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スタンフォードの研究者が提案する「EVAPORATE：言語モデルの推論コストを110倍削減する新しいAIアプローチ」

近年、大型言語モデルは常に注目を浴びています。彼らの非凡な能力と様々な分野での応用により、新しい研究論文やLLMの新しいアップデートがほぼ毎日リリースされています。現在のLLMは非常に多くのパラメータを持っており、トレーニングコストが非常に高くなっています。彼らは数兆のトークンで訓練されており、非常に高価です。最近公開された研究論文では、スタンフォード大学とコーネル大学の学生たちが、高価なLLMの課題に取り組む方法を提案しています。チームは、大規模なドキュメントの処理時に言語モデル（LM）が高価であることを共有しています。彼らは、55百万のウィキペディアページ上での推論のコストを例に挙げており、それは10万ドルを超え、1000トークンあたりの価格は0.002ドルを超えるものです。著者らが提案した手法は、各ドキュメントごとに推論を直接実行する場合と比べて、推論コストを110倍削減し、結果の品質も向上させることができます。このプロトタイプシステムはEVAPORATEと呼ばれ、LLMsがこのシステムを駆動し、システムを実装するための2つの異なる戦略を特定します。最初の戦略は、LLMに直接ドキュメントから値を抽出するように求めることです。2番目の戦略は、LLMに抽出を実行するコードを合成するように求めることです。チームはこれらの2つのアプローチを評価し、それらの間にコストと品質のトレードオフがあることを発見しました。コード合成はより安価でしたが、LLMで各ドキュメントを直接処理する場合よりも精度が低かったです。 EVAPORATEは、複数のドキュメント間の冗長性を特定し、効率を改善するためにそれらを利用します。チームは、医療機器のFDAレポートからデバイスの分類属性を抽出する例を使用して、これを説明しています。著者らは、LLMで各半構造化ドキュメントを処理する代わりに、LLMを使用して各ドキュメントから抽出するために再利用できる関数を生成することを検討しています。品質を向上させ、低コストを維持するために、チームはEVAPORATE-CODE+と呼ばれる拡張コード合成実装を提案しています。この手法は多くの候補関数を生成し、弱い教師付き学習を使用してそれらの抽出をアンサンブル化します。弱い教師付き学習は通常、人間が生成した関数に適用されますが、EVAPORATE-CODE+は機械生成の関数で動作し、この設定の課題に対処して品質の向上を実現します。 EVAPORATEは、さまざまな形式、トピック、属性タイプの16セットのドキュメントで評価されました。LLMでドキュメントをサブリニアパスで処理することで、LLMが処理する必要のあるトークンの数が110倍減少しました。これは、各16の評価設定で10,000ドキュメントごとに平均化された結果です。結論として、この論文はLLMを使用して半構造化ドキュメントからテーブルを自動抽出するための有望なアプローチを提案しています。直接抽出とコード合成のトレードオフを特定し、品質を向上させながら低コストを維持するための拡張実装を提案することで、この研究はデータ管理コミュニティに向けて進歩を遂げるでしょう。

