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「陪審団がGoogleのアプリストアが反競争的な法律を破ったと判断」

「画期的な判決で、エピックゲームズが検索大手に対する訴訟で勝利しました」

ニューヨークは、チップの研究を拡大するために10億ドルを投資する計画です

この動きは、ニューヨークが新たな国立半導体技術センターを開設するために90億ドルの企業投資を引き寄せることを目指しています

コンセプトスライダー：LoRAアダプタを使用した拡散モデルの正確な制御

彼らの能力のおかげで、テキストから画像への変換モデルは芸術コミュニティで非常に人気がありますただし、現在のモデル、最先端のフレームワークを含めて、生成された画像の視覚的な概念や属性をコントロールするのは難しく、満足のいく結果を得ることができませんほとんどのモデルはテキストのプロンプトにのみ依存しており、継続的な属性の制御に課題があります[…]

(きんむかんりをかくめいかするみっつのほうほう、じぇねれーてぃぶAI)

「生成AIは企業界を揺るがす方法でヘッドラインを飾っていますが、デスクを持たない労働者を雇用するビジネスも、労働力管理（WFM）プロセスの一部としてその技術の利点を受けることができます最近のマッキンゼー＆カンパニーの報告によれば、生成AIは最大で消費する退屈な職場のタスクを自動化する可能性があります」

ハイプに乗ろう！ベイエリアでのAIイベント

サンフランシスコは、世界の人工知能（AI）の首都として誇り高く立っていますAIの領域に没頭するなら、今がこの都市にいるべき最適な時ですこの現象の重要な部分は、AIに焦点を当てたイベントの急増によりもたらされています過去数年間は、ベイエリアのイベント主催者にとって挑戦が続いてきました

「2020年と2021年のトップの声、グレッグ・コキーヨとともにLinkedInで成功しよう」

「私は、LinkedInで注目されるトップボイスのGreg Coquilloさんと魅力的な会話をしました彼はシニアプロダクトマネージャーであり、AIスタートアップの投資家でもありますこの機会を利用して重要なポイントについて深く掘り下げることができました」

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

GPT-4のプロンプト効果の比較：Dash、Panel、およびStreamlit

コンピュータサイエンスの教授として、過去6ヵ月間、私はデータの視覚化作業でGPT-4を大いに取り入れてきました最近、GPT-4の進歩は飛躍的に向上していることがわかりました...

バイトダンスの研究者が「ImageDream」を紹介：3Dオブジェクト生成のための画像刺激とマルチビューディフュージョンモデルの革新的な導入

諺にあるように、「一枚の画像は千語の価値がある」ということわざは、3D制作に画像を第二の手段として追加することで、テキストだけを使用するシステムに比べて大きな利点をもたらします。画像は主に、言語では部分的または不完全にしか説明できない、詳細で豊かな視覚情報を提供します。例えば、画像はテクスチャ、色、空間的な関係などの細かな特徴を明確かつ即座に表現することができますが、単語の説明では同じレベルの詳細を完全に表現するためには助けが必要であり、非常に長い説明が必要になる場合もあります。システムは実際の視覚的な手がかりを直接参照することができるため、書かれた説明を解釈するよりも、複雑さや主観性に幅広いばらつきがあることがありますが、このビジュアルの特異性はより正確で詳細な3Dモデルの生成に役立ちます。さらに、視覚的な手段を利用することで、特に言葉で自分のビジョンを表現するのが難しい人々にとって、意図した結果をより簡単かつ直接的に説明することができます。この多重モダリティの方法は、テキストの文脈の深さと視覚データの豊かさを組み合わせることで、より信頼性のある、ユーザーフレンドリーで効果的な3D制作プロセスを提供する幅広い創造的および実用的なアプリケーションに役立ちます。しかし、3Dオブジェクトの開発の代替手段として写真を使用する際には、いくつかの困難が存在します。テキストとは異なり、画像には色、テクスチャ、空間的な関係など、多くの追加要素があり、これらは単一のエンコーダ（CLIPなど）を使用して正しく分析および理解するのが難しくなります。さらに、オブジェクトの光、形状、自己遮蔽の大きな変化は、不完全またはぼやけた3Dモデルを提供する可能性がある視点合成において、より正確で一貫性のあるものにするために、高度な計算負荷の技術が必要です。画像処理の複雑さにより、視覚情報を効果的にデコードし、多くの視点で一貫した外観を保証するために、研究者はZero123などのさまざまな拡散モデル手法を使用して2Dアイテム画像を3Dモデルに変換してきました。画像のみのシステムの1つの欠点は、合成された視点は素晴らしいように見える一方で、再構築されたモデルは時々ジオメトリの正確さや緻密なテクスチャに関して補完が必要です、特にオブジェクトの背面の視点に関してです。この問題の主な原因は、生成または合成された視点間の大きな幾何学的な不一致です。その結果、再構築時に非一致のピクセルが平均化され、ぼやけたテクスチャと丸みを帯びたジオメトリが生じます。要するに、画像条件付きの3D生成は、テキスト条件付きの生成に比べてより制限の多い最適化問題です。3Dデータの量が限られているため、正確な特徴を持つ3Dモデルを最適化することはより困難になります。最適化プロセスは訓練分布から逸脱しやすい傾向があります。例えば、訓練データセットには様々な馬のスタイルが含まれている場合、テキストの説明だけから馬を作成すると、詳細なモデルが生成される可能性があります。しかし、画像が特定の毛皮の特徴、形状、テクスチャを指定する場合、新しい視点のテクスチャ作成は教授された分布から容易に逸脱することがあります。これらの問題に対処するために、ByteDanceの研究チームは本研究でImageDreamを提案します。研究チームは、現在のアーキテクチャに容易に組み込むことができる多階層画像プロンプトコントローラを提案します。具体的には、カノニカルカメラ座標に基づいて、生成された画像はオブジェクトの中央の正面ビューを描写しなければなりません（アイデンティティの回転とゼロの移動を使用します）。これにより、入力画像の差異を3次元への変換プロセスがよりシンプルになります。多階層コントローラによって情報伝達プロセスが合理化され、画像入力から各アーキテクチャブロックへの拡散モデルの導入が指示されます。図1: たった1枚の写真で、画期的なフレームワークImageDreamはあらゆる角度から高品質な3Dモデルを作成します。以前のSoTAであるMagic123などに比べて、3Dジオメトリの品質を大幅に向上させています。さらに重要なのは、MVDreamと比較して、作成された画像プロンプトからのテキストの優れた画像対応を保持していることです。さまざまな技術を使用して作成されたアイテムの8つのビューが以下に示されており、ImageDreamによって生成されたモデルによって描かれた一致する法線マップが最後の行に表示されています。 MVDreamのような厳格にテキストに基づいたモデルと比較して、ImageDreamは図1に示すように、与えられた画像から正確なジオメトリを持つオブジェクトを生成することで優れています。これにより、ユーザーは画像とテキストの整列を改善するために、よく開発された画像生成モデルを使用することができます。ジオメトリとテクスチャの品質に関しては、ImageDreamは現在の最先端技術（SoTA）のゼロショット単一画像3Dモデル生成器であるMagic123を凌駕しています。ImageDreamは、実験部分での定量評価とユーザーテストを通じた定性的比較を含む、これまでのSoTAの技術を凌駕していることが示されています。

