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「IBMが脳をモチーフにしたコンピュータチップを発表、これにより人工知能（AI）がより高速かつ省電力で動作する可能性が高まる」

人工知能の絶え間なく進化する領域において、より速く、効率的な処理能力の必要性は、コンピュータサイエンティストやエンジニアにとって絶えずの課題でした。 IBM Researchからの最新のブレークスルー、NorthPoleという専用のコンピュータチップは、有望な解決策を提供しています。この革新的なチップは、専門家の大きなチームによって精巧に作られ、現行の市場提供のAIベースの画像認識アプリケーションと比較して22倍もの速度向上を実証しています。 ChatGPTなどの人気ツールを含む既存のAIアプリケーションは、インターネットアクセス可能なデータに頼ることで時間の遅延に苦労することが多いです。この課題に対応するため、研究者は「エッジ」コンピューティングシステムへの移行の必要性を強調しました。このアプローチでは、データをAIアプリケーションに物理的に近い位置に配置し、より高速な処理と迅速な応答時間を実現します。 NorthPoleは、この目標を達成するために重要な進歩を表しています。その設計は、人間の脳の入念な働きからインスピレーションを受けています。メモリブロックと相互接続されたCPUの二次元配列を通じて、このデジタル全体のアーキテクチャは、コンピューティングコアが近くのブロックと遠くのブロックとの間でシームレスに通信することを可能にします。この革新的なアプローチにより、データの迅速な処理と迅速な応答が容易になります。研究チームは、NorthPoleを含む様々な既存のチップ、NVIDIA GPUなどとのパフォーマンスを入念に評価しました。その結果は驚くほどでした。NorthPoleは競合他社を上回り、タスクを最大22倍速く完了しました。さらに、トランジスタ速度もより速かったことでその驚異的な能力が強調されました。ただし、革命的である一方で、NorthPoleには制約があります。このチップは特定のAIプロセスを実行することに特化しており、トレーニングプロセスやChatGPTのような大規模な言語モデルのサポートはできません。この点を認識し、研究者たちは既に次の進展を見据えています。NorthPoleチップの複数の統合をテストする計画が進行中であり、現在の制約を克服し、さらに大きな処理能力を引き出す可能性があります。結論として、IBM ResearchによるNorthPoleチップの発表は、人工知能の分野における重要なマイルストーンを示しています。この専用チップの驚異的な速度と効率は、AIベースの画像認識アプリケーションを実行する能力において、コンピューティングパワーの限界を超えた未来の一端を垣間見ることができます。現在の制約があるとはいえ、複数のNorthPoleチップの統合を通じた機能の向上の約束は、莫大な可能性を秘めています。将来を見据えると、NorthPoleは人工知能のフィールドを革新し、長年にわたり技術的な景色を形作ることは明らかです。

