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「Dockerが「Docker AI」を発表：コンテキスト認識自動化が開発者の生産性に革新をもたらす」

DockerCon 2023の基調講演中、Dockerは画期的な発表を行いました。開発者の生産性を変革する初のAIパワード製品、「Docker AI」を発表しました。この革新的なツールは、Docker開発者の世界中の知識を集約し、コンテキストに応じた自動ガイダンスを提供して開発プロセスを効率化します。 DockerのAIへの進出は、アプリケーション開発の複雑さに直面する開発者に適切な支援を提供する戦略的な動きを示しています。この取り組みは、AI/MLの先端技術、コンテンツ、および協力を開発者に提供するDockerの広範なイニシアチブと整合しています。既存のツール、コンテンツ、およびサービスを拡充することで、Dockerは開発者の確立されたワークフローの効率を向上させることを目指しています。チームは、AIがコード生成に与える影響について興奮を表明し、そのソースコードの記述における変革的な効果に注目しました。しかし、Docker AIはさらに幅広い範囲に取り組んでおり、ウェブサーバ、言語ランタイム、データベースなどの重要なコンポーネントも含んでいます。このツールにより、開発者は開発サイクル内でアプリケーションのすべての側面を効率的に定義およびトラブルシューティングする手段を備えることができます。生成型AIと大規模言語モデル（LLM）の台頭により、開発者の生産性が著しく向上しています。GitHub CopilotやTabnineなどのツールは、効率を最大10倍に高めるのに大きな役割を果たしました。ただし、これらのツールは主にソースコードに対応しており、全体のアプリケーションのごく一部をカバーしています。Docker AIはこのギャップを埋めるために登場し、データベース、言語ランタイム、フロントエンドなどの85％から90％を対象としています。Docker AIを通じて、開発者コミュニティはGitHubやDocker Hubといったプラットフォームを介して共有知識にアクセスできます。研究者たちは、生成型AIツールが開発者の健康に与える前向きな影響を強調し、生産性の向上とタスク完了の迅速化に寄与していると述べました。Docker AIはこれらの利点だけでなく、開発者がアプリケーションスタック全体で成功するために必要なものを提供します。Dockerの広範な開発者コミュニティの集合知を利用することで、Docker AIの洞察がベストプラクティスに基づき、セキュリティと最新の推奨事項を優先することを信頼できます。 Docker AIは、DockerfileやDocker Composeファイルの変更、’docker build’プロセスのデバッグ、ローカルテストの実施時に、開発者に対してターゲット指向の自動アドバイスを提供する点で優れています。開発者は、10年以上にわたって蓄積された数百万人のDockerユーザの知識を活用し、アプリケーションのベストプラクティスを生成し、セキュアで最新のイメージを推奨することができます。Docker AIにより、開発者はツールやインフラストラクチャに煩わされることなく、アプリケーションの改善にさらに時間を費やすことが可能です。 DockerがDocker AIを導入することで、開発者の生産性と効率を向上させる重要な進展が達成されました。AIに基づく洞察を活用することで、Dockerは開発者がアプリケーション開発に取り組む方法を革新する準備が整いました。Docker AIを通じて、開発者は豊富で経験豊かなコミュニティの集合知を武器に、アプリケーション構築の複雑さに自信を持って取り組むことができます。この先を見据えたツールは、アプリケーション開発の領域を進化させるだけでなく、AI駆動の開発者のランドスケープでのさらなるイノベーションの舞台を構築します。

ディープARとダイトを使用してビデオ通話にARフィルターを追加する

この記事では、DyteビデオSDK、DeepAR、およびウェブコンポーネントUIキットを使用してARフィルターを備えたビデオ通話アプリを作成する方法を学びます

「新しい取り組みによる輸送とエネルギーの排出削減法」

これらの新製品の特徴と展開は、人々、都市計画者、政策立案者が持続可能な未来を構築するための行動を取るのに役立ちます

グーグルとコーネル大学の研究者がDynIBaRを紹介しました：AIによるダイナミックシーン再構築の革命化

GoogleとCornellの研究者たちによる新しい論文が発表され、DynlBaRという新しい手法がフォトリアリスティックなフリービューポイントレンダリングの生成に使用されましたそして、チームによれば、これは複雑でダイナミックなシーンの単一のビデオから可能となりました近年、コンピュータビジョンの分野では驚くべき進歩が見られています...

AIを活用してホームレスを防ぐ：ロサンゼルスのゲームチェンジャー

NPRによる新しいレポートでは、ホームレス問題が大幅な取り組みと投資にもかかわらず悪化し続けるロサンゼルスの広がりを、ホームレスを予測して予防するためにAIを試みていることを紹介していますレポートは、ダルセ・ヴォランティンとバラリー・ザヤスの二人の個人の物語から始まります...

