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2023年の最高の暗号化されたメールサービス

最近では、メールなしの生活を想像することができません。信頼できるさまざまなメールサービスプロバイダーについて学ぶことは重要です。人々はビジネスメールと個人メールをチェックするために1日数時間を費やしています。その有用性と効率性にもかかわらず、メールには深刻なセキュリティ上の欠陥があります。ただし、GmailやOutlookなどの主流のサービスを使用している場合はそうではありません。 メールはハッカーが個人の企業データにアクセスするための主要なエントリーポイントです。安全なメールプロバイダーは、日々の受信トレイと送受信する機密情報を保護するために不可欠です。 この記事を読むことで、トップの安全なメールサービスプロバイダーについてさらに詳しく知り、あなたの会社に最適なものを見つけることができます。 ProtonMail 最も広く使用されている暗号化されたメールサービスはProtonMailです。これはスイスで開発されたオープンソースソフトウェアで、非対称なエンドツーエンドの暗号化を使用しています。少量のスペースしか必要とせず、1日に150通以下のメールを送信する場合、ProtonMailは無料でご利用いただけます。ProtonMailのクールな機能の1つは、メッセージを一定の時間が経過した後に受信者の受信トレイから消去するようにスケジュールすることができる自己消滅メールです。メッセージと添付ファイルはProtonMailで休止中に暗号化されます。そのため、ProtonMail自体もあなたの暗号化されたメッセージを読むことができません。なぜなら、パスワードにアクセスできないからです（それはまた、パスワードをリセットできないことを意味します）。 Mailbox.org GoogleやMicrosoftが提供する以外の安全なメールソリューションを求めるビジネスパーソンは、Mailbox.orgをチェックしてください。メール以外にも、暗号化されたクラウドストレージ、ビデオ会議、アドレス帳、カレンダー、ToDoリストなど、多くの機能があります。このサービスでは、メールの暗号化のためにデファクトスタンダードであるPGP暗号化を使用しています。ゼロコストのオプションはありませんが、Mailbox.orgは非常に安価です。サービスへの登録と支払いは、どちらも控えめなオプションです。さらに、Mailbox.orgは再生可能エネルギーで稼働していることを誇りに思っています。 HubSpot HubSpotの広範なツールスイートには、メールホスティングやマーケティングサービス、お客様のサポートやコンテンツ管理などが含まれており、ビジネスにとっては一つ屋根の下で必要なものが揃っています。 HubSpotの機能には、あなたとお客様のメールコミュニケーションのためのさまざまな保護策があります。 HubSpotのマーケティングメールプラットフォームは、最新のBIMI認証基準とSPF、DKIM、DMARCをサポートしています。 HubSpotは、データの送受信時における不要または偶発的なアクセスを防ぐために、最高水準のセキュリティ対策を採用しています。 Zoho Mail Zoho Mailの無料版は誰でも使用できますが、ビジネスユーザーにとっては価値があります。Workplaceプランでは、ワードプロセッサ、スプレッドシートプログラム、ウェビナープラットフォーム、チャット機能など、さまざまなコミュニケーションと協力手段が提供されます。Zohoサーバー上に保存されている間および転送中のメールは、S/MIMEという形式の非対称暗号化を使用して保護されます。各ユーザーのメールはデジタル署名によって保護されており、偽造することは不可能です。レビューでは、Zoho Mailの使いやすさについてよく評価されています。管理インターフェースを使用して、会社のすべてのメールボックスを一元的に構成することができます。 Tutanota オープンソースのTutanotaは、メールのエンドツーエンドの暗号化と二要素認証も提供しています。個人情報の保護はTutanotaの最優先事項です。Tutanotaは、PGPの代わりにAESとRSA暗号化を使用しています。これらの実装はPGPと同じ手法を使用していますが、対称鍵と非対称鍵を使用することで追加の保護を提供します。画像のブロック、ヘッダーの削除、フィッシング攻撃の警告など、他のセキュリティ対策もあります。無料プランには1GBのストレージと1つの個人用カレンダーが含まれています。 Posteo Posteoは、匿名での登録と支払いが可能なため、活動家やジャーナリストによく使用されます。Posteoは、情報を転送中および保存中の両方で暗号化します。Posteoのエンドツーエンドの暗号化はデフォルトではオフになっていますが、必要に応じて有効にすることができます。PosteoはPOPとIMAPをサポートしているため、Microsoft Outlookなどの人気のあるメールクライアントと統合することができます。Posteoの移行サービスを利用すると、他のメールプロバイダーからの移行も簡単に行えます。メッセージ、フォルダ、連絡先、カレンダーを失うことなく。 Thexyz セキュアなメールサービスと言えば、Thexyzは大した役割を果たしていません。ネイティブなエンドツーエンドの暗号化がないにもかかわらず、ブラウザ拡張機能であるMailvelopeを使用することで、OpenPGPエンドツーエンドの暗号化を簡単に利用することができます。ファイアウォールやスパムフィルターもインボックスを保護するために導入されています。Thexyzはカナダの企業ですが、多くのサーバーがアメリカにあり、盗み見からのセキュリティを重視するのであれば、あまり適切な選択肢ではありません。Office…

