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ピザの味を最大限に引き出すために

多くの人々はピザが好きで、辛いものやヴィーガン、ベジタリアン、ペスカタリアン、肉食、マキャヴェリアン、あるいはシンプルなチーズ好きなど、さまざまな好みがあります考えてみてください...

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世界中で生成AIに魅了されているPikaは、AIを活用した動画作成に特化したスタートアップで、Lightspeed Venture Partnersが主導する最新の資金調達ラウンドで驚異的な5500万ドルを獲得しました。この資本の流入は、ビデオ作成の風景を変革する革新的なビデオ撮影ツールのスイートであるPika 1.0のローンチと一致しています。わずか6か月前から始まったPikaの旅は、すでに週に数百万の動画を生成する50万人のユーザーコミュニティを集めました。 Pika 1.0の発表 Pikaの野心的な目標であるビデオ制作の簡素化は、さまざまなスタイル（「3Dアニメーション」、「アニメ」、「シネマティック」など）でビデオを編集することができる生成AIモデルを搭載したPika 1.0の開発につながりました。この革新的なプラットフォームは、ステルスモードから現れ、衣服の変更やキャラクターの追加など、AIを使用した動画の長さの拡張やスタイルの変換、さらには編集まで可能なツールを紹介しています。今の問題は、Pika 1.0がしばしば複雑でリソース集約型なビデオ作成プロセスを本当に革新できるのかということです。 Pikaの競争力 RunwayやStability AIなどの競合他社がひしめく分野で、Pikaはビデオ編集体験を引き上げるという特徴を持って差別化しています。特に、Pika 1.0ではビデオキャンバスやアスペクト比を拡大する機能を提供し、ユーザーに前例のない創造的な自由を提供します。プラットフォームが普及するにつれて、GoogleやMetaなどの業界の巨人たちもビデオ用生成AIツールへの参入を示しています。 LightspeedのPikaへの信頼競合が存在する風景にもかかわらず、PikaとStability AIの両方に投資しているLightspeed Venture Partnersは、Pikaの変革の可能性に自信を示しています。ライトスピードを代表するマイケル・ミニャーノ氏は、Pikaの技術的な基盤と創造性への早期の情熱によって、このプラットフォームがプロ品質のビデオ作成を民主化するリーダーとなることを信じています。この支持は、Pikaが個人が自分のストーリーを視覚的に共有する方法を再構築する上で重要な役割を果たす可能性があることを示唆しています。生成AIの台頭 Pikaの急速な成長は、さまざまなアプリケーションでの生成AIへの需要の急増を反映しています。IDCによると、生成AIへの投資額は今年160億ドルから2027年には驚異的な1,430億ドルにまで急増すると予想されています。生成AIは2023年の全体のAI支出のわずか9%を占めるに過ぎないが、同社は次の5年間で28%に大幅に急増すると予想しています。このトレンドはプロフェッショナルに限られたものではありません。最近の調査によると、Z世代もますます生成AIツールを受け入れています。もっと読む：GoogleのBARDはYouTubeの動画について「観て質問に答える」ことができるようになりました課題と将来の展望生成AIが広まるにつれて、課題が待ち受けています。O’Reillyの2023年のレポートでは、法外な結果やセキュリティの問題、公正性や偏り、プライバシーの問題など、さまざまな懸念に直面する、企業のAI採用者の26%が生成AIのパイロット運用の初期段階にあることが示されています。ビジネスのユースケースの特定や、AI生成コンテンツの所有権に関する法的な複雑さも、この業界を妨げています。私たちの見解…

