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2023年9月のトップAIメールアシスタント

人工知能のメールアシスタントは、メールの作成を迅速かつ簡単にすることができます。自動タスクの完了、メッセージの優先順位付け、そして的確で的確な回答は、AIメールアシスタントがインボックスの管理の負担を軽減する方法です。その結果、ユーザーは最も緊急のメールに注意を向け、より少ない時間でより多くの作業を行うことができます。AIによって動作する自動メールヘルパーは、メッセージを書いて送信することもできます。多くの職業や職業からの人々-忙しいオフィスワーカーや会社のオーナーから個人事業主や学生まで-人工知能とメールヘルパーを使用しています。AIメールアシスタントは、時間のないスケジュールの詰まったプロフェッショナルがインボックスを管理し、重要なメッセージを見逃さないための素晴らしいツールです。AIメールアシスタントは、起業家や会社のオーナーにとって時間と労力を節約するツールです。AIメールアシスタントを使用することは、学生が組織化され、教授と連絡を取り続けるための素晴らしい方法です。この記事では、いくつかの人気のあるAIメールアシスタントを比較します。 SaneBox SaneBoxのAIは重要なメールを特定し、他のメールを自動的に整理して焦点を合わせるのに役立ちます。 SaneBoxは、知的なAIアルゴリズムを使用してメールの動作を分析します。過去のやり取りから学習し、重要なメールを特定し、重要でないメッセージを別のフォルダに移動し、ニュースレターやソーシャルメディアの通知を集約します。要するに、カオスを秩序に変え、デジタルのやり取りを合理化します。 InboxPro AIと強力な自動化ツールを使用して、Gmailの生産性を向上させる。 InboxProは、セールスを増やし、顧客サポートを改善するためのオールインワンのソリューションです。 Lavender Lavenderは、AIを搭載したメールアシスタントであり、すでに世界中の小売業者がお客様へのメールの返信の品質と速度を向上させるのに役立っています。 Lavenderは公共の広告会社ではなく、プライベートの広告会社です。クッキーのおかげでサイトの基本的な機能、安全なログインや同意設定のカスタマイズなどが可能になっています。ソーシャルメディアの共有、フィードバックの収集などの機能は、機能クッキーに依存して正常に機能します。アクセス数、リバウンス率、トラフィックソースなどの変数に関するデータを収集する解析クッキーは、ウェブサイトの利用者の行動を把握するために使用されます。 Missive Missiveは、チームをうまく組織するためのいくつかの便利なツールを備えたインテリジェントなメールヘルパーです。最近、OpenAIのGPTテクノロジーを組み込むことが可能になりました。これにより、Missiveはアプリを離れることなくメッセージを翻訳したり、メールのトーンを変更したりすることができます。ユーザーはまた、AIコードを自分の要件に合わせてカスタマイズするためにプロンプトを使用することもできます。この統合の主な目標は、顧客との連絡の質を向上させることであり、AIに企業固有のデータを与えることで、適切な返信を提供する能力を向上させることの一部を達成しています。 Superflows Superflowsは、1回のクリックでアクセスできる事前に作成された、文脈に応じた応答を提供するAIを搭載したメールアシスタントです。着信メールへのインテリジェントに作成された応答には、カレンダーリンクや他の関連情報が含まれています。これにより、他のソースからデータをコピー＆ペーストすることなく、迅速にメールに対応することができます。 Superhuman Superhumanインターフェースの直感的で高速な性質は、キーボードショートカットや強力な検索機能など、多くの時間を節約する機能のおかげです。Superhumanの革新的なAI搭載のインボックスの組織機能は、忙しいプロフェッショナルにとって画期的なものです。そのAIエンジンは、ユーザーにとって最も重要なメッセージを学習し、それらをインボックスの前面に表示することを優先します。同社はまた、各ユーザーがSuperhumanとの時間を最大限に活用できるように、個別のコーチングとトレーニングも提供しています。 Scribbly メールはさまざまな方法で返信することができ、ユーザーは最善の選択肢を選ぶ余地があります。 Scribblyは、メールの文脈に基づいて関連する資料を提案することで、忙しいプロフェッショナルが時間を節約し、効果的にコミュニケーションを図るのを支援するAI搭載のメールアシスタントです。Scribblyのメール作成機能を使用すると、ユーザーはメールアシスタントにメールを代わりに書いてもらうための情報を提供するか、メールにどのように返信するかを最も適切に表す意図を選択することができます。 Tugan Tuganは、企業が情報提供やプロモーションメッセージを送信するために使用できる人工知能ベースのメールアシスタントです。提供されたURLやトピックに基づいて、Tuganは企業の特定の興味やニーズに合わせたカスタマイズされたメールを生成するためにAIを使用します。受信者は、最も気に入ったメッセージを選んで送信することができます。時間に制約のある専門家、作家、コンテンツプロデューサーがこのメールヘルパーから最も恩恵を受けるでしょう。Tuganは、市場に比べてベータ版の新しいメールヘルパーです。将来の計画には、お気に入りのビジネスガイドのようにメールを生成する機能や、FacebookやYouTubeの広告テキストの制作が含まれています。 AI…

