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「世界最大の広告主がAIの力を受け入れる：広告業界におけるパラダイムシフト」

広告業界を再構築する可能性を秘めた動きとして、世界でも有名な広告主の一部が生成型人工知能（AI）の可能性を活用しています。ネスレやユニリーバなどの企業は、ChatGPTやDALL-Eといった高度なAI技術を活用して、この変革的な旅を牽引しています。これらの生成型AIツールは効率を向上させ、コストを削減し、製品マーケティングを革新しています。また、Microsoft AzureがエンタープライズAI向けにChatGPTを発表しました。広告におけるAI革命の公開このAI革命を牽引するのは、ネスレとユニリーバという世界的な巨大企業です。これらの業界の巨人たちは、生成型AIを大胆に取り入れ、製品の広告方法を新たなものにすることを目指しています。これまでに、これらのAIパワードの戦略は、より速く、コスト効果があり、可能性の範囲も無限大です。このシフトは、これらの企業が広告の将来の標準となる可能性を模索している時期に行われています。また、マーケティングの努力を効率化するための18の必須マーケティングオートメーションツール！も参照してください。革新への道を開拓する生成型AIブーム生成型AIは単なる言葉の響きではありません。それは産業全体にわたって想像力を捉えた革命的な概念です。この技術は、過去のデータに基づいてコンテンツを作成することを可能にし、前例のない方法でイノベーションを促進しています。マーケティングチームは、生成型AIが広告が達成できる範囲を再定義し、創造的な可能性の幅広いレパートリーをもたらす未来を展望しています。また、メタのAIツールはマーケター向けに特定のオーディエンスに対するコピーを自動的に生成します。新たな広告の時代を創り出す生成型AIが広告の景色を再構築する可能性は、業界のリーダーたちの注目を集めています。広告主はAIの能力を活用して、従来の分類や識別技術を超えたオリジナルのテキスト、画像、コンピュータコードを生成することに賭けています。AI技術への投資が進む中、広告への革命的な影響は確実です。課題への対処：イノベーションと責任のバランスしかしこのAIへの大胆な進出には、課題も存在します。企業が生成型AIに進出するにつれて、セキュリティや著作権侵害、潜在的なバイアスなどに関する懸念が浮上しています。これは、AIの潜在能力を活用し、倫理的かつ責任ある実装を確保するために、繊細なバランスが求められることを強調しています。 AIによる自動化の魅力は強いですが、人間が創造プロセスの不可欠な部分として残ることを認識することが重要です。AIが欠けている監督と文脈理解を人間が提供することで、AIと人間の創造性との相互関係が重要です。また、データに基づいたマーケティングを行うためのトップ14のマーケティング分析ツールも参照してください。成功事例：広告における生成型AIの影響を示す世界最大の広告代理店であるWPPは、広告における生成型AIの具体的な利点を示すことをリードしています。WPPはネスレとモンデリーズと協力し、驚くべき革新的な結果をもたらすAIパワードの広告キャンペーンを展開しています。さらに、彼らはコストを削減しました。同社のCEOであるマーク・リードは、仮想制作によって達成された驚異的な節約を強調し、不可能を現実にしています。 WPPのインドでのモンデリーズとの提携は、AIによる広告の潜在能力を示すものです。ボリウッドのスーパースター、シャー・ルク・カーンをフィーチャーしたキャンペーンは、プラットフォーム全体で9400万回の視聴を生み出しました。この成功事例は、創造性と効率的な制作のギャップを埋めるAIの能力を具体的に示し、広告の未来を一瞥させています。ネスレのグローバルCMOであるオード・ガンドンは、マーケティングにおけるAIの実践的な応用について洞察を提供しています。ChatGPT 4.0とDall-E 2を通じて、ネスレはクリエイティブプロセスを再定義し、ブランドのアイデンティティと戦略にシームレスに合致するコンテンツを作り出しています。AIが生成するアイデアと人間の創造性とのシナジーは、マーケティングを前例のない高みに押し上げることになります。新たな道を切り開く：AI主導の未来に向けて準備をする AIが広告の景色を再構築し続ける中、教育は重要な要素として浮かび上がっています。WPPは、オックスフォード大学との協力で「ビジネス向けAI」の学位を提供することで、リーダーや実践者をAI主導の未来に向けて準備することを目指しています。この取り組みは、生成型AIの潜在能力を責任を持って創造的に活用するために、専門家に必要なスキルと知識を身につけることを目的としています。もっと読む:…