聴覚処理の解読：深層学習モデルが脳内の音声認識とどのように類似しているか

研究によると、聴覚データを言語的表現に変換する計算は、声の知覚に関与しています。誰かが音声を聞くと、聴覚経路が活性化されます。これには、主要および非主要の聴覚皮質領域、聴覚神経、および底皮質構造が含まれます。環境の状況や言語的知覚単位に対する変化する音声信号のため、自然言語の知覚は困難な課題です。古典的な認知モデルは、音声の多くの心理的特徴を説明できますが、これらのモデルは脳の符号化と自然言語の認識を説明するのに不十分です。深層学習モデルは、自動音声認識で人間の性能に近づいています。 AIモデルの解釈可能性を向上させ、感覚知覚の新たなデータ駆動型計算モデルを提供するため、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者たちは、深層学習モデルの計算と表現を人間の聴覚系の神経応答と関連付けることを目指しています。この研究では、人間の聴覚回路と最先端の音声ニューラルネットワークモデル間の共通の表現と計算を特定することを目指しています。分析は、昇順聴覚経路に沿って正確な音声に対するニューラル応答に相関する深層ニューラルネットワーク（DNN）音声埋め込みに焦点を当て、ニューラル符号化のためのフレームワークを使用して行われます。聴覚回路と異なる計算アーキテクチャ（畳み込み、再帰、セルフアテンション）および訓練手法（教師ありおよび教師なしの目標）を持つディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを比較する方法論的な手法が用いられます。さらに、DNNの計算の調査は、ニューラル符号化予測の基本的なプロセスに関する情報を提供します。これまでのモデリング試みは、主に英語を中心とした単一の言語に焦点を当てていましたが、この研究では、言語固有および言語非依存の音声知覚の特徴をクロスリンガルパラダイムを使用して明らかにします。先端のDNNがヒトの聴覚系で鍵となる情報処理要素に近く獲得される音声表現方法を示し、DNN特徴表現が真実の音声に対するニューロンの応答を予測する際に、理論に基づく音響-音声的特徴セットよりも優れた性能を発揮することが研究で明らかにされました。さらに、DNNにおける基本的な文脈処理を調査しました。彼らは完全に教師なしの自然言語のトレーニングが、これらのネットワークが音素や音節の文脈など、言語に特有なリンギスティックな情報を獲得する方法であることを発見しました。この言語固有の言語情報を獲得する能力は、非主要聴覚皮質におけるDNN-ニューラル符号化の相関を予測します。線形STRFモデルは、クロス言語知覚時のSTGにおける言語固有の符号化を明らかにすることはできませんが、ディープラーニングベースのニューラル符号化モデルはできます。まとめると、比較的な方法論を用いて、研究者たちは、音声学習用ディープニューラルネットワーク（DNN）と人間の聴覚システム間に重要な表現的および計算的類似性を示しています。神経科学の観点から見ると、古典的な特徴ベースの符号化モデルは、統計的構造からの中間音声特性を抽出するためにデータ駆動型計算モデルによって超えられます。神経応答と選択性との対照により、AIの観点からDNNの「ブラックボックス」表現を理解する手段を提供します。彼らは現代のDNNが、ヒトの聴覚システムが情報を処理する方法に似た表現方法を選んだ可能性を示しています。研究者によれば、将来の研究では、より幅広い範囲のAIモデルとさらに多様な人口を使用してこれらの結果を調査し、検証することができるでしょう。 The post Deciphering Auditory Processing: How Deep Learning Models Mirror Human Speech Recognition in the Brain appeared first…

AIの進歩における倫理的な課題のナビゲーション

「AIの進展に伴う倫理的な課題の多面的な景観を探求してみましょうAIが社会により統合されるにつれて倫理と責任に関する懸念をどのように対処するかについて、詳細な視点を提供します」

Tech

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

責任あるAI：AIウォッチドッグの重要な役割-選挙のディスインフォメーションに対抗する

民主的なプロセスにおける選挙ディスインフォメーションの包括的な理解が求められています選挙ディスインフォメーションは、公共の意見を操作し選挙の信頼性を損なうために、故意に偽情報を広めることを指し、民主主義の基本原則に対する直接的な脅威となります歴史を見ると、選挙への干渉はますます拡大してきたことがわかります...

最終フロンティアの記録：30日間の#30DayMapChallengeの旅を完遂する

「#30DayMapChallengeが終わりに近づいている中で、コミュニティと協力の力に感銘を受けています毎日新たなテーマがもたらされ、各テーマごとに新たな洞察がもたらされ、その過程で、一つの織物のようなものが作り上げられてきました...」

「AWSとNVIDIAは新たな戦略的なパートナーシップを発表」

AWS reInventでの注目の発表で、Amazon Web Services（AWS）とNVIDIAは戦略的な協力関係の大規模な拡大を発表し、生成型AIの領域で新たな基準を確立しましたこのパートナーシップは、AWSの堅牢なクラウドインフラストラクチャーとNVIDIAの最先端のAI技術を結びつける、分野における画期的な瞬間を象徴していますAWSは初めてとなりました...

「時空のホットスポット：洞察力の新たな次元を開放する方法」

「80％以上のデータが空間要素を持つという統計データを聞いたことがあるかもしれませんが、時間次元を持つデータはほぼ100％ですしかし、これらの2つの要素の相互作用を効果的に分析する方法はありますか？空間-時間クラスタリングという手法がありますこの技術は、空間的な要素と時間的な要素の両方を分析します...」

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