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「ChatGPTを使用して高変換率のランディングページを作成する」

「私たちは100のランディングページを分析し、すべての教訓をChatGPTのプロンプトにまとめました自分で確認してください...」

ChatGPTと高度なプロンプトエンジニアリング：AIの進化を推進する

「高度なプロンプト工学について学び、テクノロジーとのコミュニケーションにおける役割、ChatGPTなどのツールの応用について学ぶ」

「NVIDIAは3DワールドのためのOpenUSD標準を設定するためのフォーラムの形成を支援します」

NVIDIAは本日、Pixar、Adobe、Apple、Autodeskと共に、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの次の時代を開放するための大きな飛躍となるAlliance for OpenUSDを設立しました。このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまで、さまざまなプロジェクトに適用されるオープンソースのUniversal Scene Description（USD）フレームワークであるOpenUSDを標準化・拡張します。 3Dエコシステムの主要企業であるCesium、Epic Games、Foundry、Hexagon、IKEA、SideFX、Unityが、すでにこのアライアンスの最初の一般会員として署名しています。 OpenUSDの標準化は採用を加速し、今日の2Dインターネットが3Dウェブに進化するための基盤技術を作り出します。多くの企業がすでにNVIDIAと協力して、この未来を先駆けています。超高層ビルからスポーツカーまで OpenUSDはNVIDIA Omniverseの基礎であり、3Dツールとアプリケーションを接続・構築するための開発プラットフォームです。Omniverseは、Heavy.AI、Kroger、Siemensなどの企業が、工場、小売店、超高層ビル、スポーツカーなどの物理的に正確なシミュレーションを構築・テストするのに役立っています。 IKEAにとって、OpenUSDは「価値連鎖をより緊密に接続し、低コストで家具ソリューションを開発するための非専有標準形式」となります。これはIKEAのイノベーションマネージャー、Martin Enthedが本日のアライアンスから発表したプレスリリースで述べています。「アライアンスに参加することで、クラウドベースのプラットフォーム（CesiumのNexus、HexagonのHxDR、NVIDIA Omniverse）とのリンクにおいてOpenUSDがクライアントに提供する利点に対する献身を示しています」とHexagonのCTO、Burkhard Boeckemは述べています。 OpenUSDの起源 Pixarは2012年にUSDを特徴映画のための3D基盤として開発し、データとワークフローの相互運用性を提供しました。同社はこの強力で多面的な技術を4年後にオープンソース化し、誰でもOpenUSDを使用し、開発に貢献することができるようにしました。 Pixarの映画「Coco」のシーンの詳細と最終イメージの比較。USDはこの映画の複雑な世界の創造に重要な役割を果たしました。© Disney/Pixar OpenUSDは、ジオメトリ、カメラ、ライト、マテリアルなど、仮想世界を構築するための要件をサポートしています。さらに、大規模で複雑なデータセットにスケーリングするために必要な機能も備えており、ビジュアルエフェクト以外のワークフローにも適応可能な非常に拡張性のある技術です。大規模な産業ワークフローに適した技術としてのOpenUSDのダイアグラム。 OpenUSDの特徴的な機能の1つは、レイヤリングシステムで、複数のユーザーがお互いの作業に干渉せずにリアルタイムで協力できることです。たとえば、1人のアーティストがシーンのモデリングを行い、他の人がその照明を作成することができます。…

テキストのポテンシャルを引き出す：プリエンベッドテキストクリーニング方法の詳細な調査

テキストクリーニングの方法のデモンストレーションには、Kaggleから取得した「メタモルフォーシス」という名前のテキストデータセットを使用します上記のコードセルが機能するためには、ローカルディレクトリパスを指定する必要があります...

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

「9歳の子に機械学習を説明するとしたら、どうやって説明しますか？」

子供たちのために簡単に説明された機械学習とデータサイエンスの世界を探索してくださいわかりやすいガイドで教わりながら、教師あり学習と教師なし学習に深く入り込みましょう