『AnomalyGPTとは：産業異常を検出するための大規模ビジョン言語モデル（LVLM）に基づく新しいIADアプローチ』

自然言語処理（NLP）のさまざまなタスクにおいて、GPT-3.5やLLaMAなどの大規模言語モデル（LLM）は優れたパフォーマンスを示してきました。LLMの視覚情報の解釈能力は、MiniGPT-4、BLIP-2、PandaGPTなどの最先端の技術によって最近拡張されており、視覚要素とテキスト特徴を連携させることで人工汎用知能（AGI）の分野において大きな転換をもたらしています。LVLMのIADタスクへの潜在能力は、インターネットから得られた大量のデータで事前トレーニングされているにもかかわらず制約されています。さらに、彼らの特定ドメインの知識は中程度にしか発展しておらず、オブジェクト内のローカルな特徴に対するより高い感度が必要です。IADの割り当ては、産業製品の写真で異常を見つけて特定することを試みます。モデルは通常のサンプルのみでトレーニングされ、現実世界の例はまれで予測不能であるため、通常のサンプルから逸脱する異常なサンプルを識別する必要があります。ほとんどの現在のIADシステムは、テストサンプルに対して異常スコアを提供し、各オブジェクトクラスの通常と異常なインスタンスを区別するために手動で基準を定義するよう求めるため、実際の生産環境には適していません。中国科学院、中国科学院大学、Objecteye Inc.、武漢AI研究所の研究者は、図1に示すように、既存のIADアプローチやLVLMがIADの問題を十分に処理できないため、LVLMをベースにしたユニークなIAD手法であるAnomalyGPTを提案しています。手動の閾値調整を必要とせず、AnomalyGPTは異常とその位置を特定することができます。図1は、AnomalyGPTを既存のIAD技術やLVLMと比較したものです。さらに、彼らの手法は画像情報を提供し、インタラクティブな対話を促進し、ユーザーが要件と応答に応じてフォローアップクエリを行うことができます。AnomalyGPTは、わずかな通常のサンプルでコンテキスト内で学習することもでき、新しいオブジェクトに対して迅速に調整することができます。彼らは、合成された異常な視覚的テキストデータとIADの専門知識を組み込んだプロンプト埋め込みを使用して、LVLMを最適化します。ただし、IADデータを使用した直接的なトレーニングは改善する必要があります。最初にデータの希少性があります。LLaVAやPandaGPTを含む、160,000枚の写真と関連するマルチターンの会話で事前トレーニングされました。ただし、現在利用可能なIADデータセットのサンプルサイズが小さいため、直接の微調整は過学習や災害的な忘却に対して脆弱です。これを修正するために、パラメータの微調整ではなくプロンプト埋め込みを使用してLVLMを微調整します。画像入力後に、さらにプロンプト埋め込みが挿入され、LVLMに追加のIAD情報が付加されます。2番目の困難は、細かい意味論に関連しています。彼らは、シンプルな視覚テキスト特徴マッチングベースのデコーダを提案し、ピクセルレベルの異常位置の結果を取得します。デコーダの出力は、LVLMと元のテスト画像にプロンプト埋め込みを介して提供されます。これにより、LVLMは生の画像とデコーダの出力の両方を使用して異常を識別し、判断の精度を高めることができます。彼らはMVTec-ADとVisAデータベースで包括的な実験を行います。 MVTec-ADデータセットでの教師なしトレーニングでは、93.3%の正確さ、97.4%の画像レベルのAUC、および93.1%のピクセルレベルのAUCを達成します。VisAデータセットに対して1つのショットを転送すると、77.4%の正確さ、87.4%の画像レベルのAUC、および96.2%のピクセルレベルのAUCが達成されます。一方、VisAデータセットでの教師なしトレーニング後にMVTec-ADデータセットに1つのショットを転送すると、86.1%の正確さ、94.1%の画像レベルのAUC、および95.3%のピクセルレベルのAUCが得られます。以下は彼らの貢献の要約です：・彼らはIAD業務の処理にLVLMの革新的な利用を提案しています。彼らのアプローチは、複数回の議論を容易にし、手動でしきい値を調整することなく異常を検出し、特定することができます。彼らの研究では、軽量な視覚テキスト特徴マッチングベースのデコーダを使用して、LLMの微細な意味の識別能力の制約に対処しています。また、LLMの制約されたテキスト出力能力の問題も解決しています。彼らの知る限り、彼らは初めてLVLMを産業用の異常検出に成功裡に応用しています。・LVLMの固有の機能を保持し、マルチターンの会話を可能にするため、彼らはLVLMの事前学習に使用されたデータと同時にモデルをトレーニングし、ファインチューニングのためにプロンプト埋め込みを使用しています。・彼らのアプローチは強力な転移性を維持し、新しいデータセットでのコンテキスト内のフューショット学習を行い、優れた結果を生み出すことができます。

