Search Results 15

Amazon SageMaker JumpStartを使用してLLMと対話するためのWeb UIを作成します

ChatGPTの発売および生成AIの人気の上昇は、AWS上で新しい製品やサービスを作成するためにこの技術をどのように利用できるかについての好奇心を持つ顧客たちの想像力を捉えていますこれにより、より対話的なエンタープライズチャットボットなどの製品やサービスを作成する方法を紹介しますこの記事では、Web UIを作成する方法について説明します

このAIペーパーは、写真リアルな人物モデリングと効率的なレンダリングのブレイクスルーであるHiFi4Gを明らかにします

4D（時空）人間パフォーマンスのボリューメトリックな記録とリアルな表現は、観客とパフォーマーの間の障壁を取り払います。それはテレプレゼンスやテレエデュケーションなど、没入型のVR / AR体験を提供します。一部の早期システムは、記録された映像からテクスチャモデルを再現するために明示的に非剛体登録を使用しています。しかし、それらは依然として遮蔽とテクスチャの不足に対して感受性があり、再構築の出力にはギャップとノイズが生じます。最近のNeRFを例に挙げる最新のニューラルブレイクスルーは、写真のようなリアルなボリュームレンダリングを実現するために、明示的な再構築ではなく、座標ベースのマルチレイヤパーセプトロン（MLP）を最適化します。特定の動的なNeRFのバリエーションでは、追加の暗黙変形フィールドを使用して、すべてのライブフレームでの特徴の再現に対してカノニカルな特徴空間を保持しようとします。ただし、このようなカノニカルデザインは、重要なトポロジーの変化や大きな動きに対して敏感です。最近の手法では、平面分解やハッシュエンコーディングによって、3D特徴グリッドを簡潔に説明し、動作時のメモリとストレージの問題を解決しました。最近、静的なシーンを表すための明示的なパラダイムへ戻る3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）があります。これにより、3DガウシアンプリミティブのGPUフレンドリーなラスタライゼーションに基づく、過去に実現できなかったリアルタイムかつ高品質な放射場レンダリングが可能です。いくつかの進行中のプロジェクトでは、3DGSを動的な設定に適応させるために変更されています。一部は、動的なガウシアンの非剛体運動に注力し、その過程でレンダリングの品質を失います。他のものは、元の3DGSの明示的でGPUフレンドリーなエレガンスを失い、追加の暗黙の変形フィールドを使用して動きの情報を補完することができないため、長時間の動きを処理することができません。本研究では、ShanghaiTech大学、NeuDim、ByteDance、およびDGeneの研究チームが、高密度ビデオから高品質な4D人間パフォーマンスを再現するための完全に明示的かつコンパクトなガウシアンベースのHiFi4Gメソッドを紹介しています（図1を参照）。彼らの主なコンセプトは、非剛体トラッキングと3Dガウシアン表現を組み合わせて、運動と外観データを分離し、コンパクトで圧縮フレンドリーな表現を実現することです。HiFi4Gは、現在の暗黙のレンダリング技術の最適化速度、レンダリング品質、およびストレージオーバーヘッドに関して、顕著な改善を示します。彼らの明示的な表現の助けを借りて、彼らの結果はGPUベースのラスタ化パイプラインに容易に統合することもできます。これにより、VRヘッドセットを身に着けたままバーチャルリアリティで高品質な人間パフォーマンスを目の当たりにすることができます。研究チームはまず、細かいガウシアンと粗い変形グラフからなるデュアルグラフ技術を提供し、ガウシアン表現と非剛体トラッキングを自然に結び付けます。前者では、研究チームはNeuS2を使用してフレームごとのジオメトリプロキシを作成し、埋め込み変形（ED）をキーフレームのように使用します。このような明示的なトラッキング手法により、シーケンスがパートに分割され、各セグメント内で豊富な運動が与えられます。キーボリュームの更新と同様に、研究チームは3DGSを使用して現在のセグメント内のガウシアンの数を制限し、以前のセグメントから誤ったガウシアンを除外し、新しいガウシアンを更新します。次に、研究チームは細かいガウシアングラフを構築し、粗いEDネットワークから各ガウシアン運動を補完します。ガウシアングラフをEDグラフで単純に曲げてスクリーン空間に当てはめると、顕著な不自然な歪みが生じます。制限なしに継続的な最適化が行われることから、ぶれのアーティファクトも生じます。ガウシアン特性の更新と非剛体運動の先行に適切なバランスを取るために、研究チームは4Dガウシアン最適化アプローチを提案しています。研究チームは、各ガウシアンの外観特性（不透明度、スケーリング係数、球面調和）の一貫性を保証するために、時間の経過による正則化を採用しています。研究チームは、近隣のガウシアン間でローカルにできるだけ剛体に近い運動を生成するために、運動特性（位置と回転）のスムーズ化項を提案しています。非剛体移動を示す領域におけるちらつきアーティファクトを罰するため、これらの正則化に適応的な加重メカニズムが追加されています。研究チームは最適化後に空間的に時間的にコンパクトな4Dガウス関数を生成します。研究チームは、ガウスパラメータのための従来の残差補正、量子化、エントロピー符号化に従う同梱の圧縮技術を提案し、HiFi4Gを消費者にとって有用なものとしています。圧縮率は約25倍で、各フレームに必要なストレージ容量は2MB未満です。これにより、VRヘッドセットを含むさまざまなデバイスで人間のパフォーマンスを没入感ある観察することが可能です。要点をまとめると、彼らの主な貢献は以下の通りです：・研究チームは、人間のパフォーマンスレンダリングのためのガウススプラットと非剛体トラッキングを結ぶコンパクトな4Dガウス表現を提案しました。・研究チームは、異なる正則化設計を使用して空間的に時間的に一貫性のある4Dガウス関数を効率的に復元するための二重グラフアプローチを提供します。・研究チームは、複数のプラットフォーム上で低ストレージな没入型人間パフォーマンス体験を実現するための補完的な圧縮アプローチを提供します。

ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

「ボーダフォンは、2025年までに、イノベーションを加速し、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業務を簡素化するという目標を持ち、通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（テックコー）への転換を行っていますこの変革に貢献するために、数千人のエンジニアが採用されていますまた、2025年までに、ボーダフォンは、グローバルな労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与することを計画しています」

コンセプトスライダー：LoRAアダプタを使用した拡散モデルの正確な制御

彼らの能力のおかげで、テキストから画像への変換モデルは芸術コミュニティで非常に人気がありますただし、現在のモデル、最先端のフレームワークを含めて、生成された画像の視覚的な概念や属性をコントロールするのは難しく、満足のいく結果を得ることができませんほとんどのモデルはテキストのプロンプトにのみ依存しており、継続的な属性の制御に課題があります[…]

ハイプに乗ろう！ベイエリアでのAIイベント

サンフランシスコは、世界の人工知能（AI）の首都として誇り高く立っていますAIの領域に没頭するなら、今がこの都市にいるべき最適な時ですこの現象の重要な部分は、AIに焦点を当てたイベントの急増によりもたらされています過去数年間は、ベイエリアのイベント主催者にとって挑戦が続いてきました

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

PythonからRustへ：3つの大きな障害を解明する

私を囲む人々は、私が🐍 Pythonの大ファンであることをみんな知っています私は約15年前にMathworksのMatlabにうんざりしてPythonの使用を始めましたMatlabのアイデアは良さそうに思えましたが、マスターした後に…

GPT-4のプロンプト効果の比較：Dash、Panel、およびStreamlit

コンピュータサイエンスの教授として、過去6ヵ月間、私はデータの視覚化作業でGPT-4を大いに取り入れてきました最近、GPT-4の進歩は飛躍的に向上していることがわかりました...