「データの海を航海する：スタートアップが自律的な海洋モニタリングをチャートする」

Saildroneは、自律型の海洋モニタリングで注目されています。このスタートアップの航海データ収集技術は、北大西洋でハリケーンを間近で追跡し、太平洋で深さ3,200フィートの水中山脈を発見し、世界の海底全体の地図作成を支援し始めました。サンフランシスコ湾エリアを拠点とするこの会社は、さまざまなセンサーを搭載した自律型の乗組員のいない水上車両（USV）を開発しています。データストリームは、AIエッジでのNVIDIA Jetsonモジュールで処理され、NVIDIA DeepStreamソフトウェア開発キットを使用したプロトタイプで最適化されています。 Saildroneは、海洋情報収集を費用効果の高いものにしようとしており、科学、漁業、天気予報、海洋地図作成、海上保安などのためのデータ収集システムを提供しています。同社には3つの異なるUSVがあり、ミッションポータルコントロールセンターサービスは、カスタマイズされたミッションのモニタリングとデータのリアルタイム可視化に使用されます。また、Saildroneの一部の歴史的データは一般に無料で利用できます。 “私たちは3つの大型ハリケーンに乗り込み、ハリケーンサムの目の中を通り抜けましたが、すべての車両は無事でした。彼らは非常に堅牢なプラットフォームです。”とSaildroneのソフトウェアエンジニアリング担当副社長のBlythe Towalは述べています。彼は2021年にバミューダを襲った強力なサイクロンを指しています。 2012年に設立されたSaildroneは、1億9000万ドルの資金を調達しました。このスタートアップは、技術サポートとAIプラットフォームのガイダンスを提供するプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。地球の水域でAIを保つ Saildroneは、環境研究における無人データ収集ミッションの使用に対する関心の高まりに乗っています。ハワイマノア大学は、3台の23フィートのSaildrone Explorer USVを利用して海洋酸性化が気候変動に与える影響を研究するための支援を受けました。ハワイ、マウイ、オアフ、カウアイの島々を中心に行われる6か月間のミッションは、州全体の海洋の健康状態の評価に役立ちます。海洋酸性化は、そのpHの低下を意味し、化石燃料の燃焼や農業などが要因となります。これらはサンゴ、カキ、ハマグリ、ウニ、炭酸カルシウムプランクトンに影響を与え、海洋生態系に脅威をもたらす可能性があります。 Saildroneは最近、Seabed 2030と提携し、世界の海洋を完全に地図化しました。Seabed 2030は、日本財団と世界海底地図（GEBCO）の協力による取り組みで、2030年までに世界中の海底をマッピングすることを目指しています。 “Saildroneのビジョンは、健全な海洋と持続可能な惑星です。”とSaildroneの創設者兼CEOであるRichard Jenkinsは述べています。“海底の完全な地図作成は、そのビジョンを実現するために基本的なものです。” 世界中の科学コミュニティは、気候研究においてNVIDIA AIを積極的に活用しており、ハイパーローカルな気候モデリング、炭素隔離の改善のためのAI、再生可能エネルギー研究などに利用されています。NVIDIAは、気候変動を予測するための世界で最も強力なAIスーパーコンピュータであるEarth-2を開発しており、Omniverseで地球のデジタルツインを作成するために使用されます。…

