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Google DeepMindの発表

DeepMindとGoogle ResearchのBrainチームは、人工知能が人類が直面する最大の課題を解決するのに役立つ世界に向けて進歩を加速させるために協力します

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インドでの未承認の電話番号の問題に取り組む画期的な取り組みとして、通信連邦省は人工知能（AI）を活用して全国の携帯電話接続を分析することを展開しました。調査の結果、偽の文書が87.85億の接続のうち40.87万人（0.47％）の番号を取得していることが明らかになりました。AIの支援を受けて、政府はこのうちの38万人の偽の携帯電話番号を成功裏に禁止しました。 AI技術による不正な接続の実態の明らかになる連邦省は、最初の段階で22のライセンスサービスエリア（LSA）のサークルで87億の携帯電話接続を調査しました。分析の結果、不自然なリンクの存在が明らかになり、テレコムサービスプロバイダーの44,582の販売ポイント（PoS）がこれらの未承認の接続を販売していることが明らかになりました。電気通信省（DoT）はこれらのPoSをブロックし、問題に対処するための取り組みが行われています。 FIRの登録とオフェンダーのブロックリスト化省は、すべての州と連邦直轄地に対して、オフェンダーに対して最初の情報報告書（FIR）を登録するよう呼びかけました。これにより、不正な接続に関連するサイバー犯罪事件の増加に対抗するのに役立ちます。驚くべきことに、インド全体で登録されたFIRはわずか181件で、1,575件の不正なPoSをカバーしています。省は即座の行動を取り、不正な携帯電話接続を販売する人々を起訴することを強調しました。また読む：業界の洞察：アナリティクスでのサイバー詐欺との戦い地域の洞察：ジャム・カシミールとハリヤーナ調査は、特定の地域における問題の規模を明らかにしました。ジャム・カシミールでは1.20億の携帯電話接続を分析し、15,194件の偽造または偽造文書を通じて入手された接続を発見しました。即座にこれらの偽の接続の14,494件を切断し、3,024の販売ポイント（PoS）をブロックしました。同様に、ハリヤーナでは3.08億の接続のうち、偽の文書を使用して5.33万件の接続が行われたことがわかりました。これにより、5.24万件の番号が切断されました。省の緊急の対応要請省は、この問題に対処するための緊急の必要性を強調し、オフェンダーに対してより多くのFIRを登録するよう求めました。さらに、国家犯罪記録局（NCRB）と中央機器識別レジスタ（CEIR）を犯罪および犯罪追跡ネットワークシステム（CCTNSネットワーク）と統合することを提案しました。この統合により、クレームを提出した後、紛失または盗難された携帯電話を自動的にブロックし、盗難された携帯電話の回収を支援することができます。ハリヤーナでの前進 CCTNSをCEIRと統合して紛失または盗難された携帯電話を自動的にブロックするための国内初の取り組みであるハリヤーナは、大きな進展を遂げています。州は積極的にこの施設を活用し、サンチャル・サーティ・ポータルを通じて一般市民に情報を提供しています。市民中心の取り組みの影響今年初めに、連邦省はサンチャル・サーティ・ポータルを立ち上げました。このポータルは、電気通信の加入者に安全なデジタル空間を提供します。TAFCOPポータルを通じて、個人は自分の名前で登録された携帯電話接続の数を確認し、不正なリンクを報告することができます。私たちの意見インド政府がAI技術を利用して不正な電話番号を特定し、ブロックすることで、電気通信システムの完全性を確保する上で重要な一歩を踏み出しました。積極的な対策を取り、システムを統合することで、政府は不正な接続の存在を抑制することを目指しています。すべての州と連邦直轄地が積極的に取り組み、FIRを登録し、安全な電気通信ネットワークの整備に協力することが重要です。これらの取り組みにより、消費者が保護され、インドの電気通信ネットワークの完全性と信頼性に貢献することができます。

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Metaphy LabsのAIエバンジェリストに会いましょう

