Search Results プロトタイプ

「2023年にPrompt Engineeringを使用するであろう5つの仕事」

「OpenAIのChatGPTが登場し、大規模な言語モデルを一般のイメージに広めた以来、これらのAIモデルを十分に活用する能力は、すぐに非常に求められるスキルとなりましたそのような中、企業はAIの全ての潜在能力を引き出すために、迅速なエンジニアリングが必要であることに気付き始めています...」

Prompt Engineering

ドメイン特化LLMの重要性

大規模な言語モデル自体は素晴らしいツールですが、多くの人が気づいていないかもしれませんが、特定のドメインや業界に特化したモデルはさらに強力ですこれらのモデルは、業界向けにより具体的なデータで訓練されているだけでなく、さまざまな利点も提供されています

「インテリアデザインのための中間プロンプト」

「これらのミッドジャーニーのインテリアデザインのヒントを使って、家のどの部屋でもリフレッシュしてください」

2023年、最高のAI画像生成ツールは非常に複雑で高度であり、ユニークなデザインを育んでいます。デザイナーは時間制約やクリエイティブな障害に取り組むのに役立つシームレスなソリューションにアクセスできるため、無限の創造的な可能性の王国を開放します。この記事では、2023年のトップ10のAI画像生成ツールを紹介し、デザイナーに視覚的に魅力的なコンテンツを作成するための新たな自由を提供します。今日のAI写真生成技術がクリエイティブ業界を変革する能力を持っているかを探求しましょう。 AI画像生成ツールとは何ですか？既存のデータからパターンを学習して新しい画像を作成するために使用されるAI技術は、一般的にAI画像生成ツールとして知られています。このような画像生成ツールの他の技術的な名称には、AIパワード画像合成ツールまたは生成的対抗ネットワーク（GAN）があります。生成的対抗ネットワークは、ジェネレータとディスクリミネータの2つのニューラルネットワークで構成されています。これらのネットワークは競争的なプロセスで同時に動作します。ジェネレータは新しい画像を作成し、ディスクリミネータはそれらをデータセットと比較します。ジェネレータのますますリアルな視覚効果を活用することで、芸術、デザイン、エンターテイメントなど、さまざまな用途に活用することができます。 AI画像生成ツールはデザイナーをどのようにサポートできますか？さまざまな分野のデザイナーは、AI画像生成ツールを通じてさまざまな利点を享受しています：アクセシビリティ： AIによって生成された画像は、デザインの専門知識がない人々にもコンテンツ制作やデザインツールをより利用しやすくすることができます。芸術における協力： AI技術を使用することで、デザイナーやアーティストは人間の創造力とAI生成の特徴を組み合わせたハイブリッドな芸術作品を共同で制作することができます。創造性の向上： AI画像生成ツールは、デザイナーが制約を超えて新しいデザイン手法を試してみることを促すモチベーションの源となることができます。スタイルの探求：デザインの専門家は、さまざまな芸術的および美学的スタイルを試して実験することができ、創造的な可能性を広げることができます。アイデアの生成：デザイナーは迅速にさまざまなデザインのコンセプトやバリエーションを生み出し、新しいコンセプトやアプローチを試すことができます。パーソナライズとカスタマイズ：デザイナーは人工知能を活用して、特定のクライアント、観客、またはブランディング原則にカスタマイズされたパーソナライズされたビジュアルを作成することができます。時間の効率化： AI生成ツールによって単調なプロセスを自動化することで、デザインプロセスを大幅に高速化し、デザイナーがより創造的で戦略的な要素に集中する時間を確保することができます。ビジュアルプロトタイピング：デザイナーはAI生成ツールによって生成されたビジュアルプロトタイプやモックアップを利用して、手作業のデザイン作業に多くの時間を費やす前にアイデアを視覚化することができます。トップ10のAI画像生成ツール以下は、2023年のトップ10のAI画像生成ツールの徹底的なリストです：…