ETH ZurichとMax Plankの研究者が提案するHOOD グラフニューラルネットワーク、マルチレベルメッセージパッシング、および教師なし学習を活用して現実的な衣類のダイナミクスを効率的に予測する新しいメソッド

テレプレゼンス、バーチャル試着、ビデオゲームなど、高品質のデジタルヒューマンに依存する多くのアプリケーションでは、魅力的かつリアルな衣料品の振る舞いをシミュレートする能力が必要です。物理法則に基づいたシミュレーションは、自然なダイナミックな動きを生み出すための人気のある手法です。物理シミュレーションは素晴らしい結果を提供するかもしれませんが、計算には高いコストがかかり、初期条件に敏感で、経験豊富なアニメーターが必要です。最先端の手法はリアルタイムアプリケーションに必要な厳しい計算予算を満たすために構築されていません。深層学習ベースの技術は、効率的かつ高品質な結果を生み出すことを始めています。 しかしながら、現在までにいくつかの制約がこれらの手法がその全てのポテンシャルを発揮することを阻んできました。まず、現在の技術は衣料品の変形を主に体の姿勢の関数として計算し、線形ブレンドスキニングに依存しています。スキニングベースのプランは、シャツやスポーツウェアのようなぴったりした服には印象的な結果を提供するかもしれませんが、ドレスやスカートなどのゆったりした衣料品には助けが必要です。重要なのは、多くの最先端の学習ベースの手法は衣料品固有であり、特定の衣装に対する変形しか予測できません。これらの手法を各衣料品に対して再学習する必要があるため、アプリケーションは制約されています。 本研究では、ETHチューリッヒとマックスプランク研究所の研究者が、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた動的衣料品変形の予測に対する独自の手法を提供しています。彼らの手法は、局所的な変形、圧力、加速度の関係についての論理的な推論を通じて、物理的に現実的な布地の振る舞いを予測する方法です。彼らの手法は、衣料品の全体的な構造や形状に依存せず、任意の体の形状と運動に直接適用可能です。GNNは物理ベースのシミュレーションの代わりに有望な手法として示されていますが、衣料品のシミュレーションには満足のいく結果を生みません。各メッシュの頂点とその一つ周りの近傍の特徴ベクトルは、GNN（MLPとして実装）を使用して局所的に変換されます。 各変換のメッセージは、特徴ベクトルの更新に使用されます。この手順の反復により、信号はメッシュ全体に拡散します。ただし、メッセージパッシングのステージ数の制限により、信号の伝達はある半径に限られます。伸縮によって引き起こされる弾性波が素早く物質を通過する衣料品のモデリングでは、これにより頂点間の準全域的で瞬時の長距離結合が生じます。少なすぎるステップ数は、信号の伝達を遅くし、不快な過伸展のアーティファクトを引き起こし、衣料品に不自然なゴムのような外観を与えます。コンピュータの時間が増えるのは、愚かに反復回数を増やす代償です。 シミュレーションメッシュの最大サイズや解像度が事前にわからないため、保守的で適切に高い反復回数を選択することができず、この問題がさらに悪化します。彼らは、この問題を解決するために、階層的なネットワーク上で伝播フェーズを交互に行うメッセージパッシングシステムを提案しています。これにより、広範なサイズの剛性伸縮モードによって生じる高速波の効果的な処理が可能になり、同時に、折り目やしわなどの局所的な詳細を記述するために必要なキーを提供します。テストを通じて、彼らのグラフ表現が定性的および定量的なレベルで予測を向上させる方法を示しています。 暗黙の時間ステップの増分ポテンシャルとしての損失関数を採用することで、彼らはグラフベースのニューラルネットワークのアイデアと異なるシミュレーションを組み合わせ、自身の手法の汎化能力を向上させています。この形式化により、彼らはもはやどんなグラウンドトゥルース（GT）の注釈も必要としません。これにより、彼らのネットワークは完全に教師なしで訓練されることが可能になります。同時に、マルチスケールの衣料品ダイナミクス、材料パラメータの影響、衝突反応、および下にある体との摩擦的な接触を学習することができます。グラフ表現はまた、動いているシャツのボタンを外したり、形状が変化する衣料品をシミュレートすることも可能にします。 彼らのHOODアプローチでは、グラフニューラルネットワーク、マルチレベルのメッセージ伝達、および教師なしトレーニングを組み合わせて、さまざまな衣料品スタイルや体型に対するリアルな衣料品ダイナミクスのリアルタイム予測を可能にしています。彼らは実験的に、最先端の方法と比較して、彼らの手法が柔軟性と一般性の点で戦略的な利点を提供することを示しています。特に、単一のトレーニングされたネットワークが以下の点で優れていることを示しています： 幅広い衣料品に対して物理的にリアルなダイナミックモーションを効果的に予測します。 トレーニング中に見たことのない新しい衣料品のタイプや形状にも一般化します。 材料特性や衣料品サイズのランタイムの変更を可能にします。 ジッパーの開閉やシャツのボタンを外すなどの動的なトポロジー変化をサポートします。 モデルとコードはGitHubで研究目的で利用できます。