バイトダンスの研究者が「ImageDream」を紹介：3Dオブジェクト生成のための画像刺激とマルチビューディフュージョンモデルの革新的な導入

諺にあるように、「一枚の画像は千語の価値がある」ということわざは、3D制作に画像を第二の手段として追加することで、テキストだけを使用するシステムに比べて大きな利点をもたらします。画像は主に、言語では部分的または不完全にしか説明できない、詳細で豊かな視覚情報を提供します。例えば、画像はテクスチャ、色、空間的な関係などの細かな特徴を明確かつ即座に表現することができますが、単語の説明では同じレベルの詳細を完全に表現するためには助けが必要であり、非常に長い説明が必要になる場合もあります。システムは実際の視覚的な手がかりを直接参照することができるため、書かれた説明を解釈するよりも、複雑さや主観性に幅広いばらつきがあることがありますが、このビジュアルの特異性はより正確で詳細な3Dモデルの生成に役立ちます。さらに、視覚的な手段を利用することで、特に言葉で自分のビジョンを表現するのが難しい人々にとって、意図した結果をより簡単かつ直接的に説明することができます。この多重モダリティの方法は、テキストの文脈の深さと視覚データの豊かさを組み合わせることで、より信頼性のある、ユーザーフレンドリーで効果的な3D制作プロセスを提供する幅広い創造的および実用的なアプリケーションに役立ちます。しかし、3Dオブジェクトの開発の代替手段として写真を使用する際には、いくつかの困難が存在します。テキストとは異なり、画像には色、テクスチャ、空間的な関係など、多くの追加要素があり、これらは単一のエンコーダ（CLIPなど）を使用して正しく分析および理解するのが難しくなります。さらに、オブジェクトの光、形状、自己遮蔽の大きな変化は、不完全またはぼやけた3Dモデルを提供する可能性がある視点合成において、より正確で一貫性のあるものにするために、高度な計算負荷の技術が必要です。画像処理の複雑さにより、視覚情報を効果的にデコードし、多くの視点で一貫した外観を保証するために、研究者はZero123などのさまざまな拡散モデル手法を使用して2Dアイテム画像を3Dモデルに変換してきました。画像のみのシステムの1つの欠点は、合成された視点は素晴らしいように見える一方で、再構築されたモデルは時々ジオメトリの正確さや緻密なテクスチャに関して補完が必要です、特にオブジェクトの背面の視点に関してです。この問題の主な原因は、生成または合成された視点間の大きな幾何学的な不一致です。その結果、再構築時に非一致のピクセルが平均化され、ぼやけたテクスチャと丸みを帯びたジオメトリが生じます。要するに、画像条件付きの3D生成は、テキスト条件付きの生成に比べてより制限の多い最適化問題です。3Dデータの量が限られているため、正確な特徴を持つ3Dモデルを最適化することはより困難になります。最適化プロセスは訓練分布から逸脱しやすい傾向があります。例えば、訓練データセットには様々な馬のスタイルが含まれている場合、テキストの説明だけから馬を作成すると、詳細なモデルが生成される可能性があります。しかし、画像が特定の毛皮の特徴、形状、テクスチャを指定する場合、新しい視点のテクスチャ作成は教授された分布から容易に逸脱することがあります。これらの問題に対処するために、ByteDanceの研究チームは本研究でImageDreamを提案します。研究チームは、現在のアーキテクチャに容易に組み込むことができる多階層画像プロンプトコントローラを提案します。具体的には、カノニカルカメラ座標に基づいて、生成された画像はオブジェクトの中央の正面ビューを描写しなければなりません（アイデンティティの回転とゼロの移動を使用します）。これにより、入力画像の差異を3次元への変換プロセスがよりシンプルになります。多階層コントローラによって情報伝達プロセスが合理化され、画像入力から各アーキテクチャブロックへの拡散モデルの導入が指示されます。図1: たった1枚の写真で、画期的なフレームワークImageDreamはあらゆる角度から高品質な3Dモデルを作成します。以前のSoTAであるMagic123などに比べて、3Dジオメトリの品質を大幅に向上させています。さらに重要なのは、MVDreamと比較して、作成された画像プロンプトからのテキストの優れた画像対応を保持していることです。さまざまな技術を使用して作成されたアイテムの8つのビューが以下に示されており、ImageDreamによって生成されたモデルによって描かれた一致する法線マップが最後の行に表示されています。 MVDreamのような厳格にテキストに基づいたモデルと比較して、ImageDreamは図1に示すように、与えられた画像から正確なジオメトリを持つオブジェクトを生成することで優れています。これにより、ユーザーは画像とテキストの整列を改善するために、よく開発された画像生成モデルを使用することができます。ジオメトリとテクスチャの品質に関しては、ImageDreamは現在の最先端技術（SoTA）のゼロショット単一画像3Dモデル生成器であるMagic123を凌駕しています。ImageDreamは、実験部分での定量評価とユーザーテストを通じた定性的比較を含む、これまでのSoTAの技術を凌駕していることが示されています。

