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無料でニュースレターを成長させる4つの方法

これらのニュースレターの成長戦略の最も素晴らしい点は、聴衆が必要なく、完全に無料であることです

このAI研究では、SMPLer-Xという名前のモデルを提案していますこれは一般的な基礎モデルであり、モノクル入力から3D/4D人体のモーションキャプチャを行います

アニメーション、ゲーム、ファッションの分野は、単眼写真や動画からの表現的な人体の姿勢と形状推定（EHPS）の画期的な分野から恩恵を受けることがあります。複雑な人体解剖学、顔、手を正確に表現するために、この作業では通常、パラメトリックな人体モデル（SMPL-Xなど）が使用されます。最近の数年間では、ユニークなデータセットが流入し、環境のキャプチャ、位置分布、体の可視性、カメラの視点などの研究の機会が増えました。しかし、最先端のアプローチはまだこれらのデータセットの一部に制約があり、さまざまなシナリオでパフォーマンスのボトルネックとなり、未開拓の地域への一般化を妨げています。 EHPSの信頼性のある、国際的に適用可能なモデルを構築するために、この研究では利用可能なデータセットを徹底的に分析することを目標としています。これを行うために、彼らは32のデータセットを使用したEHPSの最初のシステムベンチマークを作成し、そのパフォーマンスを4つの主要基準に対して評価しました。これにより、ベンチマーク間の重要な不整合が明らかになり、全体的なEHPSの複雑さが強調され、シナリオ間のドメインギャップを解消するためにデータのスケーリングが必要であることが示されました。この詳細な分析は、EHPSのための既存のデータセットの使用を再評価する必要性を示し、より優れた汎化能力を提供するより攻撃的な代替手段への切り替えを主張しています。彼らの研究は、補完的な性質を持つ複数のデータセットを利用する価値を強調しています。また、これらのデータセットの転送性に影響を与える関連する側面を徹底的に調査しています。彼らの研究は将来のデータセット収集に役立つアドバイスを提供します。1) 100,000以上のインスタンスを含む場合、データセットは特に大規模である必要はありません。2) イン・ザ・ワイルド（屋外を含む）の収集が不可能な場合、さまざまな屋内風景が優れた代替手段となります。3) シンセティックデータセットは、検出可能なドメインギャップを持ちながら、驚くほど効果的になっています。4) SMPL-Xのアノテーションがない場合、擬似SMPL-Xラベルは役立ちます。ベンチマークからの情報を使用して、Nanyang Technological University、SenseTime Research、Shanghai AI Laboratory、東京大学、国際デジタル経済アカデミー（IDEA）の研究者たちはSMPLer-Xを作成しました。この汎用基盤モデルはさまざまなデータセットを使用してトレーニングされ、様々な状況でバランスの取れた結果を提供します。この研究は大量の選択されたデータの力を示しています。彼らは、EHPSのための非常に基本的なアーキテクチャを持つSMPLer-Xを開発しました。厳密なアルゴリズムの要素の分析ではなく、SMPLer-Xは大規模なデータとパラメータのスケーリングを許容し、将来のフィールド研究の基盤となるよう設計されています。さまざまなデータの組み合わせやモデルサイズでの実験により、従来のデータセットトレーニングの広く行われている方法に挑戦し、すべてのベンチマーク結果を上回る包括的なモデルを構築しました。彼らの基盤モデルにより、5つの主要なベンチマーク（AGORA、UBody、EgoBody、3DPW、EHF）での平均主要エラーが110ミリメートルを超えて70ミリメートル以下に減少しました。また、RenBodyやARCTICなどの新しいシナリオにも成功して印象的な汎化能力を示しています。さらに、彼らは基盤モデルの最適化の効果を示し、ドメイン固有のエキスパートとして機能して、広範なベンチマークで優れたパフォーマンスを実現しています。 EgoBody、UBody、EHFにおいて最新技術の性能を発揮するために同じデータ選択方法を採用しており、AGORAリーダーボードでも107.2ミリメートルのNMVE（11.0%の改善）を達成し、新たな記録を打ち立てました。彼らは3つの異なる貢献を提供しています。1) EHPSの幅広いデータセットを使用して、信頼性のある、移植可能なEHPSに向けたトレーニングデータのスケーリングに重要な方向性を提供する、最初のシステマティックなベンチマークを構築します。2) データとモデルのスケーリングの両方を調査し、バランスの取れた結果を提供し、未開拓のデータセットに効果的に拡張する汎用基盤モデルを構築します。3) 基盤モデルを改良して、データ選択手法を拡張し、さまざまなベンチマークで強力な専門家となります。

「GPT-4の高度なデータ分析ツールを使用した多様な棒グラフ分析」

「GPT-4の高度なデータ分析ツール（ADA）は、データサイエンスのツールボックスに追加する必須のツールです複雑なデータセットを迅速かつ効率的に理解することができますバーチャート分析には、...」

