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[GPT-4V-Actと出会いましょう：GPT-4V(ision)とウェブブラウザを調和させたマルチモーダルAIアシスタント]

最新プロジェクトのGPT-4V-Actのリリースを、Machine Learningの研究者が最近Redditコミュニティと共有しました。このアイデアは、GPT-4VのSet-of-Markとして知られる視覚地上戦略の最近のディスカッションで火をつけられました。興味深いことに、テストではこの機能を備えたGPT-4Vがユーザーインターフェースのスクリーンショットを分析し、特定のタスクを完了するために必要なピクセル座標を提供できることが示されました。これまで、このエージェントはRedditでの投稿、製品検索、そしてレジプロセスの開始などが可能であり、限られたテストにしか耐えていませんが、興味深いことに、ゲームをプレイしようとした際にオートラベラーの欠陥を認識し、そのアクティビティを修正しようとしました。 GPT-4V(ision)とウェブブラウザを完全に統合したGPT-4V-Actは、明晰なマルチモーダルAIヘルパーです。これにより、マウスとキーボードの入出力の低レベルまで人間の制御をシミュレートすることができます。この目標は、人間とコンピュータの間の作業の円滑なフローを提供し、どのUIの使いやすさを大幅に向上させ、ワークフローの自動化を容易にし、自動化されたUIテストの利用を可能にする技術の開発につなげることです。動作原理 GPT-4V-Actは、GPT-4V(ision)とSet-of-Mark Prompting、および個別のオートラベラーを組み合わせることで実現されます。対話可能なユーザーインターフェースの要素ごとに、このオートラベラーによって数値のIDが付けられます。 GPT-4V-Actは、タスクとスクリーンショットからタスクの完了に必要な手順を推測することができます。番号のラベルは、マウスやキーボードによって入力された場合に正確なピクセル座標へのポインタとして使用できます。重要な注意 GPT-4V(ision)は一般に公開されていないため、このプロジェクトでのマルチモーダルなプロンプティングには、現在のChatGPT Plusの購読が必要です。なお、このプロジェクトでの未承認のGPT-4V APIの使用は、対応するChatGPTの利用条件に違反する可能性があります。関数呼び出しなどの機能を備えた言語モデル（LM）の使用は増加しています。これらは主にAPIと状態のテキスト表現上で動作します。ユーザーインターフェース（UI）を持つエージェントは、これらが不可能な一般的な状況でより有用かもしれません。エージェントのコンピュータとの相互作用が人間に類似しているため、専門的な知識を必要とせず、エキスパートのデモによるトレーニングが行われることができます。

「初心者向けの14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアとトピック」

Pythonはデータサイエンスのプロフェッショナルにとって欠かせないツールであり、データ分析、機械学習、科学計算において重要な役割を果たしています。初心者から経験豊富な実践者まで、Pythonのプログラミングスキルを向上させることは継続的な学習の旅です。この記事は、データサイエンスの愛好家のニーズに特化した14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアへの入り口です。これらのプロジェクトは、Pythonのスキル向上だけでなく、データ駆動の取り組みで応用できる実用的なアプリケーションを作成するユニークな機会を提供します。さあ、Pythonプロジェクトの旅を始めましょう！電卓初心者向けのPythonプロジェクトのアイデアとして、基本的な電卓を作成することがあります。このプログラムは、加算、減算、乗算、除算などの基本的な数学的操作を実行します。メモリ機能や履歴追跡のような機能を追加することでさらに充実させることができます。電卓を作ることは、Pythonの基本的な構文と数学的操作の練習になります。 Pythonコード def add(x, y): return x + ydef subtract(x, y): return x - ydef multiply(x, y): return x * ydef…

「4つの簡単なステップであなたのMLシステムを超高速化する」

「ML最適化のローラーコースターへようこそ！この投稿では、4つのシンプルなステップで、いかなるMLシステムを高速訓練と推論に最適化するプロセスをご紹介しますこんなことを想像してみてください：あなたは…」

「14％のコンバージョン率成長ストーリー：Pixis AIとのダイナミックなパートナーシップを解き明かすJOE＆THE JUICE」

この html を日本語に翻訳する（結果には html コードを保持する）： 2002年、JOE & THE JUICE はデンマークの都市オアシスとして登場し、オーガニックで地元産のジュースやコーヒーで健康意識の高い消費者を魅了しました。急速にヨーロッパの250か所に拡大した JOE & THE JUICE は、現在、General Atlantic や Valedo Partners のような大物投資家の支援を受けて、アメリカと中東にも進出しています。 JOE & THE JUICE…

VRが教育界に革命をもたらし始めてから、数年が経ちましたこれは、学生たちに新しい学習体験を提供する優れたツールとなっています仮想現実技術（VR）は、教育における革新的な手法として注目を浴びており、2024年にはさらに進化を遂げることが予想されています

2024年にVRが教育を革新する方法を探求し、魅力的で没入型の学びを体験してくださいメリット、課題、導入手順を発見しましょう

Tech

中国の新しいAI研究は、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現である4K4Dを提案しています

