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AIはロボットが全身を使ってオブジェクトを操作するのを支援します

新しい技術により、ロボットは指先だけでなく、動く物体について効率的に推論することができます

「知っておくべき2つの興味深いPandasデータ操作関数」

日常的なデータ分析タスクに非常に便利な3つのPandas関数、Pandas列を2つの列に分割、連続的なカテゴリカルPandasカット、qcut、str split

「Seaborn 0.12 オブジェクトインタフェースと宣言的グラフィックスの洞察に関するガイド」

「Seaborn 0.12でオブジェクトインターフェースの力を探索しましょうPythonの人気のあるデータ可視化ライブラリです実践的な例と都市の自転車シェアリングデータに関するケーススタディを通じて、この機能がグラフの構文を簡素化し、コーディングの柔軟性を向上させ、データのストーリーテリングの旅を効率化する方法を見つけましょう」

ハギングフェイスがIDEFICSを導入：視覚言語モデルを活用した先駆的なオープンマルチモーダル対話AI

人工知能のダイナミックな景色において、続く挑戦がこの分野の進歩に影を落としています：最先端のAIモデルについての謎。これらの専有の驚異は確かに印象的ですが、オープンな研究開発の進展を隠す秘密主義の雰囲気を保ち続けています。この巨大なギャップを埋めるため、Hugging Faceの専門の研究チームが驚異的なブレークスルーを演出しました – IDEFICS（Image-aware Decoder Enhanced à la Flamingo with Interleaved Cross-attentionS）の誕生です。このマルチモーダル言語モデルは単なる競争相手ではありません。その能力に関しては、専有の競合モデルと肩を並べています。さらに、IDEFICSは公に利用可能なデータを利用して、新鮮な透明性で動作します。この取り組みの背後にある推進力は、AIにおけるオープンモデルの進化、アクセシビリティ、および協力的なイノベーションを促進することです。テキストと画像の両方の入力を適切に処理して一貫した会話の出力を生み出すことができるオープンなAIモデルが求められる世界において、IDEFICSは進歩の光として登場します。現在の方法論は称賛されるものですが、専有の制約にはまだ絡まっています。しかしIDEFICSを指導するビジョナリーたちはより大胆な提案をしています：専有の競合モデルと同等のパフォーマンスを持ち、公に利用可能なデータにのみ依存するオープンアクセスモデルです。この画期的な創造物はFlamingoの能力に根ざしており、80兆パラメータバリアントと90億パラメータバリアントの2つの形態で提供されています。これにより、さまざまなアプリケーションに適応できるようになっています。研究チームの願望は単なる進歩を超えており、マルチモーダルな会話型AIの空白を埋め、他の人が追随するための舞台を設けることです。 IDEFICSが登場し、マルチモーダルモデルの真の天才です。画像とテキストのシーケンスを取り込んで、これらの入力を文脈を持った一貫した会話テキストに変換します。この革新は、チームの透明性の大きな使命とシームレスに結びついています。このモデルの基盤は、公に利用可能なデータとモデルの塔であり、エントリーの壁を効果的に壊します。そのパフォーマンスには証拠があります：IDEFICSは、簡単に画像に関するクエリに答えたり、視覚的なストーリーを生き生きと描写したり、複数の画像に根ざしたストーリーを創り出したりすることで驚かせます。80兆と90億のパラメータバリアントのタンデムは、前例のないスケーラビリティを持っています。このマルチモーダルの驚異は、煩雑なデータキュレーションとモデル開発を経て誕生し、オープンな研究とイノベーションの物語に新たな章を切り開いています。 https://huggingface.co/blog/idefics 専有の競合モデルによって引き起こされる困難に対する響きを持つIDEFICSは、オープンイノベーションの火の玉として登場します。創造だけでなく、このモデルはアクセス可能で協力的なAIの開発への歩みを象徴しています。テキストと画像の入力の融合が、産業全体にわたる変革の到来を告げています。透明性、倫理的な審査、共有の知識への研究チームの献身は、AIの潜在能力を具現化し、大勢の人々に利益をもたらすことになります。その本質において、IDEFICSはオープンな研究の力を具体化し、超越的なテクノロジーの新時代を予示しています。AIコミュニティがこの鼓舞に呼応するにつれて、可能性の境界は広がり、より明るく包括的なデジタルの明日が約束されます。

「SMARTは、AI、自動化、そして働き方の未来を進めるための研究グループを立ち上げました」

「Mens, Manus and Machina (M3S)は、人間と機械の成功した協働のために、技術、トレーニングプログラム、および制度を設計します」

AIが私たちのコーディング方法を変えていく方法

簡単に言うと、この記事では、AIと仕事に関する私の最新の研究の要約（AIが生産性に与える影響を探りながら、長期的な影響についての議論を展開する）を見つけることができます...

