Search Results コンポーネント

WindowsアプリケーションにおけるハードウェアアクセラレーテッドAIをONNX RTを使用して実現する

「クアルコムのAIスタックは、ONNX RTをサポートし、Snapdragonアプリ上でハードウェアアクセラレーションされたAIを利用することができますSnapdragon上のWindowsは、モバイルコンピューティングの進化を経て構築された次世代Windowsプラットフォームです」

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『React開発の向上：ChatGPTの力を解き放つReact開発者』

この包括的な探求では、ChatGPTがReactの開発者に力を与える数多くの使用例を掘り下げ、貴重な洞察を提供します

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

「Synthesiaレビュー：2023年11月の＃1 AIビデオジェネレーター？」

「この詳細なSynthesiaレビューでSynthesiaの真実を発見してください本当に＃1のAIビデオジェネレーターなのでしょうか？」

Synthesia

「OpenAgents：野生の言語エージェントのためのオープンプラットフォーム」

最近の動向は、言語エージェント、特に大規模な言語モデル（LLM）上に構築されたものは、自然言語を使用してさまざまな複雑なタスクを実行する可能性があることを示していますしかし、現在の多くの言語エージェントフレームワークの主な焦点は、概念実証の言語エージェントの構築を容易にすることにありますこの焦点はしばしば... [続きは省略されました]

「セルフサービスデータ分析はニーズの階層化です」

90年代を振り返ってみると、ビジネスオブジェクトやコグノスなどのセルフサービス型ビジネスインテリジェンス（BI）ツールが最初に導入されたことを思い出しますまったくもって熱心なソフトウェアエンジニアのように、私も...

デジタルツインは現代の物流を革命化しますこうすればどうなるか

「デジタルツインは物理的な世界と仮想的な世界をつなげることで、物流を変革し、効率性を向上させ、無駄を削減し、そして産業をインダストリー5.0に向けて準備しますこの記事でその利点を探ってみてください」

センスタイムリサーチは、長文から人間の動きと軌跡を生成するための新しい人工知能アプローチ「Story-to-Motion」を提案しています

人工知能はほとんどの産業に進出しています。ストーリーから自然な人間の動きを作り出すことは、アニメーション、ビデオゲーム、映画の産業を完全に変革する力を持っています。最も困難なタスクの一つは、キャラクターが異なるエリアを移動し、特定のアクションを行う必要がある場合のストーリーからモーションへの変換です。詳細な説明を基に、このタスクは高レベルのモーションセマンティック制御と軌跡を扱う低レベル制御のスムーズな統合を必要とします。テキストからモーションやキャラクターコントロールに多くの努力が注がれてきましたが、適切な解決策はまだ見つかっていません。既存のキャラクターコントロール手法には多くの制約があり、テキストの説明に対応することができません。現在のテキストからモーション手法でも、より多くの位置制約が必要であり、不安定なモーションが生成される結果となります。これらの課題を克服するために、研究者のチームが独自のアプローチを導入しました。このアプローチは、入力テキストに合わせて制御されたトラジェクトリと連続的かつ無限に長いモーションを生成するのに非常に効果的です。提案されたアプローチには以下の3つの主要なコンポーネントがあります。テキストによるモーションスケジューリング：現代の大規模な自然言語モデルは、長いテキストの説明からテキストによるモーションスケジューラとして、テキスト、位置、期間のペアを取ります。この段階では、生成されるモーションがストーリーに基づいており、各アクションの位置と長さについての詳細も含まれます。テキストによるモーションリトリーバルシステム：モーションのマッチングと制約によってトラジェクトリとセマンティックの組み合わせで総合的なモーションリトリーバルシステムを作成しました。これにより、生成されるモーションがテキストの説明に沿ったセマンティックと位置の特性を満たすことが保証されます。プログレッシブマスクトランスフォーマ：フットスライディングや異常な姿勢といった遷移モーションの頻繁なアーティファクトに対処するために、プログレッシブマスクトランスフォーマが設計されました。この要素は、生成されるモーションの品質を向上させ、スムーズなトランジションとより現実的な外観を持つアニメーションを生成する上で不可欠です。チームは、このアプローチをモーションのブレンディング、時間的なアクションの合成、軌跡の追跡という3つの異なるサブタスクでテストしたと共有しています。評価の結果、これまでのモーション合成技術と比較して、すべての領域で性能が向上したことが示されました。研究者は、主な貢献を以下のようにまとめています。詳細なテキストの説明から包括的なモーションを生成するために、軌跡とセマンティクスが導入され、ストーリーからモーションへの問題が解決されました。正確かつカスタマイズ可能なモーション合成を提供するために、広範なテキスト入力を使用する新しい方法であるテキストベースのモーションマッチングが提案されました。ベンチマークデータセットで実施された実験によって示されるように、軌跡の追跡、時間的なアクションの合成、モーションのブレンディングのサブタスクで、このアプローチは最先端の技術を凌駕しています。まとめると、このシステムはテキストナラティブからの人間のモーション合成において、大きな進歩です。ストーリーからモーションの問題に関連する課題に完全な解答を提供します。アニメーション、ゲーム、映画の業界に革新的な影響を与えることでしょう。

「JAXにおけるディープ強化学習の優しい入門」

最近の強化学習（RL）の進歩、例えばWaymoの自律タクシーやDeepMindの人間を超えたチェスプレイヤーエージェントなどは、ニューラルなどのディープラーニングコンポーネントを持つ古典的なRLを補完しています...

MusicGenを再構築：MetaのAI音楽における地下進化

2023年2月、Googleは彼らの生成音楽AI MusicLMで波風を立てましたその時点で、二つのことが明確になりました多くの人が次の画期的なモデルが…の10倍の大きさになるだろうと予想していました

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