ChatHNに会いましょう：ハッカーニュースフィード上のリアルタイムAIパワーチャット

ChatHNはAIによって駆動され、最近Hacker News Feedで開始されました。ChatHNは、OpenAI FunctionsとVercel AI SDKを使用して構築された無料かつオープンソースの人工知能（AI）チャットボットであり、Hacker News APIとの対話的なインタラクションを提供します。https://github.com/steven-tey/chathnの手順に従って、誰でも1クリックでChatHNのインスタンスを展開することができます。 ChatHNは、Hacker News（HN）との対話的なインタラクションを容易にするプラットフォームです。最も人気のある記事、特定の記事、またはHacker Newsからの記事とコメントを取得するなどの機能があります。ChatHNは、Hacker News上の最も人気のあるストーリーとコメントを要約するためにも使用できます。ChatHNは、Hacker NewsのウェブサイトやAPIを直接使用せずに、Hacker Newsの素材への対話的なアクセスを容易にすることを目指しています。 使用および変更は完全に無料で、以下のものを使用して開発されました。 OpenAIの新しいFunctions Calling機能 Vercel AI SDK HackerNews API こちらをご覧ください：chathn.vercel.app OpenAIのFunctions…

ベストAI画像生成器（2023年7月）

多くのビジネスの景色が人工知能によって変わりつつあり、画像作成もその一つです。 AI画像生成器は、テキストをグラフィックに変換するための人工知能アルゴリズムを使用します。これらのAIツールは、数秒で思考やアイデアを素早く視覚化するための素晴らしい手段です。 では、どのAI画像生成器が試す価値があるのでしょうか？2023年に利用可能ないくつかの優れたAI画像生成器を紹介します。 Shutterstock AI Image Generator Shutterstock AI Image Generatorは、デザインの世界において画期的な存在です。AIの力を活用することで、ユーザーは驚くべき美しいデザインを簡単に作成することができます。この素晴らしい新機能は、OpenAIとのパートナーシップによって実現しました。OpenAIはDALL-E 2技術を提供し、Shutterstockの画像とデータを使用してトレーニングされたこのソフトウェアは、完全にライセンス可能な画像を生成します。このブレイクスルーは、アート界にとって大きな意味を持ちます。他人の知的財産権を侵害することなく、AI生成のアートを使用することができるためです。倫理的なアート作品がわずか数秒でダウンロード可能な状態で用意されており、創造性を発揮するのに最適な時期です。Shutterstockの無料トライアルオファーでは、最大10枚のAI生成画像を無料で入手できます！ FotorAI Image Generator FotorAI Image Generatorは、人工知能（AI）技術を使用して新鮮な写真を作成するツールです。ユーザーはサンプル画像を入力することで、それを元に全く新しいオリジナル画像を作成します。この機能によって生成される新しい写真は、非常にリアルで高品質だと主張されており、Generative Adversarial Network（GAN）を使用して生成されます。これは、グラフィックデザインやデジタルアートのための新鮮な画像を作成するためなど、さまざまな用途で使用することができます。Fotorのプレミアムバージョンでしか利用できません。 Nightcafe Nightcafeは最高のAIテキストから画像への生成器であり、キーワードをクリエイティブでリアルな画像に変換します。最も基本的な英単語だけを使用して、希望するものを正確に表現するカスタマイズされたグラフィックを作成することができます。Nightcafeはさまざまなクリエイティブやスタイルも提供しており、一般的な画像を芸術作品に変換するためにニューラルスタイル変換を利用することもできます。Nightcafeの使いやすいソフトウェアは初心者にも非常にアクセスしやすくなっています。使いやすく魅力的なウェブサイトデザインにより、誰でもクリックひとつで画像を作成し改善することができます。作成した作品をどこか別の場所に保存する必要はありません。それは常にアカウントに保管されます。 Dream By…

