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「生成AIは私たちをAIの転換点へと押し進めた」

人工知能（AI）が一般的に普及する前は、ジェネレーティブAI（GenAI）の利便性によってデータ統合と機械学習のステージングが注目されました過去には、企業やコンサルタントが特定のユースケースのための一度限りのAI/MLプロジェクトを作成していましたが、結果への信頼は限られていました

thought leaders

AIがVRデバイスのユーザーエクスペリエンス向上にどのように役立つか

バーチャルリアリティ（VR）は、デジタル環境との相互作用において、大きな進化を遂げてきましたVR技術の進歩に伴い、人工知能がユーザーエクスペリエンスの向上において重要な役割を果たすようになりました人工知能はバーチャル体験をより個別化し魅力的にすることで効果を発揮し、顧客や企業、一般的な認知に利益をもたらしています

Virtual Reality

最近の記録的な売上で.AIドメイン名の価値が急上昇しています

2023年には.aiドメイン名の取引価値が著しい増加を見ています元々、「.ai」はアンギラの国別コードトップレベルドメイン（ccTLD）ですしかし、人工知能を意味する「AI」が現在の世代で最も破壊的と言える産業であることから、このドメイン拡張子は重要な技術関連性を持っていますこれらの販売[…]

「トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年10月23日の1週間」

今週のトップ5リポジトリは、新しいリポジトリがトップ5に入るなど、おなじみの顔ぶれが多く見られますこれは完全に珍しいことではありませんが、以前に言及されたリポジトリの再紹介も良いことです彼らの人気は草の根の関心によるものですでは、さあ...

「Gradio-liteと出会う：Pyodideを使用してブラウザでインタラクティブな機械学習ベースのライブラリ（Gradio）を向上させるJavaScriptライブラリ」

Gradioは、機械学習モデルのユーザーインターフェースの作成を簡略化するオープンソースのPythonライブラリです。開発者やデータサイエンティストが広範なウェブ開発の知識なしでインタラクティブな Web アプリケーションを構築することができます。このライブラリは信頼性があり、さまざまな機械学習モデルに対応しているため、モデルのユーザーエクスペリエンスを向上させるための理想的なツールです。 Gradioは、入力と出力のコンポーネントを定義するための高レベルなインターフェースを提供しており、画像分類、テキスト生成などのタスクに対してカスタマイズ可能なインターフェースを簡単に作成することができます。テキスト、画像、音声、ビデオなどさまざまな入力タイプに対応しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースで機械学習モデルを展示・デプロイするための多目的なツールです。 Gradio-Liteは、Gradioアプリケーションを直接Webブラウザ内で実行するためのJavaScriptライブラリです。これは、WebAssemblyのためのPythonランタイムであるPyodideを利用して実現されています。PyodideはPythonコードをブラウザ環境で実行することが可能になるため、開発者はGradioアプリケーションに通常のPythonコードを使用することができます。サーバーサイドのインフラストラクチャは不要となり、Gradioアプリケーションのブラウザ内でのシームレスな実行が保証されます。 Gradio-Liteには、サーバーレスデプロイメントなどの多くの利点があります。これにより、サーバーインフラストラクチャが不要となり、デプロイメントが簡素化され、コストが削減されます。また、ブラウザ内で実行することで低遅延のインタラクションを実現し、スムーズなユーザーエクスペリエンスを提供します。さらに、Gradio-Liteはプライバシーとセキュリティを強化します。すべての処理がユーザーのブラウザ内で行われるため、ユーザーデータはデバイス上に残り、データの取り扱いに対する信頼性が高まります。 Gradio-Liteには重要な制約があります。Pyodideランタイムをロードする必要があるため、Gradioアプリがブラウザで初めて読み込まれる際には、より長い時間がかかる場合があります。また、PyodideはすべてのPythonパッケージをサポートしているわけではありません。Gradio、NumPy、Scikit-learn、Transformers-jsなどの一般的なパッケージは使用できますが、多くの依存関係を持つアプリケーションの場合、それらの依存関係がPyodideで利用可能か、またはmicropipを使用してインストールできるかを確認する必要があります。 Gradioは、ユーザーフレンドリーな機械学習インターフェースのためのPythonライブラリであり、Gradio-LiteはGradioアプリケーションを直接Webブラウザで動作させるためのJavaScriptライブラリです。コスト削減のためのサーバーレスデプロイメント、より良いユーザーエクスペリエンスのための低遅延のインタラクション、プライバシーとセキュリティの向上を提供します。ただし、初期読み込み時間が長くなる可能性があり、Pythonパッケージのサポートに制限があるため、一部のアプリケーションでは適応が必要になる場合があります。

メタのLlama 2モデルの概要：新機能は何ですか？

過去数ヶ月間、MetaのLlama 2はデータサイエンスコミュニティ内で広まってきましたが、今のところなぜそれが大きな話題になっているのかが明らかにされていますLLMに関しては、それが新しい地平を切り開いただけでなく、オープンソースの性質が約束しています...