「LangChainとGPT-4を使用した多言語対応のFEMAディザスターボットの研究」

この記事では、洪水や竜巻などの災害に備え、生き残るために、多言語対応のアメリカ連邦緊急事態管理庁（FEMA）の災害チャットボットを作成する方法について探求します

「IBMの「脳のような」AIチップが、環境にやさしく効率的な未来を約束します」

興味深い進展として、テクノロジー巨人IBMが人工知能（AI）の世界を革新するかもしれない「脳のような」チップのプロトタイプを発表しました。エネルギーを大量に消費するAIシステムの環境への影響についての懸念が高まる中、この革新はよりエネルギー効率が高く持続可能なAI技術への重要な一歩となる可能性があります。この画期的なチップは、人間の脳の複雑なつながりからインスピレーションを得ており、さまざまなプラットフォームでAIシステムを再構築する可能性を提供しています。また読む：IBMとNASAが連携して地球科学GPTを作成：地球の謎を解読する将来のエネルギー効率の高いAI IBMのプロトタイプチップは、AIのエネルギー効率を劇的に改善することを約束しています。エネルギーを大量に消費するAIインフラストラクチャに関連する炭素排出量への懸念が高まる中、この革新的なチップは希望の光です。このチップのデザインは、最小の電力消費で高性能を実現する人間の脳の驚異的な効率にインスピレーションを得ています。このブレークスルーは、先進的で環境に配慮したAI技術の道を開くかもしれません。また読む：AI技術がリサイクルをどのように変革しているのか？人間のつながりを模倣するこのプロトタイプチップの中心には、革新的なアプローチがあります。それは、人間の脳内のつながりのように機能するコンポーネントであるメモリスターを使用することです。0と1のバイナリデータストレージに頼る従来のデジタルチップとは異なり、メモリスターをベースとしたチップは情報を処理する私たちの脳の複雑な方法と似たような範囲の値を格納することができます。この「アナログ」アプローチは、より微妙で複雑な人間の認知をより良く模倣したAIシステムへとつながる可能性があります。また読む：人工知能と人間の知能：トップ7の違い自然を模倣したコンピューティングの活用サリー大学のフェランテ・ネリ教授によると、メモリスターをベースとしたアプローチは自然を模倣したコンピューティングの一環です。この分野は、人間の脳の機能を模倣しようとします。メモリスターの「電気の履歴を記憶する」能力は、生物学的なシステムのシナプスの振る舞いを反映しています。相互に接続されたメモリスターは、人間の脳の働きに近いネットワークを生み出す可能性があります。前途に立ちはだかる課題と機会脳のようなチップの可能性は非常に大きいものですが、専門家は注意を促しています。ネリ教授は、メモリスターをベースとしたコンピュータを実現することは複雑であり、材料費や製造の複雑さなどの課題があります。しかし、彼は慎重な楽観主義を持ちながら、脳のようなチップの出現が近い将来にあるかもしれないと示唆しています。また読む：NVIDIAが発表したゲーム変革的なAIチップは、生成型AIアプリケーションを高速化する AIエコシステムの環境への配慮 IBMのチップは、既存のAIシステムとの互換性とエネルギー効率を提供しています。この革新は、スマートフォンから自動車まで、バッテリー寿命の延長や新しいアプリケーションへと展開する可能性があります。さらに、大規模に統合されれば、これらのチップはデータセンターのエネルギー消費量を大幅に削減し、冷却に必要な水量を減らすことができます。また読む：NVIDIAのAIが地球温暖化から地球を救う私たちの意見持続可能な未来を目指す世界において、IBMのプロトタイプチップの可能性は輝いています。広範な採用に向けた道のりには課題が残りますが、この革新は持続可能でより効率的なAI技術の基盤を築くかもしれません。継続的な研究と開発による可能性は魅力的であり、AIと持続可能性が調和して共存する未来の一端を示唆しています。

「HaystackパイプラインとAmazon SageMaker JumpStartを使用して、LLMsを用いたエンタープライズ検索のための本番用ジェネレーティブAIアプリケーションを構築する」