複雑なタスクの実行におけるロボットの強化：Meta AIが人間の行動のインターネット動画を使用して視覚的な手がかりモデルを開発する

メタAIは、先進的な人工知能（AI）研究機関であり、最近、ロボティクスの分野を革命的に変えると約束する画期的なアルゴリズムを発表しました。彼らの研究論文「ロボティクスのためのヒューマンビデオからの利用価値：ユーザビリティの高い表現」というタイトルで、著者たちはYouTubeビデオをロボットが人間の動作を学び、複製するための強力なトレーニングツールとしての応用を探求しています。オンラインの教育ビデオの膨大なリソースを活用することで、この最先端のアルゴリズムは、静的なデータセットと現実世界のロボットアプリケーションの間のギャップを埋め、ロボットがより柔軟性と適応性を持って複雑なタスクを実行できるようにすることを目指しています。 この革新的なアプローチの中心にあるのは、「利用価値」という概念です。利用価値は、オブジェクトや環境が提供する潜在的なアクションや相互作用を表します。人間のビデオの分析を通じてロボットにこれらの利用価値を理解し、活用するように訓練することで、メタAIのアルゴリズムは、さまざまな複雑なタスクの実行方法についての柔軟な表現をロボットに提供します。このブレイクスルーにより、ロボットは人間の動作を模倣する能力が向上し、獲得した知識を新しい未知の環境で適用することができるようになります。 この利用価値ベースのモデルをロボットの学習プロセスにシームレスに統合するために、メタAIの研究者たちは、それをオフラインの模倣学習、探索、ゴール条件付き学習、強化学習のためのアクションパラメータ化など、4つの異なるロボット学習パラダイムに取り入れています。利用価値認識の力をこれらの学習手法と組み合わせることにより、ロボットは新しいスキルを獲得し、より精度と効率性を持ってタスクを実行することができます。 利用価値モデルを効果的にトレーニングするために、メタAIはEgo4DやEpic Kitchensなどの大規模な人間ビデオデータセットを利用しています。これらのビデオを分析することで、研究者たちは既製の手-物体相互作用検出器を使用して接触領域を識別し、接触後の手首の軌跡を追跡します。しかし、シーン内の人間の存在が分布のシフトを引き起こすという重大な課題が生じます。この障害を克服するために、研究者たちは利用可能なカメラ情報を活用して接触点と接触後の軌跡を人間非依存のフレームに投影し、それを入力としてモデルに使用します。 このブレイクスルー以前、ロボットはアクションを模倣する能力に制約があり、主に特定の環境の複製に限定されていました。しかし、メタAIの最新のアルゴリズムにより、ロボットのアクションの一般化において大きな進歩が実現されました。これは、ロボットが獲得した知識を新しい未知の環境で適用できることを意味します。メタAIは、コンピュータビジョンの分野の発展と研究者や開発者間の協力を推進することを約束しています。このコミットメントに沿って、組織は自身のプロジェクトからコードとデータセットを共有する予定です。これらのリソースを他の人々にアクセス可能にすることで、メタAIはこの技術のさらなる探求と開発を促進することを目指しています。このオープンなアプローチにより、YouTubeビデオから新しいスキルと知識を獲得できるセルフラーニングロボットの開発が可能になり、ロボティクスの分野が新たなイノベーションの領域に進化します。