Dynamic view synthesisは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型の仮想再生を作成するプロセスです。このプロセスは、コンピュータビジョンとグラフィックスの分野で長年の研究問題であり、VR / AR、スポーツ放送、芸術的パフォーマンスキャプチャの分野で大きな約束を持っています。動的な3Dシーンの表現には、テクスチャつきメッシュシーケンスを使用した従来の方法がありますが、これらの方法は複雑で計算コストが高く、リアルタイムアプリケーションでは実用的ではありません。最近では、いくつかの手法が動的な視点合成に優れた結果を生み出しており、印象的なレンダリング品質を示しています。ただし、高品質のイメージをレンダリングする際のレイテンシーを改善する必要があるという点では、まだ改善の余地があります。この研究論文では、4K4Dという4Dポイントクラウド表現を紹介し、ハードウェアラスタ化をサポートし、迅速なレンダリングを可能にします。 4K4Dは、4つのフィーチャーのベクトルとして、4Dグリッドベースで3Dシーンを表現します。このような表現では、グリッド内のポイントを規則的にし、最適化しやすくします。モデルはまず、入力ビデオのオブジェクトのジオメトリと形状をスペースカービングアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して表現し、ポイントクラウドから3Dシーンを表現する方法を学習します。次に、ポイントクラウド表現をレンダリングするために、差分深度ピーリングアルゴリズムが開発され、レンダリングスピードを向上させるためにハードウェアラスタイザが活用されます。レンダリングスピードを向上させるために、次の加速技術を適用します：一部のモデルパラメータは事前に計算され、メモリに格納され、グラフィックスカードがシーンを高速にレンダリングできるようにします。モデルの精度を32ビット浮動小数点から16ビット浮動小数点に減らします。これにより、パフォーマンスの損失を見えることなく、FPSが20増加します。最後に、差分深度ピーリングアルゴリズムに必要なレンダリングパスの数を減らし、品質には見えない変化があるまま、FPSが20増加します。研究者は、4K4DのパフォーマンスをDNA-Rendering、ENeRF-Outdoorなどの複数のデータセットで評価しました。研究者の3Dシーンのレンダリング方法は、前者のデータセットでは1080pで400 FPS以上、後者のデータセットでは4Kで80 FPSでレンダリングすることができます。これは、最先端のリアルタイム動的視点合成方法ENeRFよりも30倍以上高速であり、さらに優れたレンダリング品質も提供しています。ENeRF Outdoorデータセットは、複数のアクターを含む比較的困難なものですが、4K4Dは他のモデルと比較しても優れた結果を生み出し、一部のレンダリングで画像の端周りに黒いアーティファクトが発生する他のモデルと比較しても、ぼやけた結果を生み出しました。まとめると、4K4Dは、4K解像度でのリアルタイム視点合成において、遅いレンダリングスピードの問題に対処する新しいメソッドです。これは、状態-of-the-artのレンダリング品質を実現し、レンダリングスピードを30倍以上向上させるニューラルポイントクラウドベースの表現です。ただし、長時間のビデオに対する高いストレージ要件やフレーム間のポイント対応の確立など、いくつかの制限事項があり、研究者は将来の作業でこれらに対処する予定です。

In Japanese, the title would be written as 「プロのようにChatGPT 4Visionを活用する7つの方法」(Puro no you ni ChatGPT 4Vision o katsuyou suru nanatsu no houhou).

イントロダクション人工知能の世界は絶えず進化し続け、人間とコンピュータの相互作用の可能性を広げています。この広がり続ける領域で、OpenAIのChatGPT 4Visionは、AIとの関わり方を革新しています。この最新のChatGPTは、テキストとビジュアルコンテンツをシームレスにつなぐことを目的としており、多様なアプリケーションの可能性を広げています。 ChatGPT 4Visionは、その名前が示す通り、テキストベースの応答を処理・生成する能力に加えて、イメージなどのビジュアルコンテンツの解釈と対話が可能な画期的なAIモデルです。テキストとビジョンの融合により、ChatGPT 4Visionはさまざまな産業や目的において使い勝手の良い貴重なツールとなっています。本記事では、ChatGPT 4Visionの主な特徴と機能を探りながら、このAIモデルの無限の可能性を示す7つの異なるユースケースを紹介します。 ChatGPT 4Visionとは？ ChatGPT 4Visionは、OpenAIによって開発されたChatGPT AIモデルの最新のバージョンです。このバージョンは、ビジョンとマルチモーダルなインタラクションに関連する機能の強化が特筆されます。ChatGPT 4Visionは、画像などのビジュアルコンテンツを解釈し、対話を行うことができます。 ChatGPT 4Visionの主な特徴マルチモーダルな理解：ChatGPT 4Visionは、テキストとビジュアルの入力を扱うことができるため、さまざまなアプリケーションに対応した多目的なツールとなります。画像認識：画像を認識し解釈し、説明や洞察を提供します。ビジュアルコンテンツとの対話：ChatGPT 4Visionを使用して、画像の内容に関して対話することができます。これにより、協力や問題解決において強力なツールとなります。コンテンツ生成：ビジュアルプロンプトに基づいてテキストを生成することができ、より魅力的で包括的なコンテンツ作成が可能です。アクセシビリティ：ChatGPT 4Visionは、画像の詳細な説明を提供することができ、視覚障害を持つ人々のアクセシビリティを確保します。…