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます

GoogleのDeepMindがロボット技術の革新を遂げています

GoogleのDeepmindと33の学術研究所との協力により、ロボット技術の世界に風穴が開くかもしれませんこの共同事業の目標は、特定のタスクに特化したデータセットの固定的なパラダイムからロボット技術を解放することです彼らのブログによると、成功すれば、「Open X-Embodiment...」

トップ10の生成AI 3Dオブジェクトジェネレーター

高性能なAI 3Dオブジェクトジェネレータにより、3Dモデルの作成と可視化がより正確かつアクセスしやすく効率的になりました。グラフィックデザイナーまたはゲーム開発者であっても、AI 3Dオブジェクトジェネレータはあなたの要件に応じて最適なものがどれかはあなた次第です。イメージ、テキスト、またはビデオのみを使用して革新的な方法で3Dモデルを作成することができます。ここでは、トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータを紹介します。 AI 3Dオブジェクト生成とは何ですか？ AI 3Dオブジェクト生成は、AI 3Dオブジェクトジェネレータの助けを借りて、より正確に3Dモデルを作成するプロセスです。これらのツールを使用して、あなたのアイデアを3次元で生み出し、3Dモデルをデザインすることができます。テキストを3Dジェネレータに、画像を3Dオブジェクトに、ビデオを3Dモデルに変換することができます。あなたの要件に合わせたツールが用意されています。これらのツールで創造性の新しい扉を開けてみましょう。トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータ AI 3Dオブジェクトジェネレータは、3Dモデルの設計ニーズに対応しています。これらのツールを最大限に活用して、アイデアに生命を与えることができます。以下に、トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータをご紹介します。 1. Spline Splineは、ブラウザ上でインタラクティブなウェブ体験を形作ることができるAI 3Dオブジェクトジェネレータの一つです。リアルタイムのコラボレーション機能を備えたチームプロジェクトには絶好のツールです。主な特徴：マテリアルレイヤー、3Dスカルプティング、物理制御とゲームコントロール、3Dモデリングとアニメーション、インタラクティブな体験、ビデオテクスチャやコンポーネントなど、幅広いアニメーションと3Dモデリングの機能を提供します。カメラコントロール、3Dベクトル編集、ドラッグアンドドロップ機能、Webブラウザイベントのツールを探索することができます。ユーザーはAPIまたはウェブサイトを通じてデジタルメディアをアップロードし、それが自動的に3Dモデルに分析されます。価格：基本プラン：無料スーパープラン：$7…

メタAI研究者が高度な長文脈LLMsを提案

新しい論文では、Meta AIの研究者たちは高度な長い文脈(LLM)を提案し、頑健な長文脈機能を持つLLMへのアクセスの不足を解決することを提案しています過去には、これは主に独自のAPIを介して利用可能でしたしかし、このアプローチでは研究者や開発者のために空白が残りました...

CPR-CoachによるCPRトレーニングの革命：エラー認識と評価に人工知能を活用

心肺蘇生（CPR）は、心臓が効果的に拍動しなくなったり、呼吸が止まるといった心停止を経験した個人を蘇生させるための命を救う医療手順です。この手順は、専門の医療スタッフが到着するか、またはその人が高度なケアのために医療施設に搬送できるまで、特に脳を含む重要な臓器への酸素が豊富な血液の流れを維持することを目的としています。 CPRを行うには持久力が必要ですが、正しい動きを追従すれば直ぐに簡単になります。しかし、胸部圧迫、救命呼吸、早期電気除細動（適切な装置を使用する）など、マスターする必要があるさまざまなアクションがあります。 CPRは重要な緊急時のスキルであるため、この基礎的な専門知識を広めることは重要です。ただし、従来の評価は物理的な人体模型や講師に依存しており、訓練費用が高額で効率も限定されています。さらに、講師やこの非常に特殊な装置がどこにでも存在しないため、このアプローチはほとんどスケーラブルではありません。この記事で紹介された画期的な研究では、CPR中のエラーアクションの認識とスキル評価を向上させるために、ビジョンベースのシステムが導入されました。この革新的な手法は、従来のトレーニング方法からの重要な転換を示しています。具体的には、心外マッサージに関連する13種類の個別のエラーアクションと74種類の複合エラーアクションが同定され、カテゴライズされています。この革新的なCPRに基づく研究は、この手続き中に一般的に犯されるアクション固有のエラーを分析する初めてのものです。研究者たちは、この新しいアプローチをサポートするためにCPR-Coachという包括的なビデオデータセットを作成しました。データセットに注釈が付けられた最も一般的なエラーの概要は以下の通りです。 https://shunli-wang.github.io/CPR-Coach/ CPR-Coachを参考にして、著者たちはさまざまなデータモダリティを活用するさまざまなアクション認識モデルの性能を評価・比較しました。彼らの目標は、CPRスキル評価に固有のシングルクラストレーニングとマルチクラステストの問題に対処することです。この問題に対処するために、彼らは人間の認知原則に着想を得たImagineNetという画期的なフレームワークを導入しました。ImagineNetは、限られた監督の制約下でもCPRのコンテキスト内で複数のエラーを認識するためのモデルの能力を向上させるために設計されています。 ImagineNetのワークフローの概要は、以下の図に示されています。 https://shunli-wang.github.io/CPR-Coach/ この研究は、CPRスキルの評価における重要な前進であり、ビジョンベースの技術と高度な深層学習モデルの革新的な応用により、訓練費用を削減し、CPR指導の効率を向上させる可能性を提供しています。結果として、心臓緊急事態を経験する個人の結果も改善する可能性があります。 CPR関連のエラーを分析し、CPR評価の自動化を図るための2つの重要なAIツールであるCPR-CoachとImagineNetの概要について説明しました。興味がある場合は、以下のリンクを参照してさらに詳細を学ぶことができます。

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