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「500のゲームとアプリが現在RTXによって動作中：DLSSとレイトレーシングの新たな一歩」

今週は、NVIDIA DLSS、レイトレーシング、AI技術を利用したRTXゲームとアプリケーションが500本を超えることをお祝いしています。この成果は、NVIDIAの革命的なRTX技術によって支えられており、ゲームのグラフィックスとパフォーマンスを変革しています。この旅は2018年にケルンで行われた電撃的なイベントで始まりました。市内の工業地帯北部にある鋼鉄とコンクリートの音楽会場で、1,200人以上のゲーマーが息をのんでわくわくしている中、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファンがNVIDIA RTXを紹介し、「これは歴史的な瞬間です… コンピュータグラフィックスが再発明されました」と宣言しました。この画期的な発表は、世界最大のゲーム見本市であるGamescomの舞台となり、GeForce RTX 2080 Ti、2080、2070のグラフィックスカードが紹介されました。 2018年に発売され、NVIDIA RTXは現代のゲームとクリエイティブアプリケーションの視覚的な忠実度とパフォーマンスを再定義しました。最も技術的に高度なゲームは、RTXテクノロジーによって開かれたテクニックに頼っています。専用のRTコアによって可能になったレイトレーシングは、ゲーム内で没入感のあるリアルなライティングと反射を提供します。このテクニックは、レイトレーシングのために単一のグラフィックス要素のみを持つゲームから、Alan Wake 2、Cyberpunk 2077、Minecraft RTX、Portal RTXなど、ゲーム内のすべての光にレイトレーシングを使用するゲームまで進化しました。さらに、Tensor Coresによって強化されたNVIDIA DLSSは、AIグラフィックスを高速化し、DLSSフレーム生成によるパフォーマンス向上とDLSSレイ再構築によるRT効果の向上を実現しました。これは、Cyberpunk 2077: Phantom…

「LLMテクノロジーの理解」

「LLMテクノロジーの進歩を発見しましょうLLMテクノロジーの世界を探求し、AIとNLPの分野における重要な役割を見つけましょう」

「Q*とLVM LLMのAGIの進化」

「Q*とLVMによるAIの未来を探求し、論理的な推論とビジョンAIのためのLLMを高度化させて、AGIへの道を開拓してください」

「大規模言語モデルをより効率的に最適化できるのか？LLMの効率性に関するアルゴリズムの進化についての包括的な調査をご覧ください」

より効率的に大規模言語モデルを最適化できるのか？マイクロソフト、南カリフォルニア大学、オハイオ州立大学など、複数の組織の研究者からなる研究チームが、LLM（大規模言語モデル）の効率向上を目指したアルゴリズムの進歩について徹底的なレビューを提供しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術などを網羅し、将来の効率的なLLM開発の礎を築こうとしています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーし、LLMの核心的な概念と効率指標について説明しています。このレビューでは、効率的なLLM開発に貢献する方法論の最新の総合的な概要を提供しています。研究者は関連する研究の見落としを認識し、さらなる参考文献の提案を推奨しています。 LLMは自然言語理解において重要な役割を果たしていますが、高い計算コストのために誰にでも簡単にアクセスできるものではありません。この課題に取り組むために、研究者は効率を向上させ、アクセス性を高めるためのアルゴリズムの進歩を継続的に行っています。これらの進歩は、AI、特に自然言語処理の領域における将来のイノベーションの道を切り拓いています。この研究は、LLMの効率を向上させるアルゴリズムの進歩を調査しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術など、さまざまな効率の側面を検討しています。Transformer、RWKV、H3、Hyena、RetNetなどの具体的な方法が言及されています。議論には知識の蒸留法、コンパクトなモデル構築法、注意モデリングと計算の最適化のための頻度ベースの技術などの具体的な手法が含まれています。この調査は、特定の領域に焦点を当てるのではなく、多様な効率の側面をカバーするLLMの効率についての包括的な視点を採用しています。貴重な情報源として役立ち、LLMの効率に関する今後のイノベーションの基盤を築いています。参考文献リポジトリを含めることで、この重要な分野のさらなる探求と研究のための有用性が高まります。ただし、研究の特定の結果や方法の詳細は、提供されたソースに明示的に記載されるべきです。まとめると、この調査では、LLM技術の効率を高めるための最新のアルゴリズムの進歩について詳しく説明しています。スケーリングの法則、データの利用、アーキテクチャの革新、トレーニング戦略、推論技術をカバーしています。アルゴリズムの解決策の重要性を強調し、モデルの圧縮、知識の蒸留、量子化、低ランク分解などの手法を探求し、LLMの効率を向上させることになります。この包括的な調査は、LLMの効率の現状についてさまざまな貴重な洞察を提供する必須のツールです。