「GANが人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出す方法」

イントロダクション人工知能の時代において、驚くべき現象が展開されています――生成対抗ネットワーク（GAN）が創造的に人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出しています。このテクノロジーと創造性の興味深い融合により、完全に新しいタイプのデジタルセレブリティが生まれました。私たちと一緒に、仮想世界を魅了する人工的なセレブリティパーソナリティの創造の魔法を紐解いていく興味深い旅に出かけましょう。GAN の世界に飛び込み、このデジタル芸術の秘密を探求しましょう。どのようにしてGANがこれを実現するのでしょうか？このデジタルアートの裏に隠された秘密を探求しましょう。出典: Hello Future 学習目標この記事では、以下のことを学びます。生成対抗ネットワーク（GAN）の概念ジェネレーターとディスクリミネーターの訓練方法 GANモデルの実装のステップバイステッププロセス敵対的なトレーニングを通じてGANが時間とともに改善する仕組みこの記事は、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。生成対抗ネットワーク（GAN）生成対抗ネットワーク（GAN）は、Goodfellowによって開発された深層学習モデルです。その名前からも、GANの目的を理解することができます。そうです！私たちは生成の目的でそれを使用します。GANは何かを生成するネットワークです。画像、テキスト、音声など、現実世界のデータに似た合成データを生成するためにGANを使用します。GANは2つのニューラルネットワークから構成されています。これらはジェネレーターとディスクリミネーターと呼ばれます。トレーニング中、この2つのネットワークはお互いに競い合いながらより良い性能を発揮するように訓練されます。ジェネレーターとは？ジェネレーターは、生成を担当するニューラルネットワークです。出力をするためには入力が必要です。ジェネレーターが受け取る入力はランダムなノイズです。ジェネレーターはこのランダムなノイズを受け取り、実データに似た出力を生成しようとします。ディスクリミネーターからフィードバックを受け取るたびに、ジェネレーターは自己改善し、次回はより良いデータを生成します。たとえば、画像生成の場合、ジェネレーターは画像を生成します。トレーニングを通じてジェネレーターが改善するにつれ、最初はランダムなノイズから始まり、次第に出力を洗練させてより現実的になります。最初の試行では、元のデータに最も似たものを生成することができないかもしれません。時にはまったく画像ではないものさえ生成することもあります。トレーニングが進むにつれ、より正確な良質なデータが生成されます。ディスクリミネーターとは？ディスクリミネーターは、評価を担当するニューラルネットワークです。簡単に理解するために、それを探偵と呼ぶことができます。このディスクリミネーターは、実際のデータとジェネレーターによって生成された偽のデータの両方を受け取ります。偽のデータを実データと区別する必要があります。簡単に言えば、実際のデータと偽のデータを分類するということです。ジェネレーターと同様に、トレーニングが進むとディスクリミネーターもより優れた判別ができるようになります。最初の試みでは最高の結果を出せないかもしれませんが、トレーニングが進むにつれてより良い結果を出せるようになり、最終的にはほとんどの偽のデータを識別できるようになります。探偵のように働く必要があります。敵対的トレーニングジェネレーターとディスクリミネーターの両方が訓練を受け、これは敵対的トレーニングと呼ばれています。両者はお互いに競争的なトレーニングを行います。ジェネレーターが実データに似た偽のデータを生成し、ディスクリミネーターは偽のデータを識別しようとします。トレーニングプロセスの次のステップでは、ジェネレーターは自己改善を目指し、ディスクリミネーターを騙すための偽のデータを生成します。再びディスクリミネーターが偽のデータを検出します。このようにトレーニング中、両者はそれぞれのタスクでより良いパフォーマンスを発揮します。このプロセスは、ジェネレーターが非常に現実的なデータを生成し、ディスクリミネーターが本物と区別できなくなるまで続けられます。この段階でGANはある種の均衡状態に達し、生成されたデータは非常に実データに似ています。 “`html 実装まず、必要なライブラリをすべてインポートしましょう。これには主にtorchモジュールが含まれます。可視化のためにmatplotlibを使用します。…