新しいZeroscope v2モデルに会ってください：モダンなグラフィックカード上で動作する無料のテキストからビデオへのモデル

前例のない一連の出来事の中で、次世代のオープンソースAIモデルであるZeroscopeが市場に登場しました。このモデルは、比較的安価なコストで利用可能な最新のグラフィックカード上で最先端のテキストからビデオへの変換サービスを実行する能力を持っています。中国のModelscopeが所有するZeroscopeは、AIの使用事例の新たな領域を切り開くことを目指して、メディアとビデオの創造を革新しようとしています。 Zeroscopeの機能的なコンポーネントを理解することは、テキストからビデオの生成の分野を革新している方法を理解する上で重要です。このオープンソースモデルが注目される理由は、Zeroscope V2とZeroscope V2XLという2つの主要なコンポーネントにあります。Zeroscope_v2 567wは、ビデオコンセプトを探究するための576×320ピクセルの解像度での迅速なコンテンツ作成を目的として設計されています。その後、高解像度の1024×576にアップスケールされた品質の高いビデオをzeroscope_v2_XLを使用して作成することができます。つまり、ユーザーはZeroScope V2を使用して迅速にビデオを作成し、V2XLでアップスケールすることができます。 さらに、Zeroscopeの要件は、多段階モデルの17億のパラメータにより、驚くほど管理しやすくなっています。Zeroscopeは、低解像度では7.9ギガバイトのVRAMを必要とし、高解像度では15.3ギガバイトのVRAMを必要とします。小型モデルは多くの標準的なグラフィックカードで実行可能になっており、より広範で一般的なユーザーベースにアクセスできるようになっています。 Zeroscopeは、ほぼ10,000のクリップと約30,000のフレームでオフセットノイズを使用して戦略的にトレーニングされています。この非伝統的な一連のアクションは、Zeroscopeに新たな機会と可能性を開放します。オブジェクトのランダムなシフト、フレームタイミングのわずかな変更、およびわずかな歪みなどの変化を導入することで、モデルはデータ分布の理解を向上させ、テキストの説明に微妙なバリエーションを効果的に解釈し、よりリアルなビデオを多様なスケールで生成することができます。これらの機能を備えたZerscopeは、商用のテキストからビデオモデルプロバイダーであるRunwayに匹敵する存在に急速になりつつあります。 テキストからビデオへの変換は進行中の作業であり、生成されるビデオクリップは短く、いくつかの視覚的な欠点があります。ただし、画像AIモデルの実績を見ると、フォトリアルな品質を実現するまでに同じような課題に直面していました。主な課題は、ビデオ生成にはトレーニングと生成の両方の段階で大幅に多くのリソースが必要であることです。 Zeroscopeの強力なテキストからビデオへのモデルとしての登場は、多くの新しいデジタルの進歩と使用例の可能性を開拓する道を切り開きます。例えば、以下のような個別のゲーム、VR、およびメタバースの要素を持つパーソナライズされたゲーム、パーソナライズされた映画、合成クリエイターなどです。Zeroscopeの変換能力により、プレイヤーは自分の言葉でカットシーンやゲームプレイにリアルタイムに影響を与え、想像を絶するほどの相互作用と個人化を可能にします。さらに、ゲーム開発者は迅速にゲームシーンのプロトタイプを作成し、可視化することで開発を加速することができます。 パーソナライズされたゲーム、VR、およびメタバース：Zeroscopeの変換能力により、ビデオゲームにおけるストーリーテリングが再定義されます。プレイヤーは自分の言葉を通じてリアルタイムにカットシーンやゲームプレイに影響を与えることができ、考えられないほどの相互作用と個人化が可能になります。また、ゲーム開発者は迅速にゲームシーンのプロトタイプを作成し、可視化することで開発を加速することができます。 パーソナライズされた映画：Zeroscopeの技術は、ユーザーの説明に基づいて個別化されたコンテンツを生成することにより、メディア業界を破壊します。ユーザーはストーリーラインやシーンの説明を入力し、それに応じて個別のビデオを作成することができます。この機能により、アクティブな視聴者参加が可能になり、パーソナライズされたビデオ広告やユーザーに合わせた映画のシーンなどのカスタムコンテンツの作成の可能性が広がります。 合成クリエイター：Zeroscopeは、AIを活用してアイデアを書き、制作、編集する新世代のクリエイターの道を切り開きます。ビデオ制作における技術的なスキルセットの壁を取り除き、自動化された高品質のビデオコンテンツの新たな基準を確立する可能性があります。人間とAIのクリエイターの間の境界が曖昧になり、創造性の領域が拡大します。 Zeroscopeは、軽量で簡単に微調整でき、特別なリソースのセットアップが不要な画期的なモデルです。これにより、一般の多くのユーザーが利用できるツールだけでなく、大規模な研究所のリソースを持たない新興の研究者たちもこれらのアルゴリズムとの作業を行い、より良い方法でこの分野全体を進化させるために取り組むことができるようになりました。激しい競争がZeroscopeのクリエイターたちに革新を促し、強力な市場ポジションを獲得することを期待しています。