Macでの安定したDiffusion XLと高度なCore ML量子化

Stable Diffusion XLは昨日リリースされ、素晴らしいです。大きな（1024×1024）高品質の画像を生成することができます。新しいトリックにより、プロンプトへの適合性が向上しました。最新のノイズスケジューラの研究により、非常に暗いまたは非常に明るい画像を簡単に生成することができます。さらに、オープンソースです！一方、モデルはより大きくなり、したがって一般的なハードウェアでの実行が遅くなり、困難になりました。Hugging Faceのdiffusersライブラリの最新リリースを使用すると、16 GBのGPU RAMでCUDAハードウェア上でStable Diffusion XLを実行できるため、Colabの無料層で使用することができます。過去数か月間、人々がさまざまな理由でローカルでMLモデルを実行することに非常に興味を持っていることが明確になってきました。これにはプライバシー、利便性、簡単な実験、または利用料金がかからないことなどが含まれます。AppleとHugging Faceの両方でこの領域を探索するために、私たちは一生懸命取り組んできました。私たちはApple SiliconでStable Diffusionを実行する方法を示したり、Core MLの最新の進化を利用してサイズとパフォーマンスを改善するための6ビットのパレット化を紹介したりしました。 Stable Diffusion XLでは、次のようなことを行いました：ベースモデルをCore MLにポートし、ネイティブのSwiftアプリで使用できるようにしました。 Appleの変換および推論リポジトリを更新し、興味のあるファインチューニングを含むモデルを自分で変換できるようにしました。 Hugging Faceのデモアプリを更新し、Hubからダウンロードした新しいCore ML Stable…

「デバイス内AIの強化 QualcommとMetaがLlama 2テクノロジーと共同開発」

Metaの新しいオープンソースのLlama 2のリリースにより、大規模言語モデル（LLMs）の使用事例についての議論が起こっています。しかし、多くの人にとって、ローカルのハードウェア上でLlama 2にアクセスし、実行することは依然として重要な障壁です。この問題に対処し、Llama 2のパワーへのアクセスを民主化するために、MetaはQualcommと提携し、モデルをオンデバイスで使用するためにQualcommのAI対応Snapdragonチップを活用して最適化しています。 MetaとQualcommの協力により、Llama 2のオンデバイスでの実装が可能になり、新しいAI対応Snapdragonチップの機能を活用しています。モデルをオンデバイスで実行することで、開発者はクラウドコンピューティングコストを削減し、データが外部サーバーに送信されないため、ユーザーに強化されたプライバシーを提供することができます。オンデバイスでのAI処理は、インターネット接続なしで生成的AIを可能にし、ユーザーの好みに合わせたモデルのパーソナライズも可能にします。 QualcommのHexagonプロセッサは、Snapdragonチップにマイクロタイル推論、テンソルコア、SegNet、スカラーおよびベクトルワークロード用の専用処理など、さまざまなAI機能を備えています。Llama 2をQualcomm AIスタックに統合することで、オンデバイスでのAIモデルの実行がさらに最適化されます。 Metaは、最初のLLaMAモデルのリークから多くを学びました。最初は研究者や学術機関にのみ提供されていたLLMのリークは、オープンソースのLLMイノベーションの爆発を引き起こし、さまざまな改良版のLLaMAを生み出しました。オープンソースコミュニティの貢献は大きく、デバイス上で実行できるバージョンが作成され、LLMがより広い観客にアクセス可能になりました。リークに対応するため、MetaはLlama 2のリリースにおいて異なるアプローチを取り、オープンネスと協力を重視しています。Qualcommとの提携により、チップメーカーはモデルの内部機能に対する洞察を得て、Snapdragonチップ上でのパフォーマンスを最適化することができます。この協力は、2024年のQualcomm Snapdragon 8 Gen 3チップの発売と同時に予定されています。オープンソースコミュニティもLlama 2の開発に重要な役割を果たすと予想されています。業界のオンデバイスAIへの勢いとオープンなLLMエコシステムを組み合わせることで、この動きは活気あるオンデバイスAIエコシステムを育成するための最初の一歩と見なされています。専門家は、オープンなLLMがAIパワードのコンテンツ生成、インテリジェントアシスタント、生産性アプリケーションなどの新世代をもたらす可能性があると予測しています。デバイス上でネイティブにLLMを実行できる能力は、オンデバイスAI処理の数多くの可能性を開放し、AppleのM1チップにニューラルエンジンを組み込んだことや、MicrosoftのHybrid AI Loopツールキットに示されるように、エッジでのAI機能の成長トレンドをサポートします。全体的に、MetaとQualcommの提携は、AIモデルへのアクセスを民主化するための重要な一歩であり、開発者がAIパワードアプリケーションを作成し、iPhoneと同様のアプリストア爆発をもたらす新しいオンデバイスAIエコシステムの時代を迎えることを可能にしています。

「ChatGPTを活用して成功する製品ローンチ戦略を構築しましょう」

「人々に製品を購入してもらいたいのであれば、完璧な製品のローンチ戦略を考える必要がありますChatGPTに手助けしてもらいましょう」

「データアナリストがよく遭遇するであろう10の一般的な質問—それに対する回答方法」

データ分析の早い世界では、新しい役割に飛び込む際にデジャブを経験することは珍しくありません同じ質問が繰り返されるパターンに気付いたことがあるかもしれません...

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