清華大学の研究者たちは、潜在意味モデル（LCM）を提案しました：潜在拡散モデル（LDM）の次世代の生成AIモデル

“`HTML 潜在的な一貫性モデル(LCMs)は、潜在空間で拡張確率流ODEソリューションを直接予測することにより、高解像度の画像を効率的に生成します。この方法により、既存のモデルと比較して計算量と生成時間が大幅に減少し、繰り返しの必要性がなくなります。LCMsはテキストからイメージへの生成において、最小限の推論ステップで最先端のパフォーマンスを提供し、高速で高品質なイメージ合成の貴重な進歩となっています。拡散モデル(DMs)は、VAEやGANよりも安定性と尤度評価の向上により、画像生成で優れた性能を発揮しました。Stable Diffusion(SD)を含む潜在的な拡散モデル(LDMs)は、高解像度のテキストからイメージの合成において効率的です。一貫性モデル(CMs)は、迅速で高品質な結果を提供するための1ステップ生成を導入し、事前にトレーニングされた拡散モデルから抽出することも独立して機能します。LCMsはCMsを拡張し、迅速で高品質なイメージ合成のための拡張確率流ODEソリューションを予測します。ODEソルバーやニューラルオペレータなど、DMsを加速するための様々なテクニックが提案されています。 SDなどのDMsは画像生成で優れた性能を発揮しますが、生成時間が遅いという課題があります。清華大学の研究者はCMsを導入して処理を高速化する提案を行いましたが、応用範囲をさらに広げる必要があります。彼らの研究では、潜在空間で拡張確率流ODEソリューションを予測するLCMsを提案し、最小限のステップで迅速かつ高品質なイメージ合成を可能にしています。LCMsは最先端のテキストからイメージへの生成を効率的に実現し、拡散モデルにおける生成の遅さに対する有望な解決策となっています。彼らの手法では、LCMsを効率的な高解像度イメージ合成に用い、最小限の推論ステップで拡張確率流ODEソリューションを予測し、繰り返しの必要性を削減し、迅速かつ高品質なサンプリングを実現します。事前にトレーニングされたクラシファイアフリーなガイド付き拡散モデルから抽出することもできます。彼らの研究では、カスタムデータセットの適応に対するLatent Consistency Fine-tuning (LCF)を紹介しています。LCMsは、LAION-5B-Aestheticsデータセット上で僅かな推論ステップで最先端のテキストからイメージへの生成を実証しています。 LCMsはテキストからイメージへの生成において卓越したパフォーマンスを発揮し、LAION-5B-Aestheticsデータセットで評価された際に最先端の結果を示します。彼らの手法ではLCFを導入し、PokemonとSimpsonsの2つのカスタムデータセットでその有効性を実証しています。LCMsは、LCFを使用して微調整することで、わずか数ステップでユニークなスタイルのイメージを迅速に生成することができ、個別のイメージ合成における手法の効果を示しています。結論として、LCMsは高解像度のイメージ合成において効率的な少数ステップの推論を備えた強力な手法を提供し、テキストからイメージへの生成において最先端の結果を達成します。研究者はLCMsをカスタムイメージデータセットに適応するためにLCFを導入し、最小限のステップでスタイルに合わせたイメージを効果的に生成します。LAION-5B-Aestheticsデータセットでの詳細な実験は、LCMsの優れたパフォーマンスを示し、多様なイメージ生成タスクへの可能性を強調しています。今後の研究では、LCMの応用範囲や能力をさらに拡大することが目指されます。今後の研究では、LCMsの画像合成と操作における広範な応用について探求することがあります。LCMsをビデオや3D画像合成のドメインで調査することは可能です。LCMsをGANやVAEなどの生成モデルと組み合わせることで、その多様性を向上させることができるでしょう。LCMsによる生成された画像と最先端の手法を比較するユーザースタディは、モデルの改良と向上のための洞察を提供し、知覚的品質とリアリズムを評価することができます。 “`