MITの研究者が、生成プロセスの改善のために「リスタートサンプリング」を導入

微分方程式ベースの深層生成モデルは、最近、画像合成から生物学までのさまざまな分野で、高次元データのモデリングにおいて有力なツールとして登場しています。これらのモデルは、逆に微分方程式を反復的に解いて、基本的な分布（拡散モデルの場合はガウス分布など）を複雑なデータ分布に変換します。 これらの可逆プロセスをモデリングできる事前サンプラーは、次の2つのタイプに分類されています： 初期のランダム化後は決定論的に進化するODEサンプラー 生成トラジェクトリが確率的であるSDEサンプラー いくつかの研究によると、これらのサンプラーはさまざまな設定で利点を示しています。ODEソルバーによって生成されるより小さい離散化エラーにより、より大きなステップサイズでも使用可能なサンプル品質が得られます。ただし、その子孫の品質はすぐに飽和します。一方、SDEは大きなNFE領域で品質を向上させますが、サンプリングに費やす時間が増えます。 このことに触発されて、MITの研究者は、ODEとSDEの利点を組み合わせた新しいサンプリング手法であるRestartを開発しました。Restartサンプリングアルゴリズムは、固定時間内での2つのサブルーチンのK回の反復から構成されています：大量のノイズを導入するRestartフォワードプロセス（元の逆プロセスを「再開」）と、逆ODEを実行するRestartバックワードプロセス。 Restartアルゴリズムは、ランダム性とドリフトを分離し、Restartのフォワードプロセスで追加されるノイズの量は、以前のSDEのドリフトと交錯する小さな単一ステップのノイズよりもはるかに大きくなっており、蓄積されたエラーに対する収縮効果が増大します。各Restart反復で導入される収縮効果は、K回のフォワードとバックワードのサイクルによって強化されます。Restartは、決定論的な逆プロセスにより、離散化のミスを減らし、ODEのようなステップサイズを実現することができます。実際には、Restart間隔は、蓄積されたエラーが大きいシミュレーションの最後に配置されることが多く、収縮効果を最大限に活用するために使用されます。さらに、より困難な活動では、早期のミスを減らすために複数のRestart期間が使用されます。 実験結果は、さまざまなNFE、データセット、事前トレーニング済みモデルにおいて、Restartが品質と速度において最先端のODEおよびSDEソルバーを上回ることを示しています。特に、VPを使用したCIFAR-10では、Restartは以前の最良のSDEに比べて10倍のスピードアップを実現し、EDMを使用したImageNet 64×64では、ODEソルバーを上回る小さなNFE領域でも2倍のスピードアップを実現しています。 研究者はまた、RestartをLAION 512 x 512画像で事前トレーニングされたStable Diffusionモデルに適用して、テキストから画像への変換を行っています。Restartは、CLIP/Aestheticスコアによるテキスト-画像の整合性/視覚品質と、FIDスコアによる多様性の間で、変動する分類器なしのガイダンス強度を用いて、以前のサンプラーに比べてより良いバランスを実現しています。 Restartフレームワークの潜在的な可能性を十分に活用するために、チームは将来的にはモデルのエラー分析に基づいてRestartの適切なハイパーパラメータを自動的に選択するためのより道徳的な手法を構築する予定です。