このAI研究では、詳細な全身のジオメトリと高品質のテクスチャを持つ、リアルな3Dの服を着た人物を、単一の画像から再構築するためのテクノロジー（TeCH）を提案します

ハイフィデリティゲーム、ソーシャルネットワーキング、教育、eコマース、没入型テレプレゼンスなど、多くの拡張現実と仮想現実のアプリケーションにおいて、3Dデジタル人物は不可欠です。多くの手法は、野生の写真から簡単にデジタル人物を作成するために、単一の写真から3Dの服を着た人物の姿を再構築することに注力しています。しかし、非可視領域の観測の欠如により、これは以前の技術の進展にもかかわらず、この問題が不適切に見えるようになりました。色や法線推定などの明らかな視覚的手がかりを使用して、見えない部分（背面など）を予測することに失敗し、ぼやけたテクスチャと滑らかなジオメトリを生じさせました。その結果、さまざまな視点からこれらの再構築を見ると、不一致が現れます。マルチビュースーパービジョンは、この問題に対する有効な答えです。ただし、入力として単一の画像を使用しても可能でしょうか？この点で、彼らはTeCHを潜在的な解決策として提案しています。過去の研究とは異なり、TeCHは入力画像から取得したテキスト情報をカスタマイズされたテキストから画像への拡散モデルであるDreamBoothと組み合わせて再構築プロセスをガイドします。これまでの研究では、主に明らかな正面信号と非視覚領域との関係を研究してきました。彼らは、特に単一の入力画像からセマンティック情報を主題の独自で詳細な外観に分離します。これは言葉で正確に説明することが難しいです： 1）衣服の解析モデル（SegFormer）と事前学習済みのビジュアル言語VQAモデル（BLIP）を使用して、入力画像から記述的なセマンティックプロンプトの明示的な解析を行います。これらのプロンプトには、色、服のスタイル、ヘアスタイル、顔の特徴の具体的な説明が含まれます。 2）カスタマイズされたテキストから画像への拡散モデルは、言葉で説明できない外観情報を埋め込みます。これにより、主題の独特な外観と詳細な特徴が暗黙的に決定されます。彼らは、マルチビュースコア蒸留サンプリング（SDS）、オリジナルの観測に基づく再構築損失、棚卸しの法線推定器から得られる正則化を使用して、これらの情報源に基づいて3D人間を最適化します。これにより、再構築された3D人間モデルの忠実度が向上し、元のアイデンティティが保持されます。図1は、TeCHが単一の写真からリアルな、3Dの服を着た人物を作成できることを示しています。浙江大学、マックスプランク知能システム研究所、モハメド・ビン・ザイード人工知能大学、北京大学の研究者たちは、DMTetに基づくハイブリッド3D表現を提案し、合理的な価格で高解像度のジオメトリを表現します。一般的な体の形を正確に描写するために、ハイブリッド3D表現は明示的な四面体グリッドと暗黙のRGBおよび符号化距離関数（SDF）フィールドを組み合わせています。最初に、この四面体グリッドを最適化し、メッシュとして表現されるジオメトリを抽出し、次に、テクスチャを2段階の最適化手法で最適化します。Techにより、統一されたカラースキームとパターンを持つ正確な3Dモデルの再現が可能になります。その結果、キャラクターアニメーション、新しい視点のレンダリング、形状とテクスチャの操作を含む多くの下流アプリケーションが容易になります。3D服を着た人間のデータセット（CAPE）および衣装（THuman2.0）を対象とした定量的なテストでは、Techはレンダリングの品質においてSOTA手法を上回ることが証明されています。また、実世界の写真と知覚的な研究に基づく定性的な評価によると、Techはレンダリング品質においてSOTA手法を上回っています。このコードは研究目的で公開されます。

