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「クリスマスラッシュ」3Dシーンが今週の「NVIDIA Studio」でホリデーのチアをもたらします」

編集者の注記：この投稿は、我々の週刊「In the NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、特集アーティストを称え、創造的なヒントやトリックを提供し、そしてNVIDIA Studioテクノロジーが創造的なワークフローを向上させる方法をデモンストレーションしています。友達や家族、そして今週のIn the NVIDIA Studioアーティスト、3Dエキスパートボゾ・バロブによる美しく描かれたサンタのアニメーションを楽しむ季節です。今週は、驚くべきマイルストーンも達成されました。NVIDIA RTXパワードのゲームとクリエイティブアプリが500以上、レイトレーシングやNVIDIA DLSSなどのAIパワードテクノロジーに対応して利用できます。Adobe Creative Cloudスイート、Autodesk Maya、Blender、Blackmagic DesignのDavinci Resolve、OBS、Unityなど、最も人気のあるアプリ120以上がRTXを使用してワークフローを数倍に加速し、新しいAIツールと機能を提供し、リアルタイムのレイトレーシングプレビューを可能にしています。これを祝して、NVIDIA GeForceではギフトカード、希少な＃RTXONキーボードキーキャップなどをプレゼントするキャンペーンを開催しています。参加方法については、GeForceのFacebook、Instagram、TikTok、またはX（以前のTwitter）をフォローしてください。 💚 THANK YOU FOR 500…

『Re Invent 2023の私のお勧め』

ここに私のお気に入りのリストがありますが、特定の順序はありません (Koko ni watashi no okiniiri no risuto ga arimasu ga, tokutei no junjo wa arimasen.)

自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

イントロダクションテクノロジーのダイナミックな風景において、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能との相互作用を再構築しています。この魅力的な領域に深く入り込むと、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであることが明らかになります。彼らは私たちの日常生活にAIを統合するパラダイムシフトを象徴しているのです。自律型AIエージェントの理解自律型AIエージェントは、人間の介入なしで意思決定と行動実行が可能な知的な存在です。これらのエージェントは最新のアルゴリズムと機械学習モデルを活用してデータを分析し、洞察を得て自律的にタスクを実行します。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？以下は、彼らがどのように動作するかの詳細です：計画：目標の定義：エージェントは、達成したい特定のタスクやプロセスの最適化など、あらかじめ定義された目標から始めます。環境の評価：エージェントはセンサーや他のデータソースを通じて、周囲の情報を継続的に収集します。これにより、エージェントは現在の状況や潜在的な障害を理解するのに役立つデータを得ます。プランの生成：エージェントは目標と環境情報に基づいて目的を達成するための計画や戦略を生成します。これにはアクションの計画、適切なツールの選択、潜在的な結果の予測などが含まれる場合もあります。意思決定：データの分析：エージェントはセンサーの読み取り、過去の経験、学習したモデルなどの利用可能なデータを分析し、状況を理解し、異なるアクションの潜在的な結果を予測します。アクションの選択：強化学習や他の意思決定アルゴリズムを使用して、エージェントは目標を達成する可能性が最大化すると信じるアクションを選択します。適応と学習：エージェントは経験から継続的に学びます。行動の結果を監視し、新しい情報に基づいて知識ベースや意思決定プロセスを更新します。ツールとリソース： LLM（大規模言語モデル）：これらは、エージェントの脳として機能し、コミュニケーションや推論のための人間のような言語理解と生成能力を提供します。センサーとアクチュエーターにより、エージェントは物理的な環境を知覚し、相互作用することができます。…

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

枝刈り探索法で最適解を見つける

ブランチアンドバウンドは、多くの混合整数プログラミング（MIP）ソルバーの基本アルゴリズムですそれは数学的最適化ツールキットに素晴らしい追加であり、特に小さな問題には特に役立ちます...

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

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「クリスマスラッシュ」3Dシーンが今週の「NVIDIA Studio」でホリデーのチアをもたらします」

『Re Invent 2023の私のお勧め』

自律AIエージェント：データサイエンスと技術の未来を切り拓く先駆者

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

枝刈り探索法で最適解を見つける

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

「34%高速な整数から文字列への変換アルゴリズム」

進化する離反予測：介入と再トレーニングのナビゲーション

アマゾンセージメーカーとAWSバッチを使用して、ゲティールはモデルトレーニングの時間を90%短縮しました

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