２０２３年１０月：オクタが新しいアイデンティティイノベーションを発表して、AI時代のセキュリティを確保します

アイデンティティの脅威保護、AI開発者の生産性向上、パスワードレス認証、認証および資格情報の解決策

人工知能（AI）エージェント進化のフロンティア

AIエージェントアーキテクチャの微妙な行動をナビゲートすることにより、従来のソフトウェアアプリケーションとは異なる自己進化エンティティが浮かび上がってきます。従来のソフトウェアは予め定められた機能に拘束され続けますが、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）に基づくAIエージェントは、自律的な意思決定、適応的な学習、統合システム運用において動的な能力を示します。ただし、当社の詳細な分析によれば、AIエージェントエコシステムはまだ初期段階にあり、倫理的考慮事項や総合的なコンポーネントの統合において顕著な課題が存在しています。GitHubなどのプラットフォームにカタログ化されている主要エージェントは、この変革期の先頭を切っていますが、彼らも業界全体の課題と機会を強調しています。本記事では、AIエージェントの構成の微妙な側面に深く踏み込み、従来のソフトウェアの設計図との対比を行い、現在のAIエージェントの開発的な景色を包括的に紹介します。これからのテクノロジーの未来を見据えるビジョナリーにとって必読の一文です。 AIエージェントの主要なコンポーネント自律的なAIエージェントは、目標の達成のために独立して知覚、推論、学習、行動する自己統治型のエンティティであり、AIと機械学習の進歩によって可能にされています。脳（知識核）：自然言語処理と理解のための大規模言語モデル（LLM）。パターン認識、意思決定、問題解決のための高度な機械学習アルゴリズム。メモリ（情報の保存）：構造化データのためのデータベース（SQLデータベースなど）。タスクのコンテキストとエージェントライフサイクル管理のためのPineconeなどのベクトルデータベースシステム。クイックアクセスと処理のためのローカルコンピュータメモリ。感覚（入力インターフェース）：テキスト解析モジュール：テキストファイルを読み取り、解釈します。画像処理モジュール：画像を分析し、解釈します。音声処理モジュール：音声信号を理解し、生成します。ビデオ処理モジュール：ビデオコンテンツを分析します。目標（主要な目的）：エージェントの行動と意思決定を導く事前定義された主要目標。具体的な目標（例：「エネルギー消費を最適化する」）またはより一般的な目標（例：「ユーザーを効率的にサポートする」）。自律的な運用：自己維持アルゴリズムにより、AIは定常的な人間の介入なしに自律的に運用、学習、適応します。AIが事前に定義された範囲と倫理的なガイドライン内に留まるための自己調整メカニズム。コミュニケーションインターフェース：人間とAIの相互作用のための自然言語理解（NLU）および生成（NLG）モジュール。他のソフトウェアやシステムとの通信のためのAPIの統合。倫理的および安全なプロトコル： AIが倫理的な範囲内で動作することを保証するメカニズム。AIが予測不可能なふるまいを示した場合の「キルスイッチ」や緊急停止メカニズム。学習および適応メカニズム：フィードバックに基づいて時間の経過とともにAIが適応し改善できるようにする強化学習モジュール。知識ベースを更新するための連続的な学習アルゴリズム。意思決定フレームワーク：データ、目標、制約に基づいてAIが意思決定を行うためのアルゴリズム。リソース管理：計算リソースを効率的に管理し、過剰なエネルギー消費を抑えながら最適なパフォーマンスを保証するシステム。…

「LangchainとOllamaを使用したPDFチャットボットのステップバイステップガイド」

イントロダクション情報との相互作用方法が技術の進化によって変化し続ける時代において、PDFチャットボットの概念は利便性と効率性を新たなレベルにもたらします。この記事では、オープンソースモデルを最小限の設定で利用できるようにするLangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成する魅力的な領域について説明します。フレームワークの選択やモデルパラメータの調整の複雑さにさようならを言い、PDFチャットボットの潜在能力を解き放つ旅に出かけましょう。Ollamaのシームレスなインストール方法、モデルのダウンロード方法、およびクエリに対して知識のある応答を提供するPDFチャットボットの作成方法を発見しましょう。技術と文書処理のエキサイティングな融合を探求し、情報の検索を今まで以上に簡単にしましょう。学習目標 Ollamaをコンピュータにインストールする方法を理解する。 Ollamaを使用してオープンソースモデルをダウンロードおよび実行する方法を学ぶ。 LangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成するプロセスを発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。前提条件この記事を正しく理解するためには、以下が必要です: Pythonの良い知識と、 Langchainの基本的な知識、つまりチェーン、ベクトルストアなど。 Langchainは、LLMアプリの作成にさまざまな機能を提供します。それは独立した記事そのものに値するものです。Langchainが何であるかわからない場合は、Langchainに関する記事やチュートリアルをいくつか読んでください。このビデオもご覧いただけます。this Ollamaとは何ですか？ Ollamaは、オープンソースモデルをダウンロードしてローカルで使用する機能を提供します。最も適したソースからモデルを自動的にダウンロードします。コンピュータに専用のGPUがある場合、モデルをGPUアクセラレーションで実行します。手動で設定する必要はありません。プロンプトを変更することでモデルをカスタマイズすることもできます（そのためLangchainは必要ありません）。OllamaはDockerイメージとしても利用可能であり、独自のモデルをDockerコンテナとして展開できます。エキサイティングですね？さあ、Ollamaをコンピュータにインストールする方法を見てみましょう。 Ollamaのインストール方法残念ながら、OllamaはMacOSとLinuxのみ利用可能です。しかし、WindowsユーザーでもOllamaを使用できる方法があります – WSL2。コンピュータにWSL2がない場合、thisの記事を読んでください。ここでは、WSL2についてすべてを説明し、VS Codeでの使用方法も説明しています。すでにインストール済みの場合は、Ubuntuを開き、ターミナルで以下のコマンドを実行します。 curl https://ollama.ai/install.sh | sh これにより、OllamaがWSL2にインストールされます。使用しているMacOSの場合は、こちらを参照してください。これでOllamaを使用してモデルをダウンロードする準備が整いました。ターミナルを開いたままにして、まだ完了していません。…