OpenAIのGPT-4V(ision) AIのマルチモーダルフロンティアにおける大発見

画期的な人工知能の領域を再構築する画期的な展開として、OpenAIはGPT-4Vと称されるGPT-4のビジョンを披露しました。この新たな進化により、ユーザーは言語と視覚データの組み合わせた強力さを手に入れ、AIとのインタラクションに革命的な可能性をもたらすことができます。ここでは、この最新の進歩について詳しく調べ、それが私たちの生活のさまざまな側面に与える潜在的な影響を探求します。また、次もお読みください：GPT-4と説明可能なAI（XAI）によるAIの未来を明らかにするビジョナリーな飛躍画像入力を大きな言語モデル（LLM）に統合することは、AI研究と開発の画期的なマイルストーンを示しています。GPT-4Vは、単なる言語システムをマルチモーダルなパワーハウスに変えることを目指して設計されており、新たなインターフェースと画期的な機能をもたらします。画像を分析し解釈する能力により、GPT-4Vはユーザーに新たな可能性を開くのです。テキストからテキストとビジュアルへ GPT-4 Visionにより、ChatGPTはテキストとビジュアル情報の融合を実現しました。ユーザーは今や画像を探索し、その地理的な起源について詳細な洞察を得ることができます。これは、視覚データを通じて世界についてより多く学びたいという好奇心の強い人々にとって貴重なツールとなっています。 GPT-4Vのユースケースを明らかにする GPT-4Vの真の魔法は、その多様な応用にあります。以下に、エンドユーザーがGPT-4Vを利用している注目すべき方法のいくつかをご紹介します： ChatGPTによる画像の起源の特定：画像解析を通じて世界の秘密を解き明かすことで、GPT-4 VisionはChatGPTの画像の地理的起源の特定能力を向上させます。複雑な数学的概念の解明：GPT-4Vは複雑な方程式やグラフを解析する数学の天才であり、学生や研究者にとって欠かせないパートナーとなっています。手書き入力をLaTeXコードに変換：GPT-4Vの手書きの記述をLaTeXコードに変換する能力により、研究者や学生が手書きの技術情報をデジタル化する必要がある場合に役立ちます。テーブルの詳細の抽出：データ分析の能力により、GPT-4Vはテーブルから情報を効率的に抽出し解釈することができます。これにより、データ操作のプロセスが簡素化されます。視覚的な指し示しの理解：GPT-4Vは視覚的な手がかりを理解し、より高い文脈理解力で応答することで、ユーザーのインタラクションを新たなレベルに引き上げます。絵を使ったシンプルなモックアップのウェブサイト構築：GPT-4Vは、絵をウェブレイアウトに変換して基本的なウェブサイトを作成するためのユニークなツールを提供します。品質保証の重要性 OpenAIは、GPT-4Vの信頼性と安全性を確保するためにあらゆる手を尽くしています。幅広いシナリオをカバーするために、定性的および定量的評価が行われました。評価プロセスには、内部テストや専門家によるレビューが含まれており、有害なコンテンツの特定、人口の認識、プライバシーの懸念、地理位置情報、サイバーセキュリティ、マルチモーダルなジェイルブレイクなどの課題におけるモデルのパフォーマンスが評価されました。制約と注意事項 GPT-4VはAI技術の重要な進歩ですが、その制約を認識することが重要です。モデルは誤った推論を生成することがあり、画像のテキストや文字を見落とすことがあり、幻覚的な事実を生成することもあります。特に、危険物を画像で識別するための適切なツールではなく、しばしば誤認識します。医療の場では一貫した回答を提供せず、標準的な手法に対する認識が欠けるため、誤診断の原因となる可能性があります。さらに、GPT-4Vは特定の記号の理解に課題を抱えており、視覚的な入力に基づく不適切なコンテンツの生成の可能性があり、特に敏感な文脈では懸念が生じます。将来を期待する GPT-4 Vision（GPT-4V）の登場により、可能性と課題を抱えた世界が到来します。リリースの前に、潜在的なリスクに対処するために注意深い努力が払われました。特に個人の画像の使用に関しては、利点が欠点をはるかに上回るように細心の注意が払われています。…

「GPT-4は数学の問題を解くことができますが、すべての言語ではできません」

それは数学は普遍的な言語だと言われています - 数学的な概念、定理、定義は、言語に関係なく理解できる記号として表現することができます初期の実験...

世界のトップ10量子コンピューティング企業（2024年）

この記事にリストされているトップ10の量子コンピューティング企業は、量子コンピューティングの分野が急速に変化している中、この技術革命の最前線に立っています

Tech

「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」

「OpenAIのGPT-4におけるマルチモーダルAIの進歩、その先見性のある機能、AIによる相互作用におけるテキストとビジュアルの融合の変革的な影響を探索してください」

「密度プロンプティングチェーンでGPT-4サマリゼーションをアンロックする」

「チェーン・オブ・デンシティ（CoD）を使用して、GPT-4要約のパワーを解き放ちましょうCoDは情報密度をバランスさせる技術であり、高品質な要約を実現します」(Chēn obu denshiti (CoD) o shiyō shite, GPT-4 yōyaku no pawā o tokihanachimashou. CoD wa jōhōmitsudo o baransu saseru gijutsu de ari, kōhinshitsu na…

Artificial Intelligence

Android 14：より多様なカスタマイズ、制御、アクセシビリティ機能

「Android 14は個人的で保護的な機能を備え、ユーザーを最優先し、彼らの個性を祝福するためのものです」

GPT-4高度なデータ分析：初心者向けチャートとマップのガイド

データサイエンスを用いると、生の数字を意味のあるデータの視覚化に変換することは、特に初心者のプログラマにとっては難題となる場合がありますGPT-4の高度なデータ分析ツールにより（その...

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