「Snapchatにおける生成AIの力」

イントロダクション Snapchatは、現実と革新がシームレスに融合する時代を先駆け、生成AIによって増幅されています。この変革の力により、普通の写真が素晴らしい驚異に変わり、フィルターを超えた体験を推進します。アルゴリズムは表情を識別し、行動を予測し、美的なスペクタクルを作り出します。生成AIはデジタルな出会いに命を吹き込み、日常を超越します。アバターはユニークなビットモジに進化し、自己表現をデジタルな傑作に高めます。絵文字は感情を捉え、AIの言語で絆を築きます。この非凡なAIは視覚だけでなく、将来のトレンドも予測します。年をとることをシミュレートし、楽しい顔の入れ替えを引き起こし、笑いを引き起こします。Snapchatの生成AIは今日を超越し、無限の未来を垣間見るものです。イノベーションの風景を慎重に歩み、拡大と倫理のバランスを心に留めて進んでいきましょう。学習目標生成AIの基本原則とSnapchatプラットフォーム内での創造的な体験を推進する役割について洞察を得る。 Gen AIはSnapchatのARフィルターとレンズにパワーを与え、現実とデジタルの芸術が融合したダイナミックで没入感のある視覚効果を実現します。生成AIが拡張現実を通じて個別化されたインタラクティブな体験を可能にすることで、ユーザーエンゲージメントを向上させる方法を発見します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 SnapchatのARフィルターとレンズ SnapchatのARフィルターとレンズは、現実とデジタルの世界をシームレスに融合することで視覚的な表現を再構築しました。これらの没入型の機能により、ユーザーは顔や周囲をダイナミックなキャンバスに変えることができ、各写真を変換することができます。生成AIとリアルタイムの画像処理の複雑な相互作用がARフィルターとレンズの中心にあります。GANとニューラルネットワークは、ライブビデオフィードから顔の特徴点や環境情報を評価し理解するgeneAIアルゴリズムです。Snapchatは今やユーザーの表情、動き、さらには周囲まで正確にマッピングして追跡できます。SnapchatのARフィルターとレンズは基本的な美的な拡張を超えています。個人的なつながりや創造的なストーリーテリング、関与をもたらします。また、ブランドもこの最先端の技術を使用して、人々との思い出に残るエンカウントを提供するエンターテインメントのマーケティングキャンペーンに活用しています。フェイスフィルターの作成 PythonとTensorFlowライブラリを使用して、ユーザーの顔に仮想のメガネを追加するシンプルなフェイスフィルターを作成する方法を見てみましょう。 import dlib import cv2 import numpy as np import…