紹介常に変化するテックの風景の中で、魅力的な現象が浮かび上がってきました。それがメタバースです。この領域をリードするのは、ビジョナリーな共同創業者であるヴァルン・シャルマ氏です。彼のAIへの情熱が、仮想領域を再構築するための旅を推進しています。ヴァルンに会ってください。彼はメタバースとAIの力を利用して、非凡な人間の相互作用、創造性、起業家精神を実現しています。彼のビジョンは物理的な制約を超え、没入型の体験を構築し、デジタルのフロンティアを開拓することを推進しています。会話を始めましょう！ AV: メタフィラボの共同創業者兼最高メタバースオフィサーとしての道のりについて教えていただけますか？何があなたをこの道に進ませたのですか？ヴァルン氏 : メタフィラボの共同創業者兼最高メタバースオフィサーとしての私の道のりは、挑戦的で充実した経験でした。私は常に技術への情熱を持ち、それが世界を変える可能性を感じていました。アクセス可能な没入型の体験や仮想世界を作り出すアイデアは、私を魅了し、この道で私をインスパイアし続けています。さらに、人間を特別な存在にしているのは、言葉を超えてつながる能力です。しかし、技術は常に感情的なつながりの不足と結び付けられてきました。私たちはそれを変えたかったのです。私たちの独自の技術を通じて、感情的に優れた本当にパーソナルな体験を作り出しています。 AV: あなたの仕事で最も困難な側面は何ですか？それらをどのように克服していますか？ヴァルン氏 : 革新的なディープテック企業として、技術の最先端に立ち、イノベーションの先頭に立つことは、私が情熱をもって受け入れるスリリングな挑戦です。この新興のフィールドでは、認知度を高め、採用を促進することがハードルとなることもあります。しかし、クライアントに卓越した価値を提供することで、私たちはどんな障害も乗り越えることができます。データサイエンスを用いてビジネス問題を解決する AV: 過去に取り組んだ特に興味深いプロジェクトを共有していただけますか？データサイエンスをどのように活用してビジネス問題を解決しましたか？ヴァルン氏 : データサイエンスは常に革新と私のテックの旅の核となってきました。私はデータサイエンティストでありAIエバンジェリストとしてのキャリアをスタートしました。幸運なことに、複数の可能性を秘めた人生を変えるプロジェクトに取り組む機会を得ました。過去のプロジェクトでは、カスタムの機械学習アルゴリズムを活用してユーザーの行動を予測し、ソーシャルメディアプラットフォームのユーザーエクスペリエンスを向上させました。ユーザーデータと行動パターンを分析し、改善の余地がある領域を特定し、ターゲットを絞ったソリューションを実装しました。これにより、ユーザーのエンゲージメント、リテンション、収益の増加が大幅に実現しました。 AV: 仕事以外での趣味や興味がありますか？個人的な時間と仕事をどのようにバランスさせていますか？ヴァルン氏…

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3B、4B、9B のスケールで 5 つの新しいマルチモーダルモデルを備えた OpenFlamingo チームが、前モデルを上回る OpenFlamingo v2 をリリースしました

ワシントン大学、スタンフォード大学、AI2、UCSB、Googleの研究者グループは、最近OpenFlamingoプロジェクトを開発しました。このプロジェクトはDeepMindのFlamingoチームと同様のモデルを構築することを目指しています。OpenFlamingoモデルは、任意の混合テキストと画像のシーケンスを処理し、テキストを出力することができます。キャプショニング、ビジュアルクエスチョンアンサリング、画像分類などが、このモデルの能力とコンテキストでのサンプリングを活用することができる活動の一部です。現在、チームはv2のリリースを発表しました。このリリースには、3B、4B、9Bのレベルでトレーニングされた5つのOpenFlamingoモデルが含まれています。これらのモデルは、LLaMAよりも制約の緩いオープンソースモデルから派生しており、MosaicのMPT-1Bと7B、Together.XYZのRedPajama-3Bなどが含まれています。研究者たちは、すでにプリトレーニングされた静的言語モデルのレイヤーに視覚的な特徴を追加することで、Flamingoモデリングパラダイムを使用しました。ビジョンエンコーダーと言語モデルは静的なままですが、接続モジュールはFlamingoと同様にWebスクレイピングされた画像テキストのシーケンスを使用してトレーニングされます。チームは、キャプショニング、VQA、および分類モデルをビジョン言語データセットでテストしました。その結果、チームはv1リリースとOpenFlamingo-9B v2モデルの間で大きな進歩を遂げたことがわかりました。彼らは7つのデータセットと5つの異なるコンテキストからの結果を組み合わせて、モデルの有効性を評価しました。コンテキストのないショット、4つのショット、8つのショット、16のショット、32のショットの評価を行いました。OpenFlamingo (OF)のOF-3BおよびOF-4BレベルのモデルをFlamingo-3BおよびFlamingo-9Bレベルのモデルと比較し、平均してOpenFlamingo (OF)はFlamingoの性能の80%以上を達成していることがわかりました。研究者たちはまた、自身の結果をPapersWithCodeで公開された最適化されたSoTAと比較しました。オンラインデータのみで事前トレーニングされたOpenFlamingo-3BおよびOpenFlamingo-9Bモデルは、32のコンテキストインスタンスで微調整された性能の55%以上を達成しています。OpenFlamingoのモデルは、0ショットではDeepMindの平均10%、32ショットでは15%遅れています。チームは引き続きトレーニングと最先端のマルチモーダルモデルの提供に取り組んでいます。次に、事前トレーニングに使用するデータの品質を向上させることを目指しています。

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