CMUの研究者が「Zeno」という名前の、機械学習（ML）モデルの行動評価のためのフレームワークを紹介しました

AI駆動システムのプロトタイピングは常に複雑でした。しかし、プロトタイプを使用してしばらくすると、それがより機能的であることがわかるかもしれません。メモを取るためのチャットボット、テキストから画像を作成するためのエディタ、および顧客のコメントを要約するためのツールは、プログラミングの基本的な理解と数時間で作成することができます。実際の世界では、機械学習（ML）システムには社会的な偏見や安全上の懸念などの問題が組み込まれることがあります。歩行者検出モデルの人種的偏見から特定の医療画像の系統的な誤分類まで、実践者や研究者は常に最先端のモデルの重大な制限や不具合を発見しています。モデルの制限を発見し、検証するためには、行動評価またはテストが一般的に使用されます。集計された精度やF1スコアなどの統合メトリックを調べる以上に、モデルの出力パターンをサブグループや入力データのスライスごとに理解する必要があります。MLエンジニア、デザイナー、およびドメインエキスパートなどの利害関係者は、モデルの予想される欠陥と潜在的な欠陥を特定するために協力する必要があります。行動評価の重要性は広く強調されていますが、それを行うことは依然として困難です。さらに、公正なツールキットなどの多くの人気のある行動評価ツールは、実際の実践者が通常取り扱うモデル、データ、または振る舞いをサポートしていません。実践者はユーザーや利害関係者から手動で選んだケースをテストし、モデルを評価し、適切な展開バージョンを選択します。モデルは、実践者がモデルが使用される製品またはサービスに慣れる前に頻繁に作成されます。特定のタスクをどれだけうまく完了できるかを理解することは、モデル評価の難しさです。モデルのパフォーマンスは、人間の知能の粗い近似値であるように、集計指標を使用しておおよそ推定するしかありません。たとえば、NLPシステムに正確な文法を埋め込むことができない場合や、社会的な偏見のようなシステム上の欠陥を隠すことができる場合があります。標準のテスト方法は、データのサブセットで全体のパフォーマンスメトリックを計算することです。モデルが持つべき機能を決定する難しさは、行動評価の分野にとって重要です。複雑なドメインでは、要件のリストをテストすることは不可能です。なぜなら、無限の数が存在する可能性があるからです。その代わりに、MLエンジニアはドメインエキスパートやデザイナーと協力して、モデルの予想される機能を説明し、反復および展開する前に記述します。ユーザーは製品やサービスとのインタラクションを通じてモデルの制約と予想される振る舞いにフィードバックを提供し、将来のモデルのイテレーションに組み込まれます。 ML評価システムには、モデルの振る舞いを特定し、検証し、監視するための多くのツールがあります。これらのツールは、公平性の懸念やエッジケースなどのパターンを明らかにするために、データの変換と可視化を使用します。Zenoは他のシステムと協力し、他の方法を組み合わせています。データセットのサブグループまたはスライスに対してメトリックを計算するスライスベースの分析は、Zenoに最も近い行動評価方法です。Zenoは現在、任意のドメインやアクティビティに対してスライドベースのテストとメタモーフィックテストを可能にしています。 ZenoにはPythonアプリケーションプログラミングインタフェース（API）とグラフィカルユーザインタフェース（GUI）（UI）が含まれています。モデルの出力、メトリック、メタデータ、変更されたインスタンスなど、行動評価の基本的なコンポーネントは、Python API関数として実装できます。APIの出力は、行動評価とテストを実施するためのメインインタフェースを構築するためのフレームワークです。Zenoには2つの主要なフロントエンドビューがあります。データの発見とスライスの作成に使用されるExploration UIと、テストの作成、レポートの作成、パフォーマンスのモニタリングに使用されるAnalysis UIです。 ZenoはPythonスクリプトを介して一般に公開されています。組み込まれたフロントエンドはSvelteで書かれており、視覚化にはVega-Lite、データ処理にはArqueroを使用しています。このライブラリはPythonパッケージに含まれています。必要な設定（テストファイル、データパス、列名など）を指定した後、ユーザーはコマンドラインからZenoの処理とインタフェースを開始します。ZenoのUIをURLエンドポイントとしてホストする能力により、それをローカルに展開するか、他のコンピューティングと共にサーバーに展開することができ、ユーザーは自分のデバイスからアクセスできます。このフレームワークは、数百万のインスタンスを含むデータセットで試され、設置されたシナリオにも適切にスケーリングするはずです。 ML環境には、特定のデータやモデルに対応するさまざまなフレームワークやライブラリがあります。Zenoは、カスタマイズ可能なPythonベースのモデル推論およびデータ処理APIに大いに依存しています。研究者たちは、ほとんどのMLライブラリがPythonに基づいているため、同じ断片化の問題に直面しているにもかかわらず、現代のほとんどのMLモデルをサポートするために、zenoのバックエンドAPIを一連のPythonデコレータメソッドとして開発しました。研究チームによって実施された事例研究では、ZenoのAPIとUIがデータセットとジョブ全体にわたって主要なモデルの欠陥を発見するのにどのように協力しているかが示されました。より広い意味で言えば、この研究の結果から、行動評価フレームワークはさまざまなデータやモデルに対して有用であることが示唆されます。ユーザーのニーズや課題の難しさに応じて、Zenoのさまざまな機能は行動評価をより簡単で迅速かつ正確にすることが可能です。事例2の参加者はAPIの拡張性を活用してモデル分析のメタデータを作成しました。事例研究の参加者は、既存のワークフローにZenoを組み込むことやZeno APIとのコード通信についてほとんど困難を報告していませんでした。制約と予防措置行動評価において、エンドユーザーにとって重要な行動やモデルによってエンコードされる行動を把握することは大きな困難です。研究者は現在、ZenoHubという共同リポジトリを開発しており、ユーザーがZenoの機能を共有し、関連する分析コンポーネントをより簡単に見つけることができるようにして、モデル機能の再利用を促進しています。 Zenoの主な機能はデータスライスに対してメトリックを定義してテストすることですが、ツールはデータやスライスを表示するための限られたグリッドとテーブルビューのみを提供しています。Zenoの有用性は、さまざまな強力な可視化手法のサポートによって向上する可能性があります。DendroMap、Facets、AnchorVizなど、意味的な類似性をエンコードしたインスタンスビューを使用することで、ユーザーはデータ内のパターンや新たな行動をより良く発見することができるでしょう。ML Cube、Neo、ConfusionFlowなど、Zenoがモデルの行動をより良く表示するために変更できるいくつかのMLパフォーマンスの可視化手法があります。 Zenoは並列計算とキャッシングによって大規模なデータセットにスケーリングすることができますが、機械学習のデータセットのサイズは急速に増加しています。そのため、より高速な処理を実現するためにさらなる改善が求められます。Rayなどのライブラリを使用して分散コンピューティングクラスタで処理を行うことは、将来のアップデートとなるでしょう。非常に大きなテーブル上での複数のヒストグラムのクロスフィルタリングは、別の障害です。ZenoはFalconのような最適化手法を用いて、大規模データセット上でリアルタイムのクロスフィルタリングを容易にすることができます。結論：訓練データにおいて機械学習モデルが高い精度を達成しても、実際の世界においてはネガティブなバイアスや安全上の問題など、システム的な欠陥に苦しむ可能性があります。実践者はモデルの行動評価を行い、特定の入力に対するモデルの出力を検査して、このような問題を特定し修正します。行動評価は重要でありながらも困難な課題であり、実世界のパターンの発見やシステム的な欠陥の検証を必要とします。機械学習の行動評価は、バイアスや安全上の問題など、問題のあるモデルの行動を特定し修正するために重要です。この研究では、著者らがMLの評価の困難さに深く踏み込み、さまざまな文脈でモデルをスコアリングするための普遍的な手法を開発しました。実践者が実世界のモデルを評価する4つの事例研究を通じて、研究者はZenoが複数の領域にわたって適用できる可能性を示しました。多くの人々はAIの発展に高い期待を寄せています。しかし、彼らの行動の複雑さは彼らの能力と同じ速度で発展しています。行動駆動の開発を可能にし、人間の価値と調和したインテリジェントシステムの構築を保証するためには、堅牢なリソースが必要です。Zenoは、AI関連のさまざまなジョブ全体でこのような詳細な検証を行うことができる柔軟なプラットフォームです。