「RAVENに会ってください：ATLASの制限に対処する検索強化型エンコーダーデコーダーランゲージモデル」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）の分野における最近の進展において重要な役割を果たしています。これらのモデルは、さまざまなタスクで驚異的な能力を示し、人工知能の人気を大幅に高めています。コンテキストでの学習能力は、これらのLLMの素晴らしさの一部であり、提供されるコンテキスト情報を利用することで、タスク固有の微調整を必要とせずに、これらのLLMが新しい活動やドメインに適応することができます。そのおかげで、LLMは、ごくわずかな例しか利用できないゼロショットやフューショット学習を必要とする状況でも優れた成績を収めることができました。最近の研究では、コンテキストでの学習の潜在能力を持つ検索拡張エンコーダーデコーダーモデルについて調査が行われています。最先端のATLASモデルの能力が研究され、主にモデルの事前学習とテストフェーズが同期していないことや、処理できるコンテキスト情報の量が制限されていることなどの制約が明らかにされました。これに対処するために、アメリカのイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校とNVIDIAの研究チームは、検索拡張エンコーダーデコーダーモデルであるRAVENというユニークなパラダイムを提案しました。このモデルは、ATLASが提起する困難を解決し、コンテキストでの学習能力を向上させるために二つの手法を採用しています。第一の手法は、プレフィックス言語モデリングと検索拡張マスク言語モデリングの組み合わせです。これらの技術は、事前学習とテストデータの違いを最小限にすることにより、モデルがコンテキストに関連する内容を理解し、生成する能力を向上させることを目指しています。第二に、RAVENは「フュージョンインコンテキスト学習」と呼ばれる改良を導入しました。この手法の目的は、フューショットシナリオでのモデルのパフォーマンスを向上させることで、モデルの修正やトレーニングの繰り返しを必要とせずに、使用できるインコンテキストの例の数を増やす能力が特筆されています。これは、モデルがコンテキスト情報をより効果的かつ効率的に使用できるようにするために重要です。研究の実験フェーズでは、RAVENのパフォーマンスをATLASモデルと比較するために、さまざまなテストと評価が行われました。その結果、RAVENはコンテキストの理解力や正確な応答の生成能力において、ATLASを大幅に上回ることが示されました。さらに、パラメータ数を大幅に削減しながら、RAVENは最も高度な言語モデルと同等の結果を生み出すこともあります。研究チームは以下のように貢献をまとめています。 ATLASのインコンテキスト学習能力に焦点を当てて徹底的に研究されました。 ATLASの制約を解決することを目指して、検索拡張マスクとプレフィックス言語モデリングの手法を統合した新しいモデルであるRAVENが提案されました。フュージョンインコンテキスト学習とインコンテキスト例のリトリーバルが、RAVENのような検索拡張エンコーダーデコーダーモデルのフューショットパフォーマンスを向上させるために提案されました。これらの手法により、大幅な修正や追加のトレーニングを必要とせずに、コンテキストの活用が向上します。実験を通じて、研究はRAVENの効果と提案手法を検証し、その結果、RAVENはATLASや他のベースラインモデルを上回る優れたパフォーマンスを示すことがわかりました。以上のことから、RAVENなどの検索拡張エンコーダーデコーダーモデルは、インコンテキスト学習能力を向上させる潜在能力を持っていることが強調されています。