「Andrej Karpathy LLM Paper Reading List for LLM Mastery」のためのアンドレ・カルパシーの論文読書リスト

アンドレイ・カルパシーは、機械学習と言語の交差点での重要な貢献とリーダーシップで知られており、そのため、カルパシーの論文読書リストは、それらを求める人々にとっての羅針盤として役立ちます...

AI（人工知能）はキッチンを乗っ取っているのか？マクドナルドがGoogleと手を結び、GenAIを展開する

ファストフード技術を再定義する動きとして、マクドナルドとGoogleは2024年からGenerative AIを展開するためのパートナーシップを組みました。このグローバルな連携は数年にわたり、Google Cloudのテクノロジーをマクドナルドの世界中の店舗ネットワークにシームレスに統合することを目指しています。この戦略的なコラボレーションは、レストラン技術プラットフォームを未だかつてない洗練度と生産性の領域に押し上げる、重要な前進の一歩を示しています。パートナーシップの公開マクドナルドとGoogleは、Google Cloudのテクノロジーの力を世界中の数千のレストランで活用するための包括的なパートナーシップを発表しました。この変革的なステップは、マクドナルドがファストフード業界におけるデジタルイノベーションの最前線にとどまることへの取り組みを強調しています。このパートナーシップは、Google Cloudのハードウェア、データ、AI技術を活用して、デジタルビジネスの成長において類いまれなる成果を上げることに焦点を当てています。ストアでの技術革新このコラボレーションの一環として、マクドナルドは店舗と顧客プラットフォーム全体で最先端の進歩を実施する予定です。これには、人気のあるモバイルアプリの強化が含まれ、現在1億5000万人のメンバーを抱えるマクドナルドの広範なロイヤリティプログラムへのゲートウェイとして機能します。さらに、マクドナルドの世界中のセルフサービスキオスクも大幅なアップグレードを予定しており、顧客によりスムーズで効率的な体験を提供します。 Generative AIの役割このコラボレーションの中心となるのは、2024年から展開されるGenerative AIの統合です。数千のマクドナルド店舗でハードウェアとソフトウェアのアップグレードが行われ、ファストフード大手は前例のないスケールでGenerative AIの力を活用することができるようになります。この導入は、様々な運営面を最適化することを目指しており、AIによる自動化を通じてより熱々で新鮮な食品を提供するというマクドナルドの期待が示唆されています。さらに、マクドナルドが有名なフライの新鮮さを保証するためにAIを利用するという取り組みは、このコラボレーションの注目すべきポイントです。Generative AIを展開することで、ファストフード大手は運営を最適化し、お客様により熱々で新鮮な食品を提供することを約束しています。フライの調理をどのようにAIが革新するのかの詳細は明かされていませんが、マクドナルドが先駆的なテクノロジーを通じてアイコニックなメニューの品質を向上させるという重要な一環は、ファストフードダイニングの未来への魅力的な一端を垣間見せています。 Google Distributed Cloud – 技術的なゲームチェンジャーこれらの進化を円滑に展開するために、Google Distributed Cloudは数千のマクドナルド店舗で展開予定です。この先端技術により、クラウドベースのアプリケーションと現場のAIソリューションを利用することで、店舗運営におけるよりローカライズされたコントロールが可能となります。このパートナーシップにより、マクドナルドはGoogle…

「2024年にデータサイエンティストになるためのトップ10のKaggle機械学習プロジェクト」

「トップ10のKaggle機械学習プロジェクトでマスターデータサイエンスを学び、データサイエンティストになろう」

Machine learning

「GoogleのNotebookLMを使用したデータサイエンス：包括的ガイド」を使ってみよう

このブログ記事では、NotebookLMの機能、制約、および研究者や科学者にとって重要な高度な機能について探求します

Artificial Intelligence

「Googleが最新のAIモデルGeminiを発表」

Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとGoogleのCEOサンダー・ピチャイは、待望のAIモデル「ジェミニ」を紹介しましたこのテックジャイアントのAIモデルは、人工知能の領域を再定義すると言われています同社のブログ投稿によれば、ジェミニは最先端の機能を提供し、OpenAIをも凌駕する可能性があると約束されています...