この投稿では、HaystackパイプラインとAmazon SageMaker JumpStartおよびAmazon OpenSearch ServiceからのFalcon-40b-instructモデルを使用して、エンタープライズ検索のためのエンドツーエンドの生成型AIアプリケーションを構築する方法を紹介します

「PythonとLinuxでのポスト量子暗号化」

もしエドワード・スノーデンの言葉を信じるなら、暗号化は「監視に対する唯一の真の保護手段」[1]ですしかし、量子技術の進歩によって、この安全装置が危険にさらされる可能性があります本記事では、その理由について議論します...

「IBMとNASAが連携し、地球科学GPTを創造する：地球の謎を解読する」

データが絶対的な存在となる時代において、NASAの地球科学ミッションによって生成される膨大な情報を管理することは、膨大な挑戦をもたらします。IBM、HuggingFace、そしてNASAの共同作業により、オープンソースの地理空間の基礎モデルが生まれました。この革新は、研究者や愛好家がデータの海を楽々と航海できるようにすることを目指しています。また、これは新たな気候や地球科学のAIアプリケーションの波の設計図としても機能します。また、以下も参照してください：データ駆動の課題：データの殺到を制御する NASAの地球科学ミッションの規模は驚異的です。2024年までに、250,000テラバイトのデータが生成される可能性が示されています。このデータリポジトリの膨大さは、この情報の豊富さを管理し活用するための独創的な解決策の必要性を引き上げています。このために、テクノロジー巨大企業であるIBM、AIプラットフォームのHuggingFace、そして尊敬されるNASAの協力によって、共同の取り組みが形成されました。 IBMのオープンソース地理空間基礎モデルこの連携の核心には、AIによる探査を通じた新たな理解の時代を切り開くという狙いがあります。IBMのWatsonx.aiの機能を活用し、NASAのHarmonized Landsat Sentinel-2衛星データ（HLS）の一年分を利用して、素晴らしいオープンソースの地理空間基礎モデルが生まれました。広範なデータアーカイブの探索が可能なこのモデルは、画期的な気候や地球科学のAIアプリケーションの基盤となっています。また、以下も参照してください：Falcon AI：新たなオープンソースの大規模言語モデル GPTにインスパイアされたプロトタイプ：NASAが気候探査を先導この共同作業は、GPTモデルの強力な機能に着想を得て、AIプロトタイプの作成を中心としています。地球の複雑な謎を解読するために設計されたこのプロトタイプは、私たちが環境の課題を理解し対処する方法を革新する洞察をもたらすことを約束しています。このプロジェクトでは、IBMの基礎モデルの取り組みとNASAの地球衛星データのリポジトリを統合することで、気候変動研究などの重要な領域でAIの影響を高めることを目指しています。また、以下も参照してください：NVIDIAのAIによる地球温暖化からの地球の救済高性能のための微調整このモデルの性能向上は、協力によって達成された素晴らしい偉業です。洪水や火災跡のマッピングなどのタスクに対してラベル付けされたデータを使用して、チームは既存の最先端モデルと比較して驚異的な15パーセントの性能向上を実現しました。さらに、この向上は半分のデータ量で達成されました。オープンソース技術が私たちの惑星の未来を形作る役割 IBM Research AIのVPであるSriram Raghavan氏は、気候変動の領域を含む、画期的な発見を促進するためにオープンソース技術の重要な役割を強調しています。彼は、IBMの適応可能な基礎モデルの取り組み、NASAの貴重な衛星データのリポジトリ、そしてHuggingFaceの先進的なオープンソースAIプラットフォームのシナジーを称賛しています。この共同作業は、より持続可能な惑星を育む解決策の開発を加速することを目指しており、協力の精神を具現化しています。また、以下も参照してください：Metaが彼らの有望なプロジェクトをすべてオープンソース化 | その理由を見つけよう私たちの言葉…

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エッジにおける生涯学習