Search Results Yi

ブラックボックス化学プロセスの最適化

化学プロセスの設計と最適化は、プロセスエンジニアリングの主要なタスクの一つです化学システム（例：ユニット操作）を構築する際、多くの設計パラメータがある場合、...

「LLMの幻覚の理解と軽減」

最近、大型言語モデル（LLM）は、ユーザーのプロンプトに対して非常に流暢で説得力のある応答を生成するなど、印象的かつ増大する能力を示していますただし、LLMは...

「実世界アプリケーションにおける独立成分分析（ICA）の力 – EEGの例」

独立成分分析（ICA）は通常、次元削減のタスクと関連付けられていますしかし、この技術の最も著名な応用は、データから線形の寄与を分離することです…

「高給与のデータサイエンスの仕事を見つけるための7つのプラットフォーム」

「データサイエンスの求人活動で落ち込んでいませんか？次の高報酬のデータサイエンスの仕事をゲットするために、これらの素晴らしい7つのプラットフォームをチェックしてみてください！」

Career Advice

イノベーションと持続可能性のバランス：ジェネラティブAIの環境への影響を解明する

フランスのデータウィズグッド協会が、生成AIに関連する社会的および環境的な問題を探求したホワイトペーパーを発表しました私は特に環境への影響に興味を持ちました

大きな言語モデル：TinyBERT – 自然言語処理のためのBERT蒸留

最近、大規模言語モデルの進化が急速に進んでいますBERTは最も人気のある効率的なモデルの1つとなり、高い精度でさまざまなNLPタスクを解決することができるようになりましたその後...

『ダフニーを使用してラストのアルゴリズムを正式に検証するための9つのルール（パート2）』

ラストアルゴリズム開発における数学的確実性を解き放つDafnyを使用してRustアルゴリズムを正式に検証するための9つの基本ルールを学び、レンジセットブレイズクレートをケーススタディとして使用します今日、より高いコード信頼性を実現しましょう

ああ、変化を管理することを意味したのですか？

[シーン：近代的なオフィスの休憩室コーヒーマシンのブーンという音が響き渡り、新鮮に淹れたコーヒーの香りが漂っていますCDOのアレックスがコーヒーマシンのそばに立っています...]

『完全な初心者のための量子コンピューティング』

「地球の資源に対する人類の支配の数千年ぶりを、人新世と形容する者もいるこの言葉は、ギリシャ語の「anthropo」で人間を意味し、「cene」で最近を意味するものである最後の...」

「ユーレカ！NVIDIAの研究によるロボット学習の新たな進展」

ロボットに複雑なスキルを教えることができるNVIDIA Researchによって開発された新しいAIエージェントは、ロボットの手にペン回しのテクニックを迅速に演じることを学習しました。これは人間と同じくらいのスキルです。上記のビデオで見られる驚くべき手品は、ユーレカによってほぼ30のタスクを学習させることによって達成されました。ユーレカは報酬アルゴリズムを自律的に書き、ボットをトレーニングします。ユーレカは、引き出しやキャビネットを開ける、ボールを投げてキャッチする、はさみを使うなどのタスクもロボットに教えました。今日発表されたユーレカの研究には、論文とこのプロジェクトのAIアルゴリズムが含まれており、開発者はNVIDIA Isaac Gymを使用して実験することができます。これは強化学習研究のための物理シミュレーションリファレンスアプリケーションです。アイザックジムは、オープンUSDフレームワークに基づいた3Dツールやアプリケーションを構築するための開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverse上に構築されています。ユーレカ自体は、GPT-4大規模言語モデルによって動作します。「ここ10年で強化学習は素晴らしい成果を上げてきましたが、報酬設計などの課題はまだ存在します。それは試行錯誤のプロセスです。」と、NVIDIAのAI研究の上級ディレクターであるアニマ・アナンドクマールは語りました。彼女はまた、ユーレカの論文の共著者でもあります。「ユーレカは、困難なタスクを解決するために生成的学習と強化学習の手法を統合する新しいアルゴリズムを開発するための第一歩です。」 AIがロボットをトレーニング論文によると、ユーレカが生成する報酬プログラムは、ロボットの試行錯誤学習において、専門家によって作成されたものよりも80%以上のタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。これにより、ボットの平均パフォーマンスが50%以上向上しています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/franka_cabinet.mp4 ユーレカによって引き出しを開けるように学習されたロボットアーム。このAIエージェントは、ロボットに強化学習のためのソフトウェアコードを生成するためにGPT-4 LLMと生成的AIを活用しています。具体的なタスクの促しや事前定義された報酬テンプレートは必要ありません。また、開発者のビジョンにより正確に合わせて報酬を修正するための人間のフィードバックをすぐに組み込むことができます。 Isaac GymのGPUアクセラレーションされたシミュレーションを使用することにより、ユーレカは効率的なトレーニングのために大規模な報酬候補の品質を迅速に評価することができます。ユーレカは、トレーニング結果からキーとなる統計情報の要約を作成し、LLMに報酬関数生成の改善を指示します。このように、AI自体が自己改善しています。ユーレカは、四足歩行、二足歩行、クアッドローター、器用な手、共同作業者のアームなど、あらゆる種類のロボットにあらゆる種類のタスクを実行することを教えてきました。この研究論文では、20のユーレカによるトレーニングされたタスクについて、ロボットの手が幅広い複雑な操作スキルを示す必要があるオープンソースの手先器用さベンチマークに基づく詳細な評価が提供されています。 NVIDIA Omniverseを使用して生成された視覚化で、9つのIsaac Gym環境の結果が紹介されています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/humanoid.mp4 ユーレカを通じて走りの足技を学ぶヒューマノイドロボット。…

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