「2023年のトップ50以上のAIコーディングアシスタントツール」

ChatGPT ChatGPTは、既存のコード参照に頼らずにコードを書くことができます。さらに、ユーザーのコードを効率的にデバッグすることもできます。コードインタプリタを組み込むことで、ChatGPTは自身のコードの自己テストを含めた機能を拡張しました。 Bard GoogleのBardは、ChatGPTと同様に会話形式で対話することができ、コードの作成とデバッグに適しています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コンテキストのあるコードを分析し、関連するコードスニペットを提案することで、リアルタイムのフィードバックと推奨を提供するAIパワードのコード補完ツールです。 Tabnine Tabnineは、GitHub Copilotの代替となるAIベースのコード補完ツールで、完全な機能を備えたAIコード補完能力を提供することで特徴的です。 Code Snippets AI Code Snippetsは、ユーザーが質問をコードに変換できるツールです。コードの説明、スニペットライブラリなどの機能を備えたオールインワンツールです。 MutableAI MutableAIは、ボイラープレートコードを頻繁に使用し、効率的なオートコンプリート機能を求める開発者にとって最適な選択肢です。コード補完とコードの論理的なグループへの整理と整頓の機能を提供しています。 Cogram Cogramは、自然言語を使用して効率的なSQLクエリを記述することを可能にするSQLコード生成ツールです。 Amazon CodeWhisperer CodeWhispererは、コメントと既存のコードに基づいてインテリジェントな補完を行う、AWSによって開発されたコード補完ツールです。 Replit…

「推薦エンジンの再構築」

AIはオンラインアプリとの相互作用の方法を変革しています現在、私たちは検索エンジン、ニュースフィード、情報へ誘導するために細心の注意を払ってデザインされたメニューを使用してナビゲーションしています...