アーサーがベンチを発表：仕事に最適な言語モデルを見つけるためのAIツール

ニューヨーク市の通りでは、AIの新興スタートアップ「Arthur」が機械学習の世界で話題をさらっています。生成型AIに関するブンブンとした話題の中、Arthurは革新的なソリューションを提供し、企業が求める最高の言語モデルを提供するゲームチェンジャーとなるでしょう。革新の輝きと共に、同社は誇りを持って「Arthur Bench」を紹介します。これは、従来のように言語モデルのパフォーマンスを評価し比較するために設計されたオープンソースの宝石です。また読む：大規模言語モデルの微調整の包括的なガイド先見の明を持つリーダーの視点：Arthur Benchの誕生 Arthurの先見の明を持つCEO兼共同創設者であるAdam Wenchelは、この画期的なツールの創造の背後にあるストーリーを共有しています。彼と彼のチームは、生成型AIと言語モデルへの関心の高まりに気付き、企業が言語モデルの力を活用する方法を再定義する解決策を作り上げるために努力しました。Arthur Benchは、他のツールとの効果的な比較方法が欠如しているという問題に対処します。この欠如は、最適な言語モデルを求める企業にとってしばしば悩みの種となります。Arthur Benchは、このジレンマを解決し、アプリケーションに最適なモデルへの道を示すAIの騎士です。 Arthur Benchの解読：LLMのパフォーマンス評価の向上 Arthur Benchを手に入れることで、可能性は無限大です。このツールにより、企業は異なる言語モデルが独自の文脈でどのように機能するかを評価することができます。Arthur Benchが提供するメトリクスは、正確性や読みやすさからヘッジングなどの属性まで、包括的な評価プロセスを保証します。また読む：大規模言語モデル（LLM）の評価方法完璧を調整する：ニーズに合わせたカスタマイズ基準 Arthurは単なる事前パッケージ化されたソリューションを提供するだけではありません。このツールは、LLMの比較のための一連のスターター基準を提供するだけでなく、ビジネスは固有の要件に完全に合致する基準を追加することができます。それは、ニーズに合わせた卓越性を実現する絶頂です。力を活用する：LLMテストツールの公開 Arthur Benchは、約束を守るだけではありません。方法論的なテストのために設計されたツールのスイートを提供します。しかし、真の魔力は、ツールがユーザーの現実世界の対話を反映するプロンプトに対してさまざまなLLMのパフォーマンスをシミュレートする能力にあります。100のプロンプトをテストし、アプリケーションのニーズに最適なマッチを見つけることを想像してみてください。また読む：LLMのマスタリング：効率的なプロンプトの包括的ガイド卓越の未来：オープンソースの創造性を受け入れる今日、Arthur Benchはオープンソースの驚異として世界に踏み出します。シームレスな体験を希望する人々のためにSaaS版も開発中ですが、プロジェクトのオープンソースの核心に焦点が当てられています。これは、Arthurのイノベーションへの取り組みとAIの力へのアクセスの民主化を強調しています。…

INVE 対話型AIマジックでビデオ編集を革新する

画像編集なしの世界を想像できますか？面白いミーム、息をのむような風景、魅力的なインスタグラムの写真はどこに魅力を失いますか？幸いにも、私たちが生活しているのはそのような現実ではありません。画像編集は私たちのデジタルな生活の一部であり、普通の画像を非凡な作品に変えることができます。しかし、動画はどうでしょうか？動画編集は常に技術力と複雑なソフトウェアを必要とする少し困難なものでした。しかし、複雑さとはおさらばし、AIによるインタラクティブな動画編集をINVEで実現しましょう。関連記事：2023年に使用する11つのAIビデオジェネレータ：テキストからビデオに変換する AIの力を解き放つ：画像から動画への旅デジタルカメラの初期から現在まで、画像編集は芸術の形に進化してきました。かつて基本的な編集を行っていたツールは、今や非凡なものに変わりました。しかし、動画編集に関してはまだ遅れがあります。画像編集は携帯電話で行うことができますが、動画編集はプロのソフトウェアと専門知識が必要です。関連記事：NVIDIAのNeuralangeloが驚くべき3Dで2Dビデオを生み出す！ INVEでギャップを埋め、誰もが簡単に動画を編集できるようにする画像の微調整と同じくらい使いやすい動画編集の世界を想像してみてください。技術的な専門用語や複雑なツールが退屈な存在であり、創造性が羽ばたく世界です。これがINVE（インタラクティブニューラルビデオエディタ）がもたらす世界です。INVEは単なるツールではなく、動画編集の革命です。複雑な動画の編集を簡単にするために設計されたINVEは、非専門家が非凡なビデオコンテンツを作成するために高度なAIメソッドを使用しています。この魔法は、層状のニューラルアトラス表現を通じて実現され、動画編集を可能性の遊び場に変えます。関連記事：AIビデオエディタになるには？最高のツール、テクニック、その他天才の解読：INVEがどのように魔法を行うのか動画編集は常に難問でした。動くオブジェクト、不均一なフレーム、グリッチの恐怖は、経験豊富な編集者でも悩ませます。しかし、INVEは新しい視点をもたらします。層状のニューラルアトラス表現の概念を導入することで、動画編集をより直感的なプロセスに変えます。キャンバス上で画家が傑作を作るように、動画を編集することを想像してみてください。INVEは、動画を移動するオブジェクトごとに1つ、背景ごとにもう1つの2Dアトラスのセットとして表現することで、局所的な編集を行いながら動画の一貫性を保ちます。関連記事：HumanRFにより、1つのカメラで異なる視点からビデオをキャプチャできるようになる INVEの突破的な成果を超えて INVEは基本的なことで止まりません。他の方法がつまづく課題に取り組みます。かつて障害となっていた双方向のマッピングは、強みとなります。INVEはアトラスとビデオ画像の接続を学習し、幅広い編集オプションを提供します。アトラスまたはビデオ自体を編集するかどうかはあなたがコントロールします。また、編集のレンダリングを待つことはイライラすることがあります。INVEはマルチ解像度ハッシュコーディングを組み込んで学習と推論のスピードを向上させます。今や遅延なしでリアルタイムなインタラクティブな編集体験を楽しむことができます。創造力の向上：INVEの豊かな編集語彙 INVEの編集の言語は多様で包括的です。堅牢なテクスチャトラッキング、ベクトル化されたスケッチなどを駆使して、ユーザーは自由に創造的なビジョンを具現化することができます。外部グラフィックスで車を強化したり、道路にスケッチしたりすることから、あなたの編集はビデオ全体にシームレスに広がります。私たちの意見 INVEを手に入れれば、動画編集は未来に飛躍します。技術的な複雑さや編集ソフトウェアの知識はもはや障壁ではありません。創造力だけが制約です。苦労のかかる動画編集の日々にさよならを告げ、INVEとともにインタラクティブなAIの魔法の時代を迎えましょう。あなたのビデオを変革し、観客を魅了し、自分自身のビジュアルストーリーの監督になる時です。革命を受け入れる時です。INVEの時です。画像ソース：https://arxiv.org/pdf/2307.07663.pdf

