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マウス用のVRゴーグルは、脳研究のために没入感のあるシナリオを作り出します

北西部大学の研究者は、マウス用のバーチャルリアリティゴーグルを開発しました

「エンジニアたちが、心臓の右室のロボットレプリカを設計する」

マサチューセッツ工科大学（MIT）のエンジニアたちは、心臓の右室をロボットのレプリカとして作成しました

「AIがインターネットを食べた年」

2023年を私たちがロボットとコミュニケーションを取り、創造し、ごまかし、協力する年と呼ぶことにしましょう

「アップルのiMessageでのBeeper Miniのブロックは、より大きなブルー/グリーンのバブルのサーガの一部です」

「Appleは顧客を保護するために予防策を取っていますBeeperは、Appleの最新の動きが正反対だと主張しています」

グーグルのマルチモーダルAIジェミニ-技術の深い潜水

「ジェミニを探索してくださいGoogleの高度なマルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな能力を持ち、クロスモーダルな関心を革新的に結集していますジェミニがGoogleのエコシステムに統合され、AIの新たな基準を設定していることを発見してください」

‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

私たちの中の誰もが、昨年の少なくとも1度は、ChatGPTがあなたの役割を置き換えることができるか（いや、むしろいつか）と考えたことがあると思います私も例外ではありません私たちは、最近の...

イントロダクションリストのフィルタリングは、特定の基準に基づいてリストから特定の要素を抽出するPythonでの基本的な操作です。不要なデータを削除したり、特定の値を抽出したり、複雑な条件を適用したりするために、リストフィルタリングの技術をマスターすることは、効率的なデータ操作には欠かせません。この記事では、Pythonでのリストのフィルタリングのさまざまな技術と実用的な方法、さらにデータ選択スキルを向上させるための高度なフィルタリング技術について探求していきます。フルスタックデータサイエンティストになりたいですか？AI＆MLキャリアを進めるためには、BlackBelt Plusプログラムに参加する時がきました！ Source: Favtutor 学習目標 Pythonリストフィルタリングの基本的な概念と重要性を理解する。 filter()、リスト内包表記、lambda関数、および条件文などの主要な技術をマスターし、効率的なデータ操作を行う。チェインフィルター、条件の否定、ネストされたリストフィルタリング、正規表現、カスタム関数などの高度なフィルタリング方法を探求し、Pythonのデータフィルタリングの専門知識を高める。無料でPythonを学びたいですか？今すぐ学ぶ！ Pythonにおけるリストフィルタリングとは？リストフィルタリングとは、特定の条件や基準に基づいてリストから特定の要素を選択することを指します。これにより、必要なデータを抽出し、残りのデータを破棄することができ、元のリストの一部として作業できるようになります。Pythonにはリストをフィルタリングするためのさまざまな方法と技術が用意されており、それぞれに利点と使用例があります。 Pythonにおけるフィルタリングの技術 `filter()`関数の使用 Pythonの`filter()`関数は、関数とイテラブルを引数として受け取り、関数が`True`を返す要素を含むイテレータを返す組み込み関数です。与えられた条件に基づいてリストをフィルタリングするための簡潔な方法を提供します。以下に例を示します： #Pythonコード:def is_even(x): return x % 2 == 0numbers =…

