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「安全で安心なAIに対する取り組みに基づいて行動する」

「ジェネラティブAIに特化した私たちのバグバウンティプログラムのニュースと、AIの供給チェーンに対するオープンソースセキュリティのサポートについて」

このAIの論文は、純粋なゼロショットの設定で、タスクの適応と未知のタスクや環境への一般化に優れたCLIN（Continuous Learning Language Agent）を紹介しています

人工知能の持続的な進化により、繊細な言語ベースのエージェントが複雑なタスクを訓練や明示的なデモなしで実行できるようになりました。しかし、その卓越したゼロショット能力にも関わらず、これらのエージェントは特に異なる環境やタスクにおいて持続的にパフォーマンスを向上させることに制約がありました。この課題に取り組むため、最近の研究チームはCLIN（Continually Learning Language Agent）という画期的なアーキテクチャを提案しました。これにより、言語エージェントは頻繁なパラメータの更新や強化学習の必要なく、複数の試行でパフォーマンスを適応・改善することが可能となります。既存の言語エージェントの状況は、主にゼロショット学習技術を通じた特定のタスクでの熟練度を達成することに焦点を当ててきました。これらの方法は、様々なコマンドの理解と実行において印象的な能力を示してきましたが、大幅な変更やトレーニングなしで新しいタスクや環境に適応することが必要となることが多々ありました。この制約に対応するため、CLINアーキテクチャは、原因の抽象化の獲得と利用を継続的に強調するダイナミックなテキストメモリシステムを導入し、エージェントが時間とともに学習しパフォーマンスを向上させることができるようになりました。 CLINのアーキテクチャは、現在のタスクと過去の経験に基づいてゴールを生成するコントローラ、これらのゴールを具体的な手順に変換するエグゼキュータ、および各試行後に定期的に更新されるメモリシステムなど、一連の相互接続されたコンポーネントを中心に設計されています。CLINのユニークなメモリ構造は、必要な関係と非貢献関係を確立することに焦点を当てており、抽象的な学習における信頼度を評価する「may」や「should」といった言語の不確実性尺度を補完しています。 CLINの最も特徴的な要素は、様々なタスクと環境に対して迅速な適応と効率的な汎化が可能であるという点です。エージェントのメモリシステムにより、以前の試行から有益な知見を抽出し、後続の試行においてそのパフォーマンスと意思決定プロセスを最適化することができます。その結果、CLINは従来の最先端の言語エージェントや強化学習モデルのパフォーマンスを上回り、持続的な学習能力を持つ言語ベースのエージェントの開発における重要なマイルストーンを達成しました。この研究の結果は、言語ベースのエージェントの既存の制約、特に異なるタスクと環境への適応性に対処するCLINの重要な可能性を示しています。継続的な学習や改善を可能にするメモリシステムを組み込むことで、CLINは明示的なデモや広範なパラメータの更新なしに効率的な問題解決と意思決定ができる傑出した能力を示しています。全体として、CLINの登場は言語ベースのエージェントの重要な進展であり、持続的な改善と適応性を備えたインテリジェントシステムの開発に向けた有望な展望を提供しています。革新的なアーキテクチャとダイナミックなメモリシステムにより、CLINは次世代の言語エージェントの新たな基準を設定し、様々な領域でより洗練されて適応性のある人工知能アプリケーションへの道を開拓しています。

アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

この記事では、自己ホストされたLLMsとRAG技術を組み合わせてAIアプリケーションを開発する方法について学びます

Note This translation conveys the same meaning as the original English phrase, which refers to going from a state of poverty to wealth.

大規模言語モデル（LLM）が世界中を席巻している中、ベクトル検索エンジンも同行していますベクトルデータベースは、LLMの長期記憶システムの基盤を形成しています...

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

「Google BigQuery / SQLでの5つの一般的な失敗を避ける方法」

Google BigQueryは多くの理由で人気です非常に高速で、使いやすく、完全なGCPスイートを提供し、データを保護し、早期にミスを発見するようにしていますそれに加えて...

「自己改善のための生成AIと強化学習の統合」

イントロダクション人工知能の進化する領域において、二つの主要な要素が刷新を果たしました：生成型AIと強化学習。これらの最新技術である生成型AIと強化学習は、自己改善型のAIシステムを作り出す可能性があり、機械が自律的に学習し適応する夢を現実のものにするための一歩を踏み出しています。これらのツールは、自己改善型のAIシステムの道を開き、自己学習および自己適応する機械のアイデアに近づくことをもたらしています。最近のAIの進歩は驚くべきものです。人間の言語を理解することから、コンピュータが世界を認識し解釈するのを助けるまで、様々な領域で進歩を遂げてきました。GPT-3のような生成型AIモデルとDeep Q-Networksのような強化学習アルゴリズムは、この進歩の最前線に立っています。これらの技術は個別に変革をもたらしてきましたが、それらが融合することによってAIの能力の新たな次元が開かれ、世界の限界を緩和しています。学習目標強化学習とそのアルゴリズム、報酬構造、強化学習の一般的なフレームワーク、状態行動ポリシーに関する必要な知識と深い知識を獲得し、エージェントがどのように意思決定を行うかを理解する。これらの二つの分野がどのように共生的に組み合わさることで、より適応性の高いインテリジェントシステムを創り出すことができるかを調査する。健康医療、自動車、コンテンツ制作などの分野で、生成型AIと強化学習を統合することによる効果と適応性を示すさまざまな事例研究を学び分析する。 TensorFlow、PyTorch、OpenAIのGym、GoogleのTF-AgentsなどのPythonライブラリに精通し、これらの技術の実装における実践的なコーディング経験を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成型AI：機械に創造性を与える生成型AIモデルは、OpenAIのGPT-3のように、自然言語や画像、音楽などを生成するように設計されています。これらのモデルは、与えられた文脈で次に何が起こるかを予測する原理に基づいて動作します。これらは、自動化されたコンテンツ生成から人間の会話を模倣するチャットボットまで、あらゆることに使用されてきました。生成型AIの特徴は、学習したパターンから新しいものを作り出す能力です。強化学習：AIに決定を学ぶ出典 – Analytics Vidhya 強化学習（RL）はもう一つの画期的な分野です。これは、人間のように試行錯誤から学ぶAIを実現する技術です。これは、Dota 2や囲碁などの複雑なゲームをAIに教えるために使用されています。RLエージェントは、行動に対して報酬やペナルティを受け取り、このフィードバックを使用して時間とともに改善します。ある意味では、RLはAIに自律性を与え、動的な環境での意思決定を可能にします。強化学習のフレームワークこのセクションでは、強化学習の主要なフレームワークについて解説します。実行主体：エージェント人工知能と機械学習の領域では、「エージェント」という用語は、指定された外部環境とやり取りするための計算モデルを指します。その主な役割は、目標を達成するか、一連のステップで最大の報酬を蓄積するために意思決定を行い、行動を起こすことです。 The…

テクノロジーを通じたアクセシビリティと包括性

感覚障害を持つ人々が障害を克服するのを手助けします' (Kankaku shōgai o motsu hitobito ga shōgai o kokufuku suru no o tedasuke shimasu.)

「SECのサイバーセキュリティルール」

「公開企業は、重大なサイバーセキュリティのインシデントを発生した場合、営業日4日以内に報告する必要があります」

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