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AIの世界で生き残るにはどうすればいいですか？あなたの仕事は危険にさらされていますか？

あなたの仕事は危険にさらされていますか？これは多くの労働者が悩む質問ですが、最近の解雇の文脈ではありません私が言っているのは、他の誰かがあなたの仕事をしているというシナリオです

生成AI：シームレスなデータ転送のための倫理的かつ創造的なイノベーション

この記事は、データエンリッチメントにおける生成AIの変革的な影響について掘り下げ、より正確な洞察と意思決定を促進します

AIの力なぜウェブ開発者はまだ絶対的な存在なのか

AIは今日の流行語です多くのソフトウェア会社が開発中にそれを使用していますが、みんな同じことを言っていますAIは開発者を代替することはできませんなぜなら、見てみましょう

スマートエンタープライズ：ジェネラティブAIを企業で利用可能にする

ここから始めましょう：はい、Generative AI（GenAI）の機会は広大ですはい、それは私たちが知る世界を変革しています（そして、私たちのほとんどが予測していたよりも速く）そして、はい、技術はより賢くなっていますただし、テキスト、画像、物語を生成する能力を持つGenAIの企業やビジネスへの影響は非常に重要です[…]

「Flick Review リーチを向上させるための最高のInstagramハッシュタグツール」

「トップパフォーミングハッシュタグでInstagramのリーチを広げたいですか？市場で最も優れたハッシュタグツールを提供しているFlickのレビューをチェックしてください」

Google AIはWeatherBench 2を紹介します：さまざまな天気予測モデルの評価と比較のための機械学習フレームワーク

機械学習（ML）は近年、天気予報においてますます使用されています。MLモデルが運用物理モデルと精度の面で競争できるようになったことから、この進歩により世界中の天気予報の精度を向上させる可能性があることを期待しています。客観的で確立された評価基準を使用した革新的な手法のオープンかつ再現可能な評価は、この目標を達成するために重要です。 Google、Deepmind、およびヨーロッパ気象予報センターによる最新の研究によれば、天気予測モデルのベンチマークと比較フレームワークであるWeatherBench 2が発表されました。WeatherBench 2は、ほとんどのMLモデルの訓練に使用されるERA5データセットを忠実に再現するだけでなく、オープンソースの評価コードとクラウド最適化された基準データセットも提供しています。現在、WeatherBench 2は、世界的なVoAGI範囲（1-15日）の予測に最適化されています。研究者は、近い将来、ノウキャストや短期（0-24時間）および長期（15日以上）の予測など、さらに多くのジョブに対する評価とベースラインの組み込みを検討する予定です。天気予測の正確さを単純なスコアで評価することは困難です。平均気温が風の突風の頻度や重症度よりも重要な場合があります。そのため、WeatherBench 2には多くの指標が含まれています。いくつかの重要な基準、または「ヘッドライン」メトリックスは、気象機関と世界気象機関によって実施される標準評価と一貫した方法で研究を要約するために定義されています。 WeatherBench 2.0（WB2）は、データ駆動型の世界的な天気予測のゴールドスタンダードです。これは、最初のWeatherBenchベンチマークがリリースされて以来登場したすべての新しいAI技術に触発されています。WB2は、多くの気象センターで使用されている運用予測評価を忠実に模倣するように構築されています。また、実験的手法をこれらの運用基準と比較するための堅固な基盤も提供しています。研究者は、評価コードとデータを公開することで効率的な機械学習作業と再現可能な結果を実現することを目指しています。研究者は、コミュニティの要望に基づいて追加の指標やベースラインをWB2に追加することができると考えています。論文では、局所観測を通じて極端な状況や影響変数を評価するためのさまざまな潜在的な拡張についても示唆しています。

「NTUシンガポールの研究者たちは、テキストから3D生成のための新しいプラグアンドプレイなリファインメントAIメソッドであるIT3Dを提案しています」

テキストから画像への領域で注目すべき進歩があり、研究コミュニティ内で3D生成への拡大に対する熱意の急増が起きています。この興奮は、事前学習された2Dテキストから画像への拡散モデルを利用する手法の出現によるものです。この領域で重要な進展となるのは、Dreamfusionによって行われた創造的な作業です。彼らはスコア蒸留サンプリング（SDS）アルゴリズムという新しい手法を導入しました。この手法は、テキストの指示だけで数多くの異なる3Dオブジェクトを作成できるため、大きな違いをもたらしています。革新的なアプローチであるにもかかわらず、ジオメトリとテクスチャの制御には制約があり、過飽和やモデルの多重顔のような問題がよく発生します。さらに、研究者は、テキストの指示を強化するだけではモデルをより良くすることはできないと気付いています。これらの課題に立ち向かうために、研究者たちはこの3D生成のための強化された手法を導入しました。この手法は、望ましい3Dモデルの異なる角度から複数の画像を作成し、これらの画像を使用して3Dオブジェクトを再構築することに焦点を当てています。このプロセスは、DreamFusionなどの既存のテキストから3D生成モデルを使用して、オブジェクトの基本的な表現を作成することから始まります。これらの初期モデルを作成することで、オブジェクトの形状と空間内での配置の基本的な理解を得ることができます。その後、この手法は画像から画像への生成プロセスを使用して、ビューの画像を改善します。 IT3Dは、メッシュやNeRFなどの異なる3D出力表現に対する支援を提供し、テキスト入力を使用して3Dモデルの外観を効率的に変更する能力が追加の強みです。上記の画像はIT3Dのパイプラインを示しています。IT3Dは、粗い3Dモデルから始めて、まず画像から画像へのパイプラインを活用して小さなポーズデータセットを生成します。次に、ランダムに初期化された識別器を組み込み、生成されたデータセットから知識を蒸留し、識別損失とSDS損失を使用して3Dモデルを更新します。さらに、分析からは、この手法が訓練プロセスを高速化し、必要な訓練ステップを減らし、合計の訓練時間を比較可能にすることが示されます。この手法は、上記の画像からもわかるように、高い分散データセットにも耐えることができます。最後に、経験的な結果は、提案された手法がテクスチャの詳細、ジオメトリ、およびテキストプロンプトと生成された3Dオブジェクトとの忠実度の点でベースラインモデルを大幅に改善することを示しています。この技術は、テキストから3D生成に関する新しい視点を提供し、GANと拡散事前学習を組み合わせた最初の研究作業となりました。

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