ビル・ゲイツが生生成AIの未来に疑問を呈す！

Microsoft共同創設者がGPT-5とAIの景色について洞察を共有人工知能の絶えず進化する景色の中で、生成型AIは主導的な力となって浮上しています。過去1年間、多くの企業がこの技術に相当な投資を行い、2022年11月にOpenAIによる< a href=”https://www.voagi.com/chatgpt-amazing-yet-overhyped.html”>ChatGPTの大々的なローンチにつながりました。この進展は、変革的なAI駆動の進歩の時代に私たちを前進させるAIセクターにとって画期的な瞬間を刻みました。しかし、億万長者の慈善家であるビル・ゲイツが生成型AIの将来に疑問を投げかけるという興味深い展開があります。 GPTシリーズの革命: これまでの旅 OpenAIのGPTシリーズ（GPTはGenerative Pre-trained Transformerの略）は、業界全体でのAIの進歩の軌道を形作る上で重要な役割を果たしてきました。これらの言語モデルは、チャットボットからコンテンツ生成に至るまで、無数のAIアプリケーションの基盤を築きました。しかし、AIコミュニティはGPT-5を待ち望んでいますが、ビル・ゲイツは生成型AIがピークに達したのではないかという疑問を提起しています。さらに読む: OpenAIの飛躍：GPT-4 Vision with Visual Superpowersを明らかにするビル・ゲイツの見解：GPT-5は次の大幅な進歩なのか？ MicrosoftがOpenAIの49％の株式を所有しているにもかかわらず、ビル・ゲイツはGPT-5の可能性に懐疑的です。彼は現在の生成型AIの状態が頭打ちに達した可能性があると主張しています。ゲイツは自分が間違っているかもしれないと認めつつも、GPT-2からGPT-4への飛躍を「驚異的」と表現し、OpenAIの一部の人々と意見が異なると述べています。 AIの未来：ビル・ゲイツの予測ビル・ゲイツは、AIソフトウェアが2〜5年以内に精度が著しく向上し、コストが低下すると予測しています。これにより、新たな信頼性のあるアプリケーションへのドアが開かれます。しかし、ゲイツはAIの開発における初期の停滞期も予見しています。 AIを通じた途上国の力を高めるゲイツは、AIが途上国をエンパワーする可能性について、スマートフォンを通じて提供される健康アドバイスの魅力的な例を共有しています。AIを医療に統合することで、情報格差を埋め、資源制約のある地域での医療成果を改善する可能性があります。 AIのコストと信頼性：ゲイツの洞察ゲイツは、AIのコストと信頼性の重要な問題に取り組んでいます。彼は、特にNVIDIAからのAIチップに関連するかなりの費用がかかり、ユニットあたり約3万ドルの費用がかかり、かなりのエネルギーを消費することを認めています。コストとパフォーマンスのバランスを取ることは、AIの景色における重要な課題です。 AIブラックボックス：謎の解読…

単一のマシンで複数のCUDAバージョンを管理する：包括的なガイド

私の以前の役職の一つでAIコンサルタントとして、仮想環境をPython環境を管理し、分離するツールとして利用するという課題が与えられましたこのプロジェクトはGPUに依存していることから…

「Scikit-LearnとMatplotlibによる外れ値の検出：実践ガイド」

「色とりどりの風船で満たされた部屋を想像してくださいそれぞれがデータセットのデータポイントを象徴しています異なる特徴を持つため、風船は異なる高さで浮かんでいますさて、ヘリウムで満たされたいくつかの風船を思い浮かべてください...」

「Kerasを使用したニューラルネットワークによるウェルログ測定予測」

世界中の井戸からは毎日大量のデータが取得されますただし、そのデータの品質は欠損データからセンサーの故障や井戸に影響を受けたデータまで、大きく異なる場合があります...