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

AI WebTVの構築

AI WebTVは、自動ビデオと音楽合成の最新の進歩を紹介するための実験的なデモです。 👉 AI WebTVスペースにアクセスしてストリームを視聴できます。モバイルデバイスを使用している場合は、Twitchのミラーからストリームを視聴できます。 AI WebTVの目的は、ZeroscopeやMusicGenなどのオープンソースのテキストからビデオを生成するモデルを使用して、エンターテイニングでアクセスしやすい方法でビデオをデモすることです。これらのオープンソースモデルは、Hugging Faceハブで見つけることができます: ビデオ用: zeroscope_v2_576とzeroscope_v2_XL 音楽用: musicgen-melody 個々のビデオシーケンスは意図的に短く作られており、WebTVは芸術方向性やプログラミングを持つ実際のショーではなく、テックデモ/ショーリールとして見るべきです。 AI WebTVは、ビデオショットのシーケンスを取り、テキストからビデオを生成するモデルに渡してテイクのシーケンスを生成することで動作します。さらに、人間によって書かれた基本テーマとアイデアは、LLM（この場合はChatGPT）を通じて渡され、各ビデオクリップごとにさまざまな個別のプロンプトを生成するために使用されます。以下は、AI WebTVの現在のアーキテクチャのダイアグラムです: WebTVはNodeJSとTypeScriptで実装されており、Hugging Faceでホストされているさまざまなサービスを使用しています。テキストからビデオへのモデル中心となるビデオモデルはZeroscope…

スタンフォード大学とGoogleからのこのAI論文は、生成エージェントを紹介しています生成エージェントは、人間の振る舞いをシミュレートするインタラクティブな計算エージェントです

明らかに、AIボットは高品質かつ流暢な自然言語を生成することができます。長い間、研究者や実践者は、異なる種類の相互作用、人間関係、社会理論などを学ぶために、人間の行動を持つエージェントで満たされた砂場の文明を構築することを考えてきました。人間の行動の信頼性のある代替品は、仮想現実から社会的スキルトレーニング、プロトタイピングプログラムまで、さまざまなインタラクティブアプリケーションを推進するかもしれません。研究者たちは、スタンフォード大学とGoogle Researchの研究者から、アイデンティティ、変化する経験、環境に応じて人間のような個々の行動と新興的集団行動を模倣するために生成モデルを使用するエージェントを紹介しています。このグループの主な貢献は次のとおりです：エージェントの行動が信憑性があるため、エージェントの変化する経験と周囲の状況に動的に依存しています。急速に変化する状況で、長期的な記憶、検索、反射、社会的相互作用、シナリオの計画能力を実現するための革命的なフレームワーク。制御試験とエンドツーエンドテストの2つのタイプのテストを使用して、アーキテクチャの異なる部分の価値を判断し、記憶の検索のような問題を見つけます。生成エージェントを使用する対話システムが社会と倫理に与える利点と潜在的な危険について議論します。このグループの目標は、スマートエージェントが日常生活を送り、環境や歴史的な手がかりに応じて自然言語でお互いと対話し、スケジュールを組み、情報を交換し、友情を築き、グループ活動を調整する仮想のオープンワールドフレームワークを作成することでした。大規模な言語モデル（LLM）とLLMの出力に基づいてデータを合成・抽出するメカニズムを組み合わせることで、チームは過去の失敗から学び、長期的なキャラクターの一貫性を保ちながら、より正確なリアルタイムの推論を行うことができるエージェントアーキテクチャを作成しました。複雑な行動は、エージェントの録音の再帰的合成によってガイドされることがあります。エージェントのメモリストリームは、エージェントの以前の経験の完全な記録を含むデータベースです。エージェントは、環境の変化に適応するために、メモリストリームから関連するデータにアクセスし、この知識を処理して行動計画を立てることができます。研究者は人間の評価者を募集し、Phaserオンラインゲーム開発フレームワークで開発されたSmallvilleサンドボックス環境で、提案された25の生成エージェントを非プレイヤーキャラクター（NPC）として機能させました。エージェントの一貫したキャラクターの描写と人間のような記憶、計画、反応、反射の説得力ある模倣は、実験の特徴でした。彼らは2日間にわたって自然言語でお互いとコミュニケーションをしました。応用生成エージェントをマルチモーダルモデルと組み合わせることで、オンラインおよびオフラインで人間と対話できるソーシャルロボットが将来的に実現できるかもしれません。これにより、社会システムやアイデアのプロトタイプを作成し、新しいインタラクティブ体験をテストし、より現実的な人間の行動モデルを構築できるようになります。 GOMSやKeystroke Level Modelなどの認知モデルは、ヒューマンセンタードデザインプロセスの別の領域でも使用できます。生成エージェントをユーザーの代替として使用することで、その要件や好みについてより詳しく学び、より適した効率的な技術的相互作用を実現できるようになります。この研究は、役割演技、社会プロトタイピング、没入型環境、ゲームなどで使用する可能性があり、動的で対話的な人間のような行動を持つLLMベースのシミュラクラの進歩に貢献しています。この研究で示された生成エージェントアーキテクチャのコンポーネントは、さらなる研究でさらに開発される可能性があります。たとえば、特定のコンテキストで最も関連性の高い素材を検索モジュールが見つける能力を向上させるために、検索機能を構成する関連性、最近性、重要性の関数を調整することができます。また、アーキテクチャのパフォーマンスを向上させるための取り組みも行われるべきです。将来の研究では、生成エージェントの行動をより長い時間にわたって調査し、その能力と限界について完全な知識を獲得する必要があります。この研究では、エージェントの行動の評価が非常に短い期間に制限されていたためです。