UCバークレーの研究者たちは、LLMCompilerを紹介しました：LLMの並列関数呼び出しパフォーマンスを最適化するLLMコンパイラ

以下は、UCバークレー、ICSI、およびLBNLの研究チームが開発したLLMCompilerというフレームワークです。このフレームワークは、LLMの効率と精度を向上させるために設計されており、マルチファンクションコーリングタスクの遅延と不正確さを解決します。LLMCompilerは、LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータのコンポーネントを通じて関数呼び出しの並列実行を可能にします。 LLMCompilerは、マルチファンクションタスクにおける効率と精度を向上させるLLMのフレームワークです。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから構成されるLLMCompilerは、ベンチマーキングにおいてReActやOpenAIの並列関数呼び出し機能よりも優れた性能を発揮し、一貫したレイテンシの高速化と精度の改善を示します。LLAMA-2やOpenAIのGPTモデルのようなオープンソースモデルと互換性があり、LLMの知識の限界や算術スキルなどの制約に対処し、関数呼び出しの実行に最適化されたソリューションを提供します。このフレームワークはオープンソースであり、さらなる研究と開発を容易にします。 LLMの進化により、コンテンツ生成の能力を超えて関数呼び出しの実行が可能になりました。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから構成されるLLMCompilerは、関数呼び出しのオーケストレーションを最適化します。ベンチマーキングの結果、ReActやOpenAIの並列関数呼び出しと比較して一貫したレイテンシ、コスト、精度の改善が示されました。 LLMCompilerは、LLMにおける関数呼び出しの並列化を可能にするフレームワークです。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから成り立っており、LLMプランナーは実行戦略を策定し、タスクフェッチングユニットはタスクをディスパッチして更新し、エグゼキュータはそれらを並列実行します。LLAMA-2やOpenAIのGPTなどのオープンソースモデルと互換性があり、LLMにおけるマルチファンクション呼び出しタスクを効率的にオーケストレーションするLLMCompilerは、ReActに比べてレイテンシの高速化、コスト削減、精度の改善を実現します。動的なリプランニングをサポートすることで適応的な実行が可能であり、オープンソースのフレームワークはLLMにおけるマルチファンクション呼び出しタスクの効率的なオーケストレーションを提供します。複雑な依存関係や動的なリプランニングのニーズを含むさまざまなタスクでベンチマークが行われ、LLMCompilerは一貫してReActを上回りました。レイテンシの高速化で最大3.7倍、コスト削減で最大6.7倍、精度の改善で9%の向上を実現しました。Game of 24のベンチマークでは、LLMCompilerはTree-of-Thoughtsに比べて2倍の高速化を達成し、OpenAIの並列関数呼び出し機能を最大1.35倍のレイテンシの向上で上回りました。オープンソースのコードは、さらなる探索と開発を容易にします。 LLMCompilerは、LLMにおける並列関数呼び出しの効率、コスト、精度を大幅に改善する有望なフレームワークです。既存のソリューションを上回り、LLMを使用した大規模タスクの効率的かつ正確な実行の可能性を秘めています。そのオープンソースの性質により、利点を活用したい開発者にとってもアクセス可能です。 LLMに焦点を当てたオペレーティングシステムの観点から、LLMCompilerをさらに探求することが推奨されます。計画と実行のレイテンシを考慮しながら、LLMCompilerによるスピードアップの可能性を調査することが望まれます。LLMCompilerに並列関数呼び出しを組み込むことは、LLMを使用した複雑なタスクの効率的な実行に有望です。LLMCompilerの継続的な開発と探求は、LLMベースのソフトウェアの進展に貢献することができます。

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