「データビジュアル化のためのWebスクレイピングとGPT-4：入門チュートリアル」

ウェブからデータを抽出し、処理し、視覚化する能力は、ますます需要が高まっていますここでは、GPT-4を使用したプラクティカルで実際の例を使って、そのプロセスを細かく説明します

「SwimXYZとの出会い：水泳モーションとビデオのための合成データセット、3.4Mフレームにグラウンドトゥルースの2Dおよび3Dジョイントの注釈が付いています」

人間の動作キャプチャは、スポーツ、医療、エンターテイメント業界のキャラクターアニメーションなど、さまざまな業界で重要なツールとして登場しています。モーションキャプチャは、スポーツにおいて、ケガの予防、ケガの分析、ビデオゲーム業界のアニメーション、さらにはテレビ放送局への情報的な可視化など、さまざまな目的で利用されています。従来のモーションキャプチャシステムは、ほとんどの状況で確かな結果を提供しますが、設置、キャリブレーション、ポストプロセスに費用と時間がかかり、広範なスケールでの利用が困難です。水泳などの水上活動では、マーカーの反射や水中カメラの設置など、独特の問題が生じます。最近の進歩により、簡単で手ごろな価格のデバイスを使って、RGBの写真や映画から動きを捉えることができるようになりました。これらのリアルタイム、単一カメラシステムは、既存のライブビデオデータを利用してスポーツイベントでのモーションキャプチャの広範な適用の可能性を開くかもしれません。これは、アマチュアアスリートのトレーニングプログラムを向上させるために小規模な構造物に使用されるかもしれません。ただし、より多くのデータが必要なため、水泳におけるコンピュータビジョンに基づくモーションキャプチャではいくつかの障壁があります。2D（2D関節、体のセグメンテーション）または3D（3D関節、仮想マーカー）のいずれのHuman Pose and Shape（HPS）推定手法でも、画像から情報を抽出する必要があります。ただし、従来のデータセットでトレーニングされたコンピュータビジョンアルゴリズムは、水中データの取り扱いには力不足であり、訓練用の画像とは大きく異なります。 HPS推定の最近の進展により、合成データが実際の画像を置き換えたり補完したりすることができるようになりました。彼らは、SwimXYZを導入して、水泳における画像ベースのモーションキャプチャ技術の応用範囲を拡大しようとしています。SwimXYZは、リアルな泳ぎのプールから採取された2Dおよび3D関節が注釈付けされた水泳専用映像を備えた人工的なデータセットです。SwimXYZを構成する11520本の映画の3.4百万フレームは、カメラの視点、対象物と水の見た目、照明、アクションなどが異なります。また、SMPL形式の240本の合成水泳モーションシーケンスとともに、SwimXYZはさまざまな体形と水泳モーションを提供しています。 CentraleSupélec、IETR UMR、Centrale Nantes、Université Technologique de Compiègneの研究者たちは、この研究でSwimXYZを作成しました。この大規模な人工水泳動作と映像のコレクションは、論文の承認後にオンラインで公開される予定です。SwimXYZの試験は、水泳におけるモーションキャプチャの潜在能力を示しており、その目標はより広く使用されるようになることを支援することです。将来の研究では、SwimXYZが提供する映像を用いて2Dおよび3Dポーズ推定モデルのトレーニングに加えて、SMPL形式の動作を使用してポーズのトレーニングやモーションプライオリを行うことができます。また、将来の作品では被写体（性別、体型、水着のルックス）や場所（外部環境、プール底）の多様性を補完することも考えられます。その他の改善点として、セグメンテーションや深度マップなどの他のアノテーションの追加や、飛び込みやターンなどの追加の水泳モーションなどが考えられます。

「GATE DA 2024のサンプル問題集」

導入 GATE 2024の志望者の皆さん、素晴らしいニュースです！インド科学研究所（IISc）が、今後のGATE試験のためのサンプル問題を発表しました。これらのサンプルは、準備を強化するための貴重な資源です。このブログ投稿では、GATE DAのサンプル問題からの質問の包括的なリストを編集しました。最初の25の質問は1マークずつ Q1. 𝑏を検索木の分岐係数とします。最適なゴールに到達するために、初期状態から𝑑回のアクションが必要な場合、最悪の場合には、反復深化深さ優先探索（IDDFS）と反復深化A*探索（IDA*）では初期状態が何回展開されますか？ (A) IDDFS – 𝑑, IDA* -𝑑(B) IDDFS – 𝑑, IDA* -(𝑏)^d*(C) IDDFS – 𝑏^d, IDA* -𝑑(D) IDDFS…

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