AIの検索アルゴリズム：最も人気のあるものに深く入り込む

「まるで地球上に人間が十分にいないかのように、私たちは何年もの間、私たちと同じように振る舞う機械を作ろうとしてきたかのようです私たちは合理的に行動する数学モデルやエージェントを作成し、それによって私たち自身が...」

「Spotifyで学んだSHAPによる特徴重要度分析」

この記事は、Spotifyでの私の機械学習の卒業論文からの学びを文書化した2部構成の記事のうちの一つですぜひ第二の記事（まもなく到着予定！）もチェックしてください私が成功した方法について書かれています

「AIの新機能：ChatGPTプラグインとインターネットアクセスの最新情報」

「今日は、現在最も有名なAIの1つであるChatGPTの新しいアップデートについてお伝えします」

『見て学ぶ小さなロボット：このAIアプローチは、人間のビデオデモンストレーションを使用して、ロボットに汎用的な操作方法を教える』

ロボットは常にテックの世界で注目の的となってきました。彼らは常にSF映画、子供向け番組、書籍、ディストピアの小説などで場所を見つけました。それほど昔ではなく、彼らはただのSFの夢でしたが、今ではどこにでもいて、産業を再構築し、未来の一端を見せてくれています。工場から宇宙空間まで、ロボットが主役になり、今までにない精度と適応性を披露しています。ロボティクスの風景では、常に同じ目標がありました：人間の器用さを反映することです。人間の操作能力を反映するための改善の探求は、興奮するような進展をもたらしました。アイインハンドカメラの統合により、従来の静止型の第三者カメラの補完または代替として、大きな進歩がなされています。アイインハンドカメラは大きな可能性を秘めていますが、エラーフリーな結果を保証するわけではありません。ビジョンベースのモデルは、変動する背景、可変光、物体の外観の変化など、現実世界の変動に苦労することがよくあり、脆弱性を引き起こします。この課題に取り組むために、最近新しい一連の一般化技術が登場しました。ビジョンデータに頼る代わりに、多様なロボットデモデータセットを使用してロボットに特定のアクションポリシーを教えるという方法です。ある程度は機能しますが、大きな問題があります。それは高価です、本当に高価です。実際のロボットセットアップでこのようなデータを収集することは、キネステティックな教育やVRヘッドセットやジョイスティックを介したロボットのテレオペレーションなど、時間のかかる作業を意味します。この高価なデータセットに頼る必要があるのでしょうか？ロボットの主な目標は人間を模倣することですから、なぜ人間のデモンストレーションビデオを使わないのでしょうか？これらのタスクを行う人間のビデオは、人間の機敏さのため、より費用対効果の高い解決策を提供します。これにより、ロボットをリセットしたり、ハードウェアのデバッグを行ったり、困難な再配置を行ったりする必要がなくなります。これにより、ビジョン中心のロボットマニピュレーターの一般化能力を大幅に向上させるための人間のビデオデモンストレーションを活用するという興味深い可能性が生まれます。ただし、人間とロボットの領域間のギャップを埋めることは容易なことではありません。人間とロボットの外観の相違は、慎重な考慮が必要な分布シフトを導入します。このギャップを埋める新しい研究、「Giving Robots a Hand」について見てみましょう。既存の方法では、第三者のカメラ視点を使用して、画像の変換、ドメイン間の不変な視覚表現、および人間とロボットの状態に関するキーポイント情報を活用するドメイン適応戦略を使用して、この課題に取り組んできました。 Giving Robots a Handの概要。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.05959.pdf それに対して、「Giving Robots a Hand」は、確固たるルートを取ります。各画像の一貫した部分をマスキングし、人間の手やロボットのエンドエフェクターを効果的に隠すことです。このシンプルな方法は、緻密なドメイン適応技術の必要性を回避し、ロボットが直接人間のビデオから操作ポリシーを学ぶことを可能にします。その結果、人間からロボットへの画像変換に伴う顕著な視覚的な不整合から生じる問題を解決します。提案された手法は、さまざまなタスクを実行するためにロボットを訓練することができます。出典: https://giving-robots-a-hand.github.io/ 「Giving Robots a…

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