「14％のコンバージョン率成長ストーリー：Pixis AIとのダイナミックなパートナーシップを解き明かすJOE＆THE JUICE」

この html を日本語に翻訳する（結果には html コードを保持する）： 2002年、JOE & THE JUICE はデンマークの都市オアシスとして登場し、オーガニックで地元産のジュースやコーヒーで健康意識の高い消費者を魅了しました。急速にヨーロッパの250か所に拡大した JOE & THE JUICE は、現在、General Atlantic や Valedo Partners のような大物投資家の支援を受けて、アメリカと中東にも進出しています。 JOE & THE JUICE…

ワシントン大学とNVIDIAからの研究者が提案するヒューマノイドエージェント：生成エージェントの人間のようなシミュレーションのための人工知能プラットフォーム

人間のような生成エージェントは、自然で魅力的なユーザーインタラクションを提供するために、チャットボットや仮想アシスタントでよく使用されます。これらのエージェントはユーザーのクエリを理解し、応答することができ、会話に参加し、質問に答えたり、推奨をしたりするなどのタスクを実行することができます。これらのエージェントは、自然言語処理（NLP）の技術やGPT-3などの機械学習モデルを使用して、矛盾のない文脈に沿った応答を生成します。彼らはインタラクティブな物語、対話、およびキャラクターをビデオゲームや仮想世界で作成し、ゲーム体験を向上させることができます。人間のような生成エージェントは、ライターやクリエイターがアイデアを出し、ストーリープロットを作成したり、詩や音楽を作曲したりするのを支援することができます。しかし、このプロセスは人間の思考とは異なります。人間は物理的な環境の変化に応じて計画を常に適応させる傾向があります。ワシントン大学と香港大学の研究者は、異なる要素を導入することで、生成エージェントが人間のように行動するように誘導するヒューマノイドエージェントを提案しています。人間の心理学に触発されて、研究者は直感的で無理のない思考プロセスを扱うためのシステム1と、論理的な思考プロセスを扱うためのシステム2の2つのメカニズムを提案しました。これらのエージェントの行動を影響するために、基本的なニーズ、感情、および他のエージェントとの社会的関係の親密さなどの要素を導入しました。設計されたエージェントは他の人と対話する必要があり、失敗した場合には孤独、病気、疲労などのネガティブなフィードバックを受け取ります。社会的な脳仮説は、我々の認知能力の大部分が社会的関係の品質を追跡するために進化したと提唱しています。人々は変化に適応するために他の人々と頻繁に対話します。この行動を模倣するために、彼らはヒューマノイドエージェントにお互いの関係がどれだけ親しいかに基づいて会話を調整する力を与えました。彼らのエージェントはUnity WebGLゲームインターフェースを使用して彼ら自身を可視化し、インタラクティブな分析ダッシュボードを使用して時間の経過に伴う刺激されたエージェントの状態を示します。彼らはUnity WebGLゲームエンジンを使用してヒューマノイドエージェントを可視化するためのサンドボックスHTMLゲーム環境を作成しました。ユーザーは3つの異なる世界のいずれかを選択して、各ステップでエージェントの状態と位置を表示することができます。彼らのゲームインターフェースは、シミュレートされた世界からのJSON構造化ファイルを取り込み、アニメーションに変換します。彼らは様々なヒューマノイドエージェントの状態を時間の経過にわたって可視化するためにPlotly Dashを開発しました。彼らのシステムは現在、2つのエージェント間の対話のみをサポートしており、マルチパーティの対話を支援することを目指しています。エージェントは実世界の人間の行動を完全に反映していないシミュレーションで作業しているため、ユーザーにはシミュレーションで作業していることを通知する必要があります。その能力にもかかわらず、人間のような生成エージェントを使用する際には倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。情報の拡散、トレーニングデータに偏りがあること、責任ある使用と監視の可能性などです。

「安全で安心なAIに対する取り組みに基づいて行動する」

「ジェネラティブAIに特化した私たちのバグバウンティプログラムのニュースと、AIの供給チェーンに対するオープンソースセキュリティのサポートについて」

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