「Meer Pyrus Base RoboCupサッカーの二次元（2D）シミュレーションのための新しいオープンソースPythonベースのプラットフォーム」

ロボット工学は、完全に電子工学とコンピュータサイエンスエンジニアリングの分野に専念している分野で、現在は人工知能と接続されている。このようなロボットは、人工知能を介してサッカーをプレイするために接続されています。このイベントはRobocupと呼ばれています。毎年、研究者たちはRobocup Challengeで自分たちのロボットを発表するために広範な競争が行われています。 RobocupのシミュレーションのためのPythonベースのプラットフォームであるPyrusが紹介されました。ダルハウジー大学とカナダのメモリアル大学の研究者は、Pyrusを使用してモデルのトレーニングとテストを簡単に行うことができるという研究論文を発表しました。Robocupに使用される一般的なフレームワークはHeliosBaseとCyrus2DBaseです。これらのフレームワークは、C++を主要な言語として使用しています。C++はPythonと比較して、より高度で幅広く使用されているため、他のフレームワークよりも優れています。研究者たちは、完全にPythonに基づいたより良いフレームワークの開発に取り組んでいます。このフレームワークは多様化し、さまざまな技術的な経験とスキルを持つユーザーに利用されることができます。Tensorflow、Keras、PyTorchなどのフレームワークはベースコードで広範に使用されています。Pyrusのようなフレームワークは、C++のベースコードを簡単に実装します。Pyrusの主な利点は、初心者でもRobocupリーグでモデルをテストできるほどシンプルでアクセスしやすいことです。主な問題は、Robocupの環境がやや騒々しいことです。この問題に対処するために、研究者はドリブルやパスなどのリインフォースメントラーニングや機械学習モデルを実装しました。これにより、ノイズが一部軽減され、ノイズキャンセルの能力を持つようになりました。 Robocupは、データエンスージアストに対して大規模なデータ分析の問題を解決するように導入しました。研究者たちはまた、Robocupに関連する基本的な機械学習の課題を解決するためにPyrusを紹介しました。研究者たちは、Pyrusのベースコードを改善するために引き続き取り組んでいます。研究者たちはまた、モデルの実現可能性をより高めるためにPythonモニターとログ解析ソフトウェアを実装する計画を立てています。

