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「AIとニューロモーフィックコンピューティングのギャップを埋める」

人工知能の進化が急速に進む中で、成長する計算要求に対応できるハードウェアを求める取り組みは絶え間なく行われていますこの取り組みにおける重要な進展は、パデュー大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）、エコール・スペリウール・ド・フィジック・エ・ド・[…]を中心とした共同研究によって達成されました

Quantum computing

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃73

今週の会話は、再びOpenAIのDevdayの余波、新製品のリリース、そしてGPTStoreの将来の可能性についての推測で占められていましたすでに10,000以上のGPTが作成されています...

マイクロソフトアジュール：クラウドコンピューティングの未来を支える

Microsoft Azureの現代のビジネスやテクノロジー環境への影響を発見してください主な特徴、利点、使用例を探索しましょう

ディープラーニング実験の十のパターンとアンチパターン

この記事では、深層学習エンジニアとしての10年の経験から収集したパターンとアンチパターンのリストを紹介します深層学習エンジニアリングは実験のすべてです

「注目のAI GitHubリポジトリ：2023年11月13日の週」

11月13日の週で、月の半ばを過ぎようとしていますターキーデーについて話す前に、今週のトップ５のリポをチェックするのが時間です再び、いくつかの馴染みのあるリポがありますが、いくつかはリストに新たに加わり、配置も変わっています...

「Rosalynがオンライン試験の不正行為に立ち向かうためのStableSight AIを公開」

オンライン教育における学術的不正行為の複雑さが増す中、RosalynはStableSightを導入し、オンライン試験中の生成AIと組織化された不正行為に対抗するために開発された高度なAIシステムを提供しています。プロフェッショナルな資格の需要の増加は、認定された従業員と非認定された従業員の賃金格差によって引き起こされていますが、これによりオンラインテスト環境での堅固な反不正対策の必要性が高まっています。革新的な機能と積極的なアプローチを備えたStableSightは、公正さ、正確さ、受験者の権利を重視しながら、この問題に対処することを目指しています。 StableSightは従来の反不正対策を超えた包括的なAIベースのソリューションです。目線追跡モデルにより、試験中に不正行為を試みる個人がよく利用する副画面の検出が可能です。キーボード相関モデルにより、キーボードの音響分析を通じて入力されるテキストを予測し、隠されたデバイスを不正目的で使用する試みを阻止します。このプラットフォームのアプローチには、不正行為の疑われるケースを特定し、人間のレビュアーにエスカレートすることが含まれており、受験者の行動評価における公正さと正確さへの取り組みが強調されています。チームはオンライン教育と試験の変化する状況を強調し、生成AIが不正行為に新たな機会を提供していることや、ネットワーク効果を引き起こす可能性があることを指摘しました。StableSightは従来の不正行為や生成AI、組織化された不正行為の複雑な課題に対処するために、注意深く開発されました。Rosalynは招待制のゲーム化されたポータルを導入し、StableSightに対して20回の録画された試験セッションを通じて不正行為の検出能力をテストする機会を提供しています。このプラットフォームのAI監督サービスは、米国国防総省、Coursera、Stripe、Nexford大学、Dominican大学、Missouri Baptist大学など、注目すべき組織から認められています。Rosalynは、認定と学位の誠実性と信憑性を維持することに焦点を当てながら、AIによって新しい不正行為方法を検出するための継続的な更新と学習が不可欠であると考えています。報告されたオンライン試験の不正行為の増加に関して、特にコロナ禍中のオンラインテスト環境において、Rosalynの積極的なアプローチは厳格な反不正対策の需要に合致しています。2022年の学術研究によれば、35％の学部ビジネス学生がオンラインテスト中に不正行為を認めています。Rosalynと言語テストパートナーによる共同研究は、StableSightが受験者の中で不正行為を行っているグループを特定する能力を示しています。 AI監督プラットフォームによって生じる潜在的なバイアスや誤った警告に対する懸念に対応するため、Rosalynはバランスの取れたアプローチを重視しています。StableSightは、高度なアルゴリズムと人間の監督を組み合わせた人工知能との連携を活用し、オンライン不正行為の検出精度を向上させています。この統合により、特定の場合にのみテストシナリオに介入が行われ、受験者に不要な結果が生じることがないようになっています。リモート監督の需要がますます高まる中、Rosalynはシステムをより透明で使いやすくする必要性を認識しており、受験者のプライバシーと快適さを重視しながら、オンラインテスト体験を向上させ、オンライン資格の誠実さを維持するための調和の取れたエコシステムの確立を目指しています。StableSightはオンライン試験の不正行為に対する戦いで先駆的な解決策として現れ、公正で安全なオンライン教育環境に向けた大きな進歩です。記事元：Rosalyn Unveils StableSight AI to Combat Rising Online Exam Cheating – MarkTechPost

