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(きんむかんりをかくめいかするみっつのほうほう、じぇねれーてぃぶAI)

「生成AIは企業界を揺るがす方法でヘッドラインを飾っていますが、デスクを持たない労働者を雇用するビジネスも、労働力管理（WFM）プロセスの一部としてその技術の利点を受けることができます最近のマッキンゼー＆カンパニーの報告によれば、生成AIは最大で消費する退屈な職場のタスクを自動化する可能性があります」

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

『感情を人工知能、OpenAI、および探索的データ分析で探求する』

私は、古いディズニー映画を子供のころ見ていたことと関係があるのかもしれないと思いますその瞬間に対するノスタルジアの感覚がありますどんな方法であれ、私は…

物議を醸している：GrokがOpenAIのコードを訓練に使用

Elon Muskの最新の事業は、生成AIベースのチャットボットGrokです。しかし、OpenAIのコードが訓練に使用されているという告発が浮上し、この論争が生じています。この論争は、Elon Musk、OpenAI、そして現在のOpenAIのCEOであるSam Altmanとの複雑な歴史に新たな要素を加えています。告発が明らかに最近の主張によれば、Grokは誤ってOpenAIのコードベースで訓練されている可能性があります。この憶測は、ユーザーであるJax WinterbourneがGrokからOpenAIのChatGPTに似た異常な応答を受けたことから燃え上がりました。ユーザーは、xAIがGrokの訓練にOpenAIのコードを利用している可能性に懸念を抱いています。 xAIの説明告発に対して、xAIと関係のあるIgor Babuschkinは、Grokの訓練に使用された膨大なウェブデータが問題の原因であると説明しました。Babuschkinは、訓練プロセスがChatGPTの出力を誤って取得したことを認めつつも、将来のGrokのバージョンではこの問題が発生しないようにすると保証し、Grokの作成にOpenAIのコードは使用しなかったことを強調しました。 Elon Muskの反論 Twitterの論争に慣れたElon Muskは迅速に告発に反論しました。Muskは、Grokの応答が訓練時の大量のデータ収集によるものであると主張しました。Muskらしいスタイルで「さて、息子よ、このプラットフォームからデータを集めて訓練を行った以上、あなたは知っているはずだ」と反論しました。 Grok vs. ChatGPTの詳細比較 GrokとChatGPTの比較は、それぞれのユニークな特徴を明らかにします。GrokはXプラットフォームを通じたリアルタイムの情報アクセスが特徴であり、最初のChatGPTにはこの能力が欠けていました。しかし、この論争は、Grokの訓練データの出所に関する疑問を浮上させました。 xAIの共同研究と将来の展望 xAIはElon Muskの発案だけでなく、GoogleのDeepMindやMicrosoftからの経験を持つチームによって支えられています。xAIはTeslaや他のさまざまな企業との契約を公にし、Oracleとのクラウド活用のための契約が最近明らかになり、xAIがAI技術の進歩に対する取り組みを強調しています。私たちの意見これらの告発と反論の中で、ユーザーはAIの開発の複雑さを理解する必要があります。Grokの訓練データに関する論争は懸念すべきですが、それは同時にインターネットの広大な領域におけるデータの純粋性を保証するための課題を浮き彫りにしています。技術の進化とともに、AI開発者はこのような問題に迅速に対処し修正することが極めて重要になってきます。

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

ミストラルAI (8x7b)、専門家（MoE）モデルの初のオープンソースモデルをリリース

ミストラルは、最初の560億トークンモデル（8モデル、各70億トークン）をトレント経由でリリースすることによって、オープンソースの世界への取り組みを続けます！数日前、私たちはGPT4が...

このAI論文は、コントロール可能なマルチビュー画像生成および3Dコンテンツ作成を革新するニューラルネットワークアーキテクチャー、MVControlを紹介しています