このAI論文は、イギリスのインペリアルカレッジロンドンとEleuther AIが対話エージェントの行動を理解するための枠組みとしてロールプレイを探究しています

“`html 現代社会では、人工知能（AI）の統合が人間の相互作用を根本的に変えています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）の出現により、人間のような認知能力と自動化された対応の間の境界が曖昧になっています。イギリスの帝国カレッジロンドンとEleuther AIの研究チームによる最新の論文では、この進化するAI知能の領域を航海するために、言語アプローチを再評価する必要性に光を当てています。 AIによって駆動されたチャットボットの魅力は、機械的なアルゴリズムではなく感情を持つ存在との会話に似た会話をエミュレートする驚異的な能力です。しかし、人間との相互作用のこのエミュレーションは、個人の感情的なつながり形成への脆弱性とリスクを引き起こす懸念があります。研究者は、これらのLLMsに関する言語と認識を再調整する必要性を強調しています。問題の本質は、社交性と共感への内在的な人間の傾向にあります。これにより、人間のような属性を持つ存在と関わることへの脆弱性が生じます。しかし、この傾向は、詐欺やプロパガンダなどの不正目的でLLMsを悪用する悪意のある行為者による潜在的な危険性をもたらす可能性があります。チームは、「理解」「思考」「感情」といった人間的な特性をLLMsに帰因することは避けるべきだと警告し、これにより脆弱性が生まれ、保護が必要となると述べています。論文では、過度な感情的な依存やAIチャットボットへの頼りすぎのリスクを緩和するための戦略を提案しています。まず、ユーザーの理解を簡略化するために、AIチャットボットを特定の役割を果たす俳優として捉えることが重要です。さらに、潜在的な多角的キャラクターの広範な範囲内で様々な役割を演じる指揮者として捉えることにより、より複雑で技術的な視点が得られます。研究者は、包括的な理解を促進するために、これらの異なるメタファー間でのスムーズな移行を推奨しています。チームは、人々のAIチャットボットとの相互作用にアプローチする方法が、彼らの認識と脆弱性に大きく影響することを強調しました。多様な視点を受け入れることで、これらのシステムに備わる潜在能力をより包括的に把握することができます。言語の改革の必要性は、意味的な変化を超えて、認知パラダイムの根本的な変化を必要としています。研究者によって示されたように、「異種の心のようなアーティファクト」を理解するには、従来の擬人化からの脱却が必要です。代わりに、AIチャットボットの単純化されたと複雑な概念モデル間を流動的に移動できるダイナミックなマインドセットが必要とされます。結論として、この論文は、言語の適応と認知的な柔軟性が絶えず進化するAI組み込み相互作用の風景を航海する上での重要性を強調しています。技術が進化するにつれて、AIチャットボットに関するディスカッションの再構築は不可欠です。言語の再調整と多様な視点の受け入れにより、個人はこれらの知的システムの潜在能力を活用しながら内在するリスクを緩和し、人間の認知とAI知能の間に調和のとれた関係を築くことが可能です。 “`

Learn more about Search Results 15 - Page 15