このAI研究論文は、視覚の位置推定とマッピングのための深層学習に関する包括的な調査を提供しています

もし私があなたに「今どこにいるの？」または「周りの様子はどうですか？」と尋ねたら、人間の多感覚知覚という独特な能力のおかげで、あなたはすぐに答えることができるでしょう。この能力により、あなたは自分の動きと周囲の環境を知覚し、完全な空間認識を持つことができます。しかし、同じ質問がロボットに対して投げかけられた場合、どのようにアプローチするでしょうか。問題は、このロボットが地図を持っていない場合、自分がどこにいるかわからないし、周りの様子も知らなければ地図も作成できないということです。要するに、これは「先に来たのは鶏か卵か？」という問題であり、機械学習の世界ではこの文脈で「位置推定と地図作成の問題」と呼ばれています。「位置推定」とは、ロボットの動きに関連する内部システム情報を取得する能力であり、位置、方向、速度などが含まれます。一方、「地図作成」とは、周囲の環境条件を知覚する能力であり、周囲の形状、視覚的特徴、意味属性などが含まれます。これらの機能は独立して動作することもあり、一方が内部状態に焦点を当て、他方が外部条件に焦点を当てることもあります。また、同時位置推定と地図作成（SLAM）として知られる単一のシステムとして連携することもあります。画像ベースの再配置、視覚的オドメトリ、SLAMなどのアルゴリズムには、センサーの測定の不完全さ、動的なシーン、不利な照明条件、現実世界の制約など、実用化を妨げる要素があります。上記の画像は、個々のモジュールが深層学習ベースのSLAMシステムに統合される様子を示しています。この研究では、深層学習ベースのアプローチと従来のアプローチの両方について包括的な調査を行い、次の2つの重要な質問に同時に答えます。深層学習は、視覚的位置推定と地図作成に有望ですか？研究者たちは、将来の汎用SLAMシステムにおいて、深層学習が独自の方向性を持つと考えています。以下にリストアップされた3つの特性がその理由です。第一に、深層学習は、視覚的SLAMフロントエンドに統合される強力な知覚ツールを提供します。これにより、オドメトリ推定や再配置のための難しい領域で特徴を抽出し、地図作成のための密な深度を提供することができます。第二に、深層学習はロボットに高度な理解力と相互作用能力を与えます。ニューラルネットワークは、マッピングやSLAMシステム内で場面の意味をラベリングするなど、一般的に数学的な方法では説明が難しい抽象概念と人間の理解可能な用語を結びつけることに優れています。最後に、学習手法により、SLAMシステムや個別の位置推定/地図作成アルゴリズムが経験から学び、新しい情報を積極的に活用することができます。深層学習は、視覚的位置推定と地図作成の問題を解決するためにどのように適用されるのでしょうか？深層学習は、SLAMのさまざまな側面をモデリングするための多目的なツールです。たとえば、画像から姿勢を直接推定するエンドツーエンドのニューラルネットワークモデルを作成するために使用することができます。これは、特徴のない領域、動的な照明、モーションブラーなどの厳しい条件を扱う際に特に有益です。深層学習は、SLAMの関連付け問題を解決するために使用されます。画像を地図に接続し、ピクセルに意味を付け、以前の訪問時の関連シーンを認識することで、再配置、意味マッピング、ループクロージャ検出を支援します。深層学習は、興味のあるタスクに関連する特徴を自動的に発見するために活用されます。例えば、幾何学的制約などの先行知識を利用することで、SLAMのための自己学習フレームワークが構築され、入力画像に基づいてパラメータを自動的に更新することができます。深層学習技術は、意味のあるパターンを抽出するために大規模かつ正確にラベル付けされたデータセットに依存しますが、不慣れな環境に対して一般化することが困難な場合があります。これらのモデルは解釈可能性に欠けており、しばしばブラックボックスとして機能します。また、位置推定と地図作成システムは計算量が多く、高度に並列化可能ですが、モデルの圧縮技術が適用されていない限り、計算負荷が高くなる場合があります。

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2023年9月のトップAIメールアシスタント

『AnomalyGPTとは：産業異常を検出するための大規模ビジョン言語モデル（LVLM）に基づく新しいIADアプローチ』

このAI研究論文は、視覚の位置推定とマッピングのための深層学習に関する包括的な調査を提供しています

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