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、開発者がコーディングの時間を節約するための効率的な手法を提供します。これらは、反復的なコーディング部分を自動化することで、開発者がより良い効果的なコードを作成するのを助けます。次に、コード生成空間でトップの生成型AIツールのいくつかを見てみましょう： Tabnine Tabnineは、コンテキストと構文に基づいて次のコード行を推測し提案するために生成型AI技術を使用するAIパワードのコード補完ツールです。JavaScript、Python、TypeScript、Rust、Go、Bashなど、多くのプログラミング言語に対応しています。また、VS Code、IntelliJ、Sublimeなどの人気のあるコードエディタとも統合することができます。 Hugging Face Hugging Faceは、コード生成と自然言語処理のための無料のAIツールを提供するプラットフォームです。コード生成タスクにはGPT-3モデルが使用され、自動補完やテキストの要約などが行われます。 Codacy Codacyは、AIを使用してコードの評価とエラーの検出を行うコード品質ツールです。このソフトウェアは、開発者に即座のフィードバックを提供し、コーディング能力を最大限に活用するのを助けます。Slack、Jira、GitHubなど、さまざまなプラットフォームでシームレスに統合でき、複数のプログラミング言語をサポートしています。 GitHub OpenAIとGitHubは協力して、AIパワードのコード補完ツールであるGitHub Copilotを開発しました。プログラマが好きなコードエディタでコードを入力すると、OpenAIのCodexを使用してコードスニペットを提案します。GitHub Copilotは、数十の言語で自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変換します。 Replit Replitは、開発者がコードを書いてテストし、展開するのを支援するクラウドベースのIDEです。Python、JavaScript、Ruby、C++など、多くのプログラミング言語をサポートしており、ユーザーが迅速に始めるのを助けるためにいくつかのテンプレートとスタータープロジェクトも含まれています。 Mutable AI Mutable AIは、開発者が時間を節約するのを助けるAIパワードのコード補完ツールを提供しています。ユーザーはAIに直接コードの編集を指示することができ、ワンクリックで本番品質のコードを提供します。また、AIとメタプログラミングを使用して自動的にユニットテストを生成する自動テスト生成機能も導入されています。 Mintify Mintifyは、AIによってコードのドキュメントを作成することで、開発者が時間を節約しコードベースを向上させることができるようにします。一般的に使用されるプログラミング言語と互換性があり、VS CodeやIntelliJなどの主要なコードエディタと簡単に統合することができます。…