「Meta AIは、社会的な具現化されたAIエージェントの開発における3つの主要な進展、Habitat 3.0、Habitat Synthetic Scenes Dataset、およびHomeRobotを紹介します」

Facebook AI Research (FAIR)は、社会的にインテリジェントなロボットの分野を推進することに専念しています。主な目標は、日常のタスクを支援することができるロボットを開発し、人間のパートナーの独自の好みに適応することです。この業務には、次世代のARおよびVR体験の基盤を築くために、組み込みシステムに深く潜る作業が含まれています。目標は、ロボット工学を私たちの生活の一部に組み込むことであり、日常の煩わしい仕事の負担を軽減し、個人の生活の質を向上させることです。FAIRの多面的なアプローチは、AI、AR、VR、ロボット工学を融合させ、テクノロジーが私たちの日常の経験をシームレスに補完し、私たちを以前に想像もしなかった方法で権限を与える未来を創造することの重要性を強調しています。 FAIRは、物理的な環境でAIエージェントのトレーニングとテストにおける拡張性と安全性の課題に対処するために、3つの重要な進展を達成しました： Habitat 3.0は、ロボットとアバターのための高品質なシミュレータであり、家庭のような環境での人間とロボットの協力を容易にします。ハビタット・シンセティック・シーン・データセット（HSSD-200）は、アーティストによって設計された3Dデータセットであり、ナビゲーションエージェントの訓練時に優れた一般化を提供します。 HomeRobotプラットフォームは、シミュレートされたおよび現実世界の環境でのオープンボキャブラリータスク用の手頃な価格のホームロボットアシスタントを提供し、人間が支援できるAIエージェントの開発を加速します。 Habitat 3.0は、物理的なロボットに展開する前に、仮想環境でアルゴリズムの迅速かつ安全なテストを可能にするシミュレータです。日常のタスクを実行する際に、人間とロボットの共同作業を可能にし、多様な家庭のような環境でのAIトレーニングを可能にするために、リアルな人間のアバターを含んでいます。Habitat 3.0は、クリーニングやナビゲーションなどの実際の屋内シナリオでの共同ロボット-人間の動作を促進するベンチマークタスクを提供し、社会的に具現化されたAIの新たな探求の方法を提示しています。 HSSD-200は、シミュレートされた環境でロボットの訓練により現実的でコンパクトなオプションを提供する合成的な3Dシーンデータセットです。これには、物理的な内部を複製した高品質な3Dセットが211個含まれており、466の意味カテゴリから18,656個のモデルが含まれています。スケールは小さくなりますが、HSSD-200シーンで訓練されたObjectGoalナビゲーションエージェントは、以前のデータセットの10,000シーンで導入されたエージェントと比較可能な性能を発揮します。場合によっては、122のHSSD-200シーンでの訓練のほうが、物理世界のシナリオへの一般化において、以前のデータセットの10,000シーンで訓練されたエージェントを上回る効率を示しています。ロボット工学研究の分野では、共有プラットフォームが重要です。HomeRobotは、やる気を持ったタスクの定義、多目的のソフトウェアインターフェースの提供、そしてコミュニティの関与を目指して、このニーズに対応しようとしています。開放度の高いモバイルマニピュレーションが動機付けのタスクとして機能し、多様な環境でオブジェクトを操作するようにロボットに挑戦します。HomeRobotライブラリは、Hello RobotのStretchとBoston DynamicsのSpotの両方をシミュレートおよび現実世界の設定でナビゲーションと操作をサポートし、実験の複製を促進します。このプラットフォームは、移転性、モジュール性、およびベースラインエージェントを重視し、物理世界のテストで20％の成功率を示すベンチマークを提供しています。具現化されたAI研究の分野は、人間とロボットの相互作用を含む動的な環境に対応するために常に進化しています。Facebook AIのソーシャルリーインテリジェントなロボットを開発するビジョンは、静的なシナリオに限定されません。その代わりに、彼らの焦点は協力、コミュニケーション、および動的な設定で将来の状態を予測することにあります。この目標を達成するために、研究者はHabitat 3.0およびHSSD-200をシミュレーションでAIモデルのトレーニングに使用しています。彼らの目的は、これらの訓練されたモデルを物理世界に展開し、その実世界でのパフォーマンスと能力を評価することです。

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