとのインタラクションの仕方を形作り続けていますAIと機械学習の世界で最もエキサイティングな進展の1つは、導入された…」

「初心者におすすめの副業5選（無料のコースとAIツールで始める）」

「ここには、$0から始められる5つの実証済みの副業アイデアがありますこれらの無料コースとAIツールを活用して、成功を加速させましょう」

ポーと一緒に蹴りの効いた中間プロンプト

「このPoeチャットボットを試して、Midjourneyのプロンプトを洗練させ、（もしかしたら？）キックアスの画像生成結果を得てください！」

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