「UIとUXのためのトップAIツール（2023年）」

これまでの数年間、特に2022年から2023年にかけて、ユーザーエクスペリエンスデザインの風景には大きな変化がありました。デザイナーにはさまざまなリソースが利用できます。最高のAI駆動ツールは、各プロセスの段階ごとに最終製品のプレビューをデザイナーに提供します。その一つが人工知能（AI）プロトタイピングツールであり、デザイナーは作業を各段階で評価することで時間と労力を節約することができます。デザインにおける人工知能（AI）により、デザイナーはワークフローを完全に自動化することができます。ユーザーインターフェースおよびユーザーエクスペリエンスデザインのための人工知能の強化ツールは、デザインプロセスのあらゆる側面をはるかに速く簡単にします。市場にあるトップの人工知能（AI）デザインツールを見て、UI/UXデザイナーがそれらをどのように活用できるかを考えてみましょう。 Uizard Uizardは、人間のようなグラフィカルユーザーインターフェースの理解を自動化する広く使用されているシステムです。ネイティブモバイルアプリを作成するには、デザイナーがスケッチといくつかのAIの助けを必要とします。それはスケッチからコードを生成するだけでなく、デザインプロセスも自動化します。Uizardはデザインとフローのユーザーテストに優れたツールです。 Chat GPT Chat GPTを使用することで、デザインプロセスは大いに恩恵を受けることができます。コンテンツベースのテキストプロンプトを生成できる能力により、デザインのインスピレーションやユーザーリサーチのアイデア、アクセシビリティの解決策など、あらゆることに役立ちます。UXデザイナーは、デジタルアイテムをよりユーザーフレンドリーで興味深いものにするためにChatGPTの助けを借りることができます。ユーザーインターフェース、製品の説明、コーチマーカーなどのコンテンツの作成は、このカテゴリーに含まれます。デザイナーはより良いコンテンツを提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させることができ、このツールが彼らをサポートします。 Khroma Khromaは、色の選択にかかる時間を短縮したいデザイナーのために開発された最新のカラーツールです。お気に入りの50色を選び、AIアルゴリズムに無数の類似した色を認識させることで、無限のカラースキームを作成することができます。テキスト、ポスター、グラデーション、写真など、これらのカラースキームはさまざまなカテゴリーに分類され、ユーザーが簡単にアクセスできます。さらに、デザイナーは自分のオリジナルの画像のコンテキストで自分のカラーパレットがどのように見えるかを確認することができます。 Let’s Enhance Let’s Enhanceは、デザイナーが画質を損なうことなく画像の解像度を向上させるのに役立つ強力な人工知能ツールです。すべてが迅速かつ自動的に行われます。画像は品質の低下がほとんど見られないまま最大16倍拡大することができます。Let’s Enhanceを使用すると、写真の改善が簡単になります。このツールにより、デザイナーは人間の介入なしで高解像度の画像を作成することができます。 Balsamiq ほとんどのデザイナーは、作品の最終形態をイメージする際に、できるだけシンプルに保つことを重視しています。Balsamiqを使用することで、このプロセスをサポートすることができます。Balsamiqのワイヤーフレームインターフェースは、競合するプロトタイピングプログラムの派手でカラフルなインターフェースとは対照的に、最小限で明確です。これはノートブックやホワイトボードでの落書きにデジタルな相当物を提供することを目指しています。このツールの最大の利点は、デザイナーが色やフォント、レイアウトなどのプレゼンテーションの側面を後で調整できるようにする代わりに、作品の内容に集中することができることです。 Mockplus 創造性の実装、コミュニケーション、素材収集、手作業の削減など、デザイナーをサポートするツールを考える際に、Mockplusは最初に思い浮かぶものの一つです。AI駆動のデザインの時代において、すべてのデザイナーはMockplusが必要です。このツールを使用すると、デザイナーはSketch、Photoshop、Adobe XDなどのプログラムから直接作品をエクスポートし、インタラクティブなプロトタイプを作成することができます。また、デザイナーは事前に作成された仕様を確認し、インタラクティブなプロトタイプを作成することもできます。 Beautiful.ai プレゼンテーションソフトウェアBeautiful.aiは、人々が魅力的なビジュアルな資料を作成する方法を変えています。Design AIを使用すると、誰でも数分で素晴らしいプレゼンテーションを作成することができます。70以上のプロフェッショナルにデザインされたスライドテンプレートで簡単に始めることができます。新しいテキストを追加すると、スライドは自動的に変更されます。もうテキストボックスや矢印の配置に時間を無駄に費やす必要はありません。…

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