「人工知能対応IoTシステムのための継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）」

CI/CDは、IoTにおけるAIにとって重要ですバージョン管理、テスト、コンテナ、モニタリング、セキュリティは、信頼性のある展開を保証します

ファイデムのチーフ・プロダクト・オフィサー、アルパー・テキン-インタビューシリーズ

アルパー・テキンは、FindemというAI人材の獲得と管理プラットフォームの最高製品責任者（CPO）ですFindemのTalent Data Cloudは、最も先進的な人材データに基づいて構築されています市場の動向と同じくらい速く学習し、あなたのチーム全体に対して比類のない人材インテリジェンスを提供します以前は連続起業家として活動し、創業者兼CEOとして活躍していました[…]

分散システム設計におけるコンセンサスアルゴリズムの役割の探索

この記事では、信頼性、データの一貫性、および耐障害性を確保する責任を負う人々の重要性と役割について探求します

「グーグルディープマインドが発表したこのAI論文は、事前学習データの構成と予め訓練された変形器のコンテキスト学習との間のギャップを研究しています」

Google DeepMindの研究者は、大規模な言語モデルであるtransformerのin-context learning (ICL)の能力を探求しました。ただし、彼らの研究はドメイン外のタスクに取り組む必要があり、事前学習の分布を超えた機能の一般化に制約が存在することを明らかにしました。その結果、高容量のシーケンスモデルの印象的なICLの能力は、基本的な一般化に対する組み込みの帰納バイアスよりも事前学習データのカバレッジにより依存していることが示唆されています。この研究は、transformerモデルがICLを使用してfew-shot learningを行う能力を調査しています。事前学習データがモデルのパフォーマンスに及ぼす影響を強調しています。本研究では、transformerが事前学習データに適切にタスクファミリーをカバーしている場合、非監視モデル選択で優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。ただし、ドメイン外のタスクに取り組む際には制約や一般化の低下が見られます。結果として、関数クラスの混合で訓練されたモデルは、単一のクラスで訓練されたモデルとほぼ同等のパフォーマンスを示すことが明らかになりました。本研究には、各種の事前学習データ構成におけるモデルのパフォーマンスを示すICL学習曲線も含まれています。この研究は、transformerモデルのICLの能力について掘り下げ、事前学習分布内外のタスクの学習能力に優れていることを強調しています。Transformerは高次元かつ非線形な関数の扱いにおいて優れたfew-shot learningを示します。本研究では、事前学習データがこれらの能力に与える影響を制御された設定で理解することを目的としています。それにより、データソースの構築の影響を把握し、事前学習およびドメイン外の一般化を調査します。パフォーマンス評価には、訓練時には見られなかったタスクや訓練済み関数の極端なバリエーションなども含まれます。制御された研究では、自然言語ではなく(x, f(x))のペアで訓練されたtransformerモデルを使用し、事前学習データがfew-shot learningに与える影響を詳しく調べています。異なる事前学習データの構成を持つモデルを比較することで、研究はさまざまな評価関数に対するモデルのパフォーマンスを評価しています。関数クラスファミリー間のモデル選択とドメイン外の一般化を探求することで、ICL曲線を取り入れ、さまざまな事前学習データ構成での平均二乗誤差を示しています。事前学習分布内外のタスクについての評価では、失敗モードや一般化の低下の経験的証拠が明らかになります。 Transformerモデルは、事前学習データのバリエーションのあるタスクファミリーからほぼ最適な非監視モデル選択を示します。ただし、事前学習データの範囲外のタスクに直面すると、さまざまな失敗モードや一般化の低下が現れます。異なる事前学習データ構成に基づいてモデルを比較すると、関数クラスにのみ事前学習されたモデルとほぼ同等のパフォーマンスを発揮することが明らかになります。この研究では、スパースモデルと密なモデルの間の違いによって正規化された平均二乗誤差の平方差メトリックを導入し、基本的な一般化能力における事前学習データのカバレッジの重要性を強調しています。結論として、事前学習データの構成は、特に自然言語の設定において、transformerモデルの正確なモデル選択において重要な役割を果たします。これらのモデルは明示的なトレーニングなしで新しいタスクを学習できますが、事前学習データを超える充電の扱いには助けが必要となる場合があり、異なる失敗モードや一般化の低下が生じます。したがって、ICLの理解と実現により、これらのモデルの総合的な効果を向上させることが重要です。

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