「AI自動化と性別格差：AIが女性労働者に与える影響」

人工知能（AI）の進歩により、労働の未来が再構築されつつあります。AIによる自動化による仕事の喪失への恐怖は広まっていますが、最近の研究では、AIは男性の同僚よりも女性の従業員をより多く置き換える可能性があるという懸念すべき傾向が明らかにされています。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、「創発型AIとアメリカの労働の未来」というタイトルの研究を実施し、AIの自動化が米国の雇用市場に与える潜在的な影響に光を当てています。この記事では、研究の結果を掘り下げ、AIが女性の雇用の見通しに与える影響が不均衡である可能性と、彼女たちの将来を守るために必要な対策について明らかにします。また読む：AIの急増：Stability AIのCEOが2年以内にインドの開発者の仕事が失われると予測 AIが米国の雇用市場に与える影響マッキンゼーの報告書によると、2030年までに、AIによる自動化により、データ収集や繰り返しのタスクを含む仕事がAIに置き換えられることで、米国で約1200万の職業転換が発生すると予測されています。これにより、潜在的な雇用の喪失と職業再教育の必要性について懸念が生じています。また読む：OpenAIのCEOサム・アルトマン：AIがその力を証明するにつれて仕事が危険にさらされる性別の不均衡研究から明らかになった重要な事実は、AIの自動化が男性の雇用よりも女性の雇用に影響を与えることが予想されているということです。オフィスのサポート、カスタマーサービス、飲食業など、従来女性が支配していた職業は、AIの影響を受けやすくなっています。報告書によれば、AIの自動化により、女性は男性よりも1.5倍の割合で新しい職業への転職が必要となる可能性があります。脆弱な職業カスタマーサービス担当者やオフィスサポートの労働者は、AIの自動化に非常に影響を受けやすい職種です。報告書によると、米国のカスタマーサービス担当者の80％、オフィスサポートの労働者の60％が女性です。これらの職業は、繰り返しのタスクやデータ処理を含んでおり、AIシステムによる自動化に適しています。また読む：人工知能の急速な台頭が仕事の喪失をもたらす：テックセクターで数千人が影響を受ける賃金格差への懸念 AIの自動化が女性労働者に与える影響は広範であり、低賃金の仕事に従事する女性は、高賃金の職種の女性よりも最大14倍多く職業変更を必要とする可能性があります。これは特に懸念すべき事項であり、既に女性は約22％の性別賃金格差に直面しています。女性労働者を保護するための緊急対策研究は、従業員の資格よりもスキルと能力を優先する採用の変革を求め、地方労働者や障がい者など見落とされてきた人々からの採用は、人材プールを広げることができると主張しています。また、進化するニーズに合わせたトレーニングの提供は、AIによる未来に備えるために不可欠です。また読む：ChatGPTがコピーライティングとスキルの仕事を奪う：AIの未来で雇用され続ける方法 AIの移行における機会の掴み方マッキンゼーの報告書は、米国の雇用市場におけるAIの影響について、避けられない変化が起こっていることを示しています。AIは一部の職業を脅かすかもしれませんが、新しい分野での雇用創出の機会も提供しています。複雑な問題解決、批判的思考、創造性、高度な技術スキルを必要とする役割が求められるでしょう。男性も女性も、新たな機会を生かすために自己啓発に集中する必要があります。また読む：AIでは置き換えられない仕事私たちの意見 AIの自動化の台頭は労働力における変革の力ですが、性別格差を悪化させる可能性もあります。マッキンゼーの報告書の結果は、雇用主や政策立案者に対し、AIの自動化の影響から女性従業員を守るための積極的な対策を取るよう呼びかけています。スキルに基づく採用を優先し、トレーニングに投資し、多様性と包括性を促進することで、AIの潜在能力を受け入れ、労働者が変化する労働環境で適応し、繁栄する未来を創造することができます。