最近、2D画像制作の驚くべき進展がありました。テキストの入力プロンプトにより、高精細なグラフィックスを簡単に生成することができます。テキストから画像の生成に成功することは稀であり、3Dトレーニングデータが必要なため、テキストから3Dへの移行は難しいです。拡散モデルと微分可能な3D表現の良い性質により、最近のスコア蒸留最適化（SDS）ベースの手法では、事前学習済みの大規模テキストから画像を生成するモデルから3D知識を抽出し、大量の3Dデータで完全に学習する代わりに、印象的な結果を達成しています。DreamFusionは、3Dアセットの作成に新たなアプローチを導入した模範的な研究です。過去1年間で、2Dから3Dへの蒸留パラダイムに基づいて方法論が急速に進化してきました。複数の最適化段階を適用することで、生成品質を改善するための多くの研究が行われており、3D表現の前に拡散を最適化したり、スコア蒸留アルゴリズムをさらに精密化したり、パイプライン全体の詳細を向上させたりしています。これらの手法は細かいテクスチャを生成できますが、2Dの拡散先行は依存していないため、生成された3Dコンテンツの視点の一貫性を確保することは困難です。そのため、複数のビュー情報を事前学習済みの拡散モデルに強制的に組み込むための試みがいくつか行われています。ベースモデルは制御ネットワークと統合され、制御されたテキストからマルチビュー画像の生成が可能になります。同様に、研究チームは制御ネットワークのみを訓練し、MVDreamの重みはすべて凍結されています。研究チームは実験的に、相対姿勢条件が条件画像に関してテキストからマルチビューの生成を制御するためにより良い結果をもたらすことを発見しました。これに対して、MVDreamが絶対座標系で記述されたカメラの姿勢で訓練されている場合でも、事前学習済みのMVDreamネットワークの記述とは異なります。さらに、視点の一貫性は、シングルイメージの作成に対応する条件付けメカニズムを持つ2D ControlNetの制御ネットワークをベースモデルとの相互作用に直接採用することで容易に達成できます。これらの問題に対処するために、浙江大学、西湖大学、同济大学の研究チームは、制御ネットワークを基にした独自の条件付けテクニックを作成し、制御されたテキストからマルチビューの生成を提供するために十分に成功したControlNetアーキテクチャを提案しました。幅広い2DデータセットLAIONと3DデータセットObjaverseの一部を共同で使用してMVControlを訓練しました。この研究では、エッジマップを条件として使用することを調査しましたが、彼らのネットワークは深度マップ、スケッチ画像など、さまざまな種類の入力状況を活用する能力に制約はありません。訓練が終了すると、研究チームはMVControlを使用して制御されたテキストから3Dアセットの生成に3D先行を提供することができます。具体的には、MVControlネットワークと事前学習済みのStable-Diffusionモデルに基づくハイブリッド拡散先行が使用されます。細かいステップでは、ベースモデルから十分なジオメトリを得た段階でのテクスチャの最適化のみが行われます。包括的なテストにより、提案された手法が入力条件画像と書かれた説明を使用して、高精度で細かい制御が可能なマルチビュー画像と3Dコンテンツを生成できることが示されています。まとめると、以下が彼らの主な貢献です。・ネットワークが訓練された後、SDS最適化を介した制御されたテキストから3Dコンテンツ合成にハイブリッド拡散の一部として使用できます。・独自のネットワーク設計を提案し、細かい制御が可能なテキストからマルチビュー画像の生成を実現します。 • 彼らのアプローチは、入力条件画像とテキストのプロンプトによって細かく制御されることができる高精度なマルチビュー画像と3Dアセットを生成することができます。これは、広範な実験結果によって示されています。 • SDS最適化による3Dアセットの生成に加えて、彼らのMVControlネットワークは、3Dビジョンとグラフィックのコミュニティでさまざまなアプリケーションに役立つ可能性があります。

「チャットボットとAIアシスタントの構築」

この記事は、自然言語処理（NLP）とチャットボットフレームワークの総合ガイドを紹介します詳しくは、学んでください！

「ベクターデータベースは、生成型AIソリューションの未来をどのように形作るのか？」

紹介生成AIの急速に進化する風景において、ベクトルデータベースの重要な役割がますます明らかになってきました。本記事ではベクトルデータベースと生成AIソリューションとのダイナミックな相乗効果について探求し、これらの技術的基盤が人工知能の創造性の将来を形作っているかを紐解きます。革新的なAIソリューションの最先端にもたらすベクトルデータベースの変革的な影響を解き放つため、この強力な連携の複雑さを旅してください。学習目標この記事では以下のベクトルデータベースの側面を理解するのに役立ちます。ベクトルデータベースの重要性とその主要な構成要素従来のデータベースとのベクトルデータベースの詳細比較応用の観点からのベクトル埋め込みの探求 Pineconeを使用したベクトルデータベースの構築 langchain LLMモデルを使用したPineconeベクトルデータベースの実装この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースとは、空間に格納されたデータの集合の形式です。しかし、ここでは数学的な表現で格納されているため、AIモデルが入力を覚えるのに便利であり、オープンAIアプリケーションが認知検索、推奨、テキスト生成を使用してさまざまなユースケースで活用できるようになっています。データの格納と検索は「ベクトル埋め込み」と呼ばれます。また、これは数値配列形式で表されます。トラディショナルなデータベースと比べて、非常に大規模でインデックス化された機能を持つAIの観点での検索ははるかに容易です。ベクトルデータベースの特徴これらのベクトル埋め込みのパワーを活用し、巨大なデータセット全体でのインデックス作成と検索を実現します。あらゆるデータ形式（画像、テキスト、データ）と互換性があります。埋め込み技術と高度なインデックス化された機能を採用しているため、与えられた問題のデータと入力の完全なソリューションを提供できます。ベクトルデータベースは、数百の次元を含む高次元ベクトルを通じてデータを整理します。これらは非常に迅速に構成できます。各次元は、それが表しているデータオブジェクトの特定の特徴または属性に対応しています。従来のデータベースとベクトルデータベースの比較図は従来のデータベースとベクトルデータベースのハイレベルなワークフローを示しています。フォーマルなデータベースのやり取りはSQLステートメントを通じて行われ、データは行ベースおよび表形式で格納されます。…

「金融業界におけるAIの進出：自動取引からパーソナライズドバンキングへ」

財界は、人工知能（AI）の出現と統合によって、革命的な変化を目撃していますこの技術は、単なる付加要素ではなく、金融サービスの本質的な構造を再構築するための核となる要素です超人的なスピードで取引を実行する自動化取引アルゴリズムから個別の顧客に合わせたパーソナライズされたバンキング体験まで、AIによる金融業界の侵略が進行しています... 金融業界におけるAIの進出：自動化取引からパーソナライズされたバンキングへ Read More »

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