SQLを練習するための最高のプラットフォーム

SQL、またはStructured Query Language（構造化クエリ言語）は、データベースの言語です。コンピュータがデータを理解し管理するための方法です。データアナリスト、科学者、エンジニアを目指す場合、SQLはテックワールドで必須のスキルです。このガイドでは、SQLのスキルを磨き、データ関連の面接で成功するための最良のプラットフォームをご紹介します。ですから、SQLの問題に困ったことがあるのであれば、心配しないでください。夢の役割に向けて、SQLのパワーを引き出すためのツールを持っています。 HackerRank HackerRankは、SQLスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームであり、難易度のレベルやSQLのトピックによってカテゴリ分けされた様々な練習問題を提供しています。基本的なクエリから高度な最適化まで、中級者から上級者まで対応しています。また、プラットフォームには時間制限付きのスキル認定テストもあり、自分のSQLの熟練度を評価することができます。HackerRankのゲーム感覚のアプローチで学習が楽しくなり、成果を示すバッジも獲得することができます。全体的には、SQLの専門知識を高めるためのダイナミックなリソースです。 Leetcode LeetCodeは人気のあるコーディングプラットフォームであり、SQLの問題についてもさまざまなスキルレベルのユーザー向けに問題を提供しています。実世界の問題解決に重点を置いており、ユーザーは企業のタグによって問題を絞り込むことができ、特定の業界のニーズに合わせて準備することができます。ただし、無料アカウントでは利用できる問題の一部に制限があります。それでも、手順ごとの学習よりも問題解決に重点を置いているため、初心者にはより難しいかもしれません。 StrataScratch StrataScratchは、SQLの面接練習において手放せないプラットフォームであり、幅広い問題集を提供しています。トピックや難易度でフィルタリングすることもでき、企業固有のSQL面接の質問も探索することができます。コーディングワークスペースでは、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server（ベータ版）をサポートしており、Pythonユーザーはpandasを活用して問題解決できます。無料アカウントでは、解答付きの50問にアクセスでき、500以上のSQL問題に取り組む機会もありますので、StrataScratchはSQLスキルを磨くための貴重なリソースです。 SQLZOO SQLZooは、SQLを学び、実践するための初心者にやさしいプラットフォームです。インタラクティブなチュートリアルと演習を提供し、ユーザーは基本的な文からウィンドウ関数のようなより高度な概念まで進むことができます。このプラットフォームでは、SQLクエリを直接ウェブブラウザで実践することができ、リアルタイムフィードバックを提供します。さまざまなSQLトピックを網羅していますが、シミュレートされたデータベースを使用しているため、実際のアプリケーションに適しているとは言い難いです。 SQLPAD SQLPadは、SQLクエリの実践と結果の視覚化を行うために設計されたWebアプリケーションです。シングルテーブルとマルチテーブルの操作、ウィンドウ関数など、さまざまなSQLトピックをカバーしています。このプラットフォームでは、難易度の異なる質問を提供し、以下のような業界別にカテゴリ分けしています：フィンテック、eコマース。 Postgres、MySQL、SQL Serverなど、複数のデータベースをサポートするSQLPadでは、無料アカウントで練習問題にアクセスすることができます。SQLスキルを実践を通じて磨くための貴重なツールであり、SQLとPythonのインタビューで優れた成績を収めたいデータ分析の専門家にとって有益です。 SQLFiddle SQLFiddleは、さまざまなデータベースシステム上でSQLクエリを書き、実行するための使いやすいWebツールです。MySQLやPostgreSQLなどの異なるシステムでテストできる機能を持ち、実際のデータベースと作業しているかのような体験ができます。SQLコードの共有やヘルプを求めるプラットフォームとしても優れていますが、初心者がSQLを学ぶための包括的な教材としてはあまり向いていません。 DataLemur…

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