Dropboxが、ゲームチェンジングなAIパワードツールを発表：生産性とコラボレーションの新時代

今日のデジタル世界では、常にデータに圧倒されています。以前に比べて情報がより多く利用可能になっていますが、必要な情報を見つけるのに時間がかかる場合があります。特に、タスクが複数のプログラムに分散している場合は特にそうです。AIとMLの最近の進歩により、わずか数か月で新たな機会の時代が訪れました。機械が読み書きし、私たちと話し、すべての質問に答える未来が、まるで一夜にして現れたのです。 しかし、これはAIが生産性をどのように向上させるかの表面に触れるに過ぎません。顧客は、自分たちのために一から構築されたAIが欲しいと明確に示しています。彼らの質問に答え、彼らのデータとビジネスの内容に洞察を提供するAIを求めています。Dropboxチームは、ユーザーがコンテンツを最大限に活用し、生産性を最大化するための新しいAIパワードツール、Dropbox DashとDropbox AIをリリースしました。 Dashは、人工知能によって駆動される包括的な検索エンジンです。Dashを使用すると、Dropboxのコンテンツ、受信トレイ、メッセージ、開いているタブなどを含む検索を行うことができます。Google DocsやSlackなどのアプリにもそれぞれ独自の検索機能があります。Dashは機械学習を中心にしているため、使用するほど改善されます。Dashを使用するほど、自分の検索の習慣を学び、より正確にニーズを予測することができるようになります。 Dashは検索エンジンにとどまらず、コンテンツを「スタック」に整理することもできます。例えば、現在進行中の作業のためのスタックや関連する調査を行ったスタックなどを作成することができます。ユーザーの行動に基づいて、Dashは試すべき他のスタックも推奨することができます。まだ開発中ではありますが、Dropbox Dashは効果的な時間の節約と生産性向上ツールです。 DashにはStart Pageというツールもあります。一元的な検索（Dash）、スタック（進行中の作業）、最近完了したタスクへのクイックリンク、会議の要求によって、日常を効率的に進め、最も重要なことに戻ることができます。 Dropbox Dashの利点の一部は以下の通りです： この方法を使用することで、回答を探すのに時間を無駄にせずに済みます。 ドキュメントや情報を探すのにかける時間を減らして、より多くのことを行えます。 類似したメディアをまとめて整理することで、秩序を保つことができます。 スタック内の最近の活動を表示して、開発の最新情報を把握し続けることができます。 コンテンツスタックへの追加の提案を見つけることができます。 興味がある場合は、Dropbox Dashのベータテストに参加することができます。https://www.dropbox.com/dash Dropbox AIチームは、ウェブサイトの最も訪れられる領域の1つであるファイルプレビューに人工知能（AI）を実装しています。長文を素早く把握したり、全体をひと通り見ることなく視聴したりすることができます。例えば、契約書や会議の記録をクリックひとつで簡単に要約することができます。 山ほどのデータを探し回ることなく、まさに求めているものを見つけることができます。瞬時の回答を得るために質問するのと同じくらい簡単です。そして、まもなくユーザーはDropbox AIをすべてのフォルダとファイルで利用することができるようになります。Dropboxファイルプレビュー用の人工知能は現在ベータ版です。現在、テスト用に選ばれたDropbox Teamsに展開され、米国のすべてのDropbox…

Wandaとは：大規模言語モデルに対するシンプルで効果的なプルーニング手法の紹介

大きな言語モデル（LLM）の人気と使用率は絶えず高まっています。生成型人工知能の分野での巨大な成功を受けて、これらのモデルは大規模な経済的および社会的変革をもたらしています。最新のLLMのトレンドの一つは、OpenAIが開発したチャットボットであるChatGPTです。ChatGPTは人間を模倣し、リリース以来何百万人ものユーザーに利用されています。自然言語処理と自然言語理解に基づいて構築されたChatGPTは、質問に答えたり、ユニークで創造的なコンテンツを生成したり、長いテキストを要約したり、コードやメールを補完したりすることができます。 パラメータの数が非常に多いLLMは、多くの計算リソースを要求します。これを軽減するために、モデルの量子化やネットワークの剪定などの手法が使用されています。モデルの量子化は、LLMのパラメータのビットレベル表現を削減するプロセスです。一方、ネットワークの剪定は、特定の重みを削除してニューラルネットワークのサイズを縮小することを目指します。ただし、現在のアプローチでは、再トレーニング、ゼロからのトレーニング、または反復プロセスには膨大な計算リソースが必要なため、LLMの剪定には焦点が当てられていません。 これらの制約を克服するために、カーネギーメロン大学、FAIR、Meta AI、Bosch Center for AIの研究者らは、Wanda（重みと活性化による剪定）と呼ばれる剪定手法を提案しました。LLMが顕著な大きな特徴を示すという研究に着想を得て、Wandaは再トレーニングや重みの更新を必要とせずに、事前学習済みのLLMに疎さをもたらします。Wandaでは、最も小さな大きさの重みは、適切な入力活性化との乗算に基づいて剪定されます。また、重みは各モデルの出力ごとに独立して評価されます。 Wandaは再トレーニングや重みの更新を必要とせずにうまく機能し、剪定されたLLMは即座に推論に適用されます。研究では、LLMの非常にわずかな割合の隠れ状態特徴が非常に大きな大きさを持つことがわかりました。この発見を基に、チームは従来の重みの大きさの剪定指標に入力活性化を追加することで、重みの重要性を驚くほど正確に評価できることを発見しました。 最も成功したオープンソースのLLMファミリーであるLLaMAを使用して、チームはWandaを実証的に評価しました。その結果、Wandaは再トレーニングや重みの更新を必要とせずに、事前学習済みのLLMから効率的な疎なネットワークを正確に特定できることが示されました。Wandaは大規模なGPTファミリーモデルに正確に機能する最近提案されたLLMの剪定手法であるSparseGPTの性能を上回り、または追い越すこともありました。 まとめると、WandaはLLMの剪定の課題に対処するための有望な手法のようであり、LLMの疎さを理解するためのさらなる探求を促すことで、将来の研究の基準を提供しています。剪定技術を通じてLLMの効率性と利用可能性を向上させることにより、自然言語処理の分野での進歩を続け、これらの強力なモデルをより実用的かつ広範に活用できるようにすることができます。