「GPT-4が怠け者です：OpenAIが認める」

OpenAIは、GPT-4が予期せぬ動作を示し、一部のユーザーから「怠惰」と評される中で懸念が浮上しています。最新のGPT-4に関する課題について、OpenAIは最近の承認でフィードバックに対処し、明らかにしています。ユーザーフィードバックがGPT-4の遅延を明らかにするユーザーはピークタイム中にGPT-4から遅延した応答や異常な動作を報告しています。クレームの範囲は、遅い反応や形式上の対応から、特にコード関連のクエリを処理する際の明確な拒否までさまざまです。 Independentによると、コードの断片をリクエストしたユーザーは、AIから不完全な応答を得て、残りの部分を自分で埋めるよう提案されます。 OpenAIの認識と説明 OpenAIは、ユーザーのクレームを認識するためにTwitterを利用しました。同社はGPT-4への最後のアップデートが11月11日に行われ、パフォーマンスの低下が観察されたことは意図せぬものであると明確にしました。ツイートを通じて伝えられた認識は、モデルの振る舞いの予測できない性質とOpenAIが問題解決に取り組む姿勢を強調しています。モデルトレーニングの複雑さに関する洞察 OpenAIはより詳細なツイートスレッドで、チャットモデルのトレーニングの複雑さについて詳述しています。同社は、プロセスの非線形性を強調し、さまざまなトレーニングランでの個性、執筆スタイル、拒否の振る舞い、評価パフォーマンス、さらには政治的なバイアスの発生の可能性に注目しています。 OpenAIはユーザーフィードバックに感謝し、動的な評価上の課題に対処する上での重要な役割を認識しています。 GPT-4の振る舞いを改善するための継続的な取り組み問題を認識しながらも、OpenAIはまだ完全な解決策を実施していません。最近のアップデートの欠如は疑問を呼び起こしますが、OpenAIは具体的な理由については沈黙を守り、公式の情報のみを共有する選択をしています。憶測や噂は避けられ、透明なコミュニケーションに焦点を当て、ユーザーの懸念を認識しています。私たちの意見 GPT-4の最近の「怠惰さ」はアップデートの欠如による意図しない結果ですが、OpenAIが問題解決に取り組む姿勢は明白です。 OpenAIはAIモデルのトレーニングに関連する課題を認識し、会社が行う継続的なテストと評価プロセスを強調しています。 OpenAIはユーザーフィードバックを貴重なものと認識し、AIモデルの振る舞いの動的な領域を航行するための洞察を提供しています。

「GoogleがCloud TPU v5pとAIハイパーコンピューターを発表：AI処理能力の飛躍」

Googleは、AIハイパーコンピュータと呼ばれる画期的なスーパーコンピューターアーキテクチャと共に、テンサープロセッシングユニットのリリースで波紋を広げました。これらの革新的なリリースは、リソース管理ツールのダイナミックワークロードスケジューラーとともに、組織のAIタスクの処理における重要な前進を示しています。直近の11月にリリースされたv5eに継ぎ、Googleの最もパワフルなTPUであるCloud TPU v5pは、従来の設計とは異なり、性能志向のデザインを採用しており、処理能力の大幅な向上を約束しています。ポッドごとに8,960個のチップを装備し、チップ間のインターコネクションスピードは4,800 Gbpsを誇ります。このバージョンは、前のTPU v4と比べて倍のFLOPSと高帯域幅メモリ（HBM）の3倍の印象的な増加を提供します。パフォーマンスへの注力が大きな成果をもたらし、Cloud TPU v5pは、大規模なLLMモデルのトレーニング時にTPU v4と比べて驚異的な2.8倍の速度向上を実証しています。さらに、第2世代のSparseCoresを活用することで、v5pは前任者に比べて組み込み密なモデルのトレーニング速度が1.9倍速くなります。一方、AIハイパーコンピューターは、スーパーコンピューターアーキテクチャの革新的な存在となっています。最適化されたパフォーマンスハードウェア、オープンソースソフトウェア、主要な機械学習フレームワーク、そして適応的な消費モデルを組み合わせています。AIハイパーコンピューターは、単一のコンポーネントの補強ではなく、協力的なシステム設計を活用して、トレーニング、微調整、そしてサービスのドメイン全体でAIの効率と生産性を向上させています。この高度なアーキテクチャは、超大規模なデータセンターインフラストラクチャをベースに、厳密に最適化された計算、ストレージ、ネットワークデザインを特徴としています。さらに、JAX、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークをサポートするオープンソースソフトウェアを介して関連するハードウェアへのアクセスも提供しています。この統合は、Multislice TrainingやMultihost Inferencingなどのソフトウェアと、Google Kubernetes Engine（GKE）やGoogle Compute Engineとの深い統合にも及びます。 AIハイパーコンピューターを特筆するのは、AIタスクに特化した柔軟な消費モデルです。革新的なダイナミックワークロードスケジューラーやCommitted Use Discounts（CUD）、オンデマンド、スポットなどの伝統的な消費モデルを導入しています。このリソース管理およびタスクスケジューリングプラットフォームは、Cloud TPUとNvidia GPUをサポートし、ユーザーの支出を最適化するために必要なすべてのアクセラレーターのスケジュールを効率化します。このモデルでは、Flex…

「SuperDuperDBを活用して簡単にシンプルな重複排除システムを作成する」

私はアイデンティティ解決の分野でかなりの年数を費やしてきました重複する顧客アカウントを特定し、それらをグループに関連付けることを試みてきました多くの大規模なB2C企業に共通する問題の一つです…

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