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すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

Microsoft

パスライトのCTO兼共同創設者、トレイ・ドイグのインタビューシリーズ

トレイ・ドイグは、パスライトの共同創設者兼CTOですトレイは、IBM、クリエイティブ・コモンズ、Yelpでエンジニアとして働いた経験を持つ、テック業界で10年以上の経験を持っていますTreyは、Yelp Reservationsのリードエンジニアであり、SeatMeの機能をYelp.comに統合する責任を負っていましたTreyはまた、SeatMeウェブアプリケーションの開発を率いました...

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

「AIは本当に人間のように小説を書くことができるのか？ Sudowriteの詳細を知り、このSudowriteのレビューで真実を解明しましょう」

「コンピュータビジョン101」

コンピュータビジョンの進歩により、未来には莫大な可能性がありますその変革的な影響は、さまざまな産業にまたがっています

「無料ハーバード講座：PythonでのAI入門」

「Pythonを使った人工知能の学びに最適なコースを探していますか？ハーバード大学の無料コースをチェックしてみてください！」

Python

「Javaアプリケーションのレイテンシー削減」

この記事では、大規模なプロダクションアプリケーションのメモリ解析に関連する課題と、それを乗り越える方法について取り上げます

『中にFunSearch：GoogleのDeepMindの新しいLLM、新しい数学とコンピューターサイエンスのアルゴリズムを見つけることができる』

新しい科学の発見は、AIモデルにとって最も完全なチューリングテストかもしれません新しい科学の方法には、多くの分野からの