2023年のトップビジネスインテリジェンスツール

トップのビジネスインテリジェンスソリューションは、データの洞察を見つけ、ステークホルダーに効果的に伝えることを容易にします。データは、営業やマーケティングからワークフローと効率性、採用と人事、総合的なパフォーマンスと収益性まで、あらゆるものに対して収集できるため、企業が意味のある洞察を見つけるために大量のデータを見極めることは今まで以上に重要です。しかし、この情報のほとんどは分断されており、専門のビジネスインテリジェンス（BI）ツールの助けを借りてのみ組み合わせることができます。 キーパフォーマンスインジケータ（KPI）は、このデータが正確な予測に基づいてビジネスの運営を改善する方法の一つです。多くのプログラムは組み込みの分析機能を提供していますが、その結果をビジネスインテリジェンスシステムにエクスポートすることができます。 最高のビジネスインテリジェンスツールは、複雑なデータのプレゼンテーションを簡素化するため、関係者に提示できるインタラクティブな表現に基づいています。 以下に、現在市場でトップのビジネスインテリジェンスツールを示します。 actiTIME actiTIMEは、企業の生産性を把握するのに役立つ時間とプロジェクト管理システムです。時間とプロジェクトの進捗状況は、そのサポートによってリアルタイムで監視することができ、予算内および期限内に終了することができます。この透明性とコントロールのレベルにより、管理者はリソースの割り当て、優先順位の設定、タイムテーブルについてよく情報を得て、よく判断することができます。actiTIMEのパフォーマンスデータとトレンドの視覚的表現は、管理者の迅速な状況把握を助けます。このグラフィックは、停滞、非効率性、改善の機会を見つけるのに役立ちます。このデータに基づいて是正措置を講じ、チームがプロジェクトの目標に積極的に取り組んでいることを保証します。 SAS Viya SAS Viyaは、堅牢で柔軟なビジネスアナリティクスプラットフォームであり、データへの簡単なアクセスと洞察に基づく分析を瞬時に提供します。モダンなマイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築されたSAS Viyaは、ビッグデータと高度なアナリティクスの複雑さに対応できるようになっており、困難なビジネスの課題を解決し、情報を元にした適切な選択を行うことができます。SAS Viyaは、重要なデータとトレンドのグラフィカルな表現を提供し、分析を迅速化し、意思決定を改善します。報告書、チャート、マップ、ダッシュボードはすべて対話形式で表示されます。さらに、意思決定者の専門知識にかかわらず、意思決定の最適化を支援するために、決定木、シナリオシミュレーション、自動予測も含まれています。 Oracle BI Oracle BIは、ビジネスがより良い意思決定のためにデータを収集し分析するために使用できる包括的なBIツールセットです。高度な分析、レポート作成、ダッシュボードの機能など、さまざまなツールとテクノロジーにアクセスできます。これは、さまざまな業界で活動する企業の要求に合わせてカスタマイズできる堅牢なシステムです。Oracle BIを使用することで、企業はデータをよりよく理解し、生産性を向上させ、未開発の成長の機会を見つけることができます。Oracle BIには、営業プロセスの最適化から顧客行動分析、業績に関する具体的な洞察まで、企業が次のレベルに進むために必要なすべてが備わっています。 Clear Analytics 組織は、堅牢なデータレポートツールであるClear Analyticsを利用して、市場で優位に立つことができます。使いやすいインターフェースと強力な機能により、Clear Analyticsを使用することで、複雑なデータセットを迅速かつ効果的に分析し、トレンドを把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。事前のトレーニングは必要ないというのは、その主な利点の一つです。ほとんどの人にとって既に馴染みのあるExcelの機能を活用することで、Clear Analyticsは、より少ない時間と労力でパワフルなデータ分析機能を提供します。ソフトウェアはMicrosoft…

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