「MITとハーバードの研究者が提案する(FAn)：SOTAコンピュータビジョンとロボティクスシステムの間のギャップを埋める包括的なAIシステム- 任意のオブジェクトのセグメンテーション、検出、追跡、および追従のためのエンドツーエンドのソリューションを提供する」

MITとハーバード大学の研究者チームが新しいAI研究で、画期的なフレームワーク「Follow Anything」（FAn）を紹介しました。このシステムは、現在の物体追跡ロボットシステムの制約を解決し、リアルタイムでのオープンセット物体追跡と追従の革新的な解決策を提供しています。既存のロボット物体追跡システムの主な欠点は、認識されるカテゴリの固定セットと、対象物体の指定における利便性の欠如による新しいオブジェクトの収容能力の制約です。新しいFAnシステムは、テキスト、画像、またはクリッククエリを介して新しいオブジェクトに適応しながら、幅広い物体をシームレスに検出、セグメント化、追跡、追従するオープンセットアプローチを提案することで、これらの問題に取り組んでいます。提案されたFAnシステムの主な特徴は次のとおりです：オープンセットマルチモーダルアプローチ：FAnは、カテゴリに関係なく、与えられた環境内の任意の物体のリアルタイム検出、セグメンテーション、追跡、追従を容易にする新しい手法を導入しています。統一的な展開：このシステムは、マイクロエアリアルビークルに焦点を当てたロボットプラットフォームへの簡単な展開を設計しており、実用的なアプリケーションへの効率的な統合を可能にしています。堅牢性：このシステムは、トラッキングプロセス中に追跡されるオブジェクトが遮られたり一時的に見失われたりするシナリオを処理するための再検出メカニズムを組み込んでいます。 FAnシステムの基本的な目的は、オンボードカメラを搭載したロボットシステムが興味のあるオブジェクトを識別し、追跡することです。これには、ロボットが移動する中でオブジェクトがカメラの視野内に留まることを確認する必要があります。 FAnは、この目標を達成するために最先端のVision Transformer（ViT）モデルを活用しています。これらのモデルはリアルタイム処理に最適化され、一体化されたシステムに統合されています。研究者たちは、セグメンテーションのためのSegment Anything Model（SAM）、自然言語から視覚的な概念を学習するためのDINOとCLIP、そして軽量の検出と意味セグメンテーションスキームなど、さまざまなモデルの強みを活用しています。また、リアルタイムのトラッキングは（Seg）AOTとSiamMaskモデルを使用して容易に行われます。オブジェクト追従プロセスを制御するために、軽量のビジュアルサービングコントローラも導入されています。研究者たちは、FAnの性能をさまざまなオブジェクトでゼロショット検出、追跡、追従のシナリオで評価するために包括的な実験を行いました。その結果、システムはリアルタイムで興味のあるオブジェクトを追跡する能力がシームレスかつ効率的であることが示されました。結論として、FAnフレームワークはクローズドセットシステムの制約を排除し、リアルタイムの物体追跡と追従の包括的な解決策を提供します。オープンセットの性質、マルチモーダルの互換性、リアルタイム処理、新しい環境への適応性により、それはロボティクスにおける重要な進歩です。さらに、チームがシステムのオープンソース化に取り組んでいることは、幅広い実世界のアプリケーションに利益をもたらす可能性を示しています。

「ChatGPT APIのカスタムメモリ」

この記事では、OpenAI APIを使用してChatGPTにメモリを与える方法について調査しますこれにより、一般的なLangChainフレームワークを使用して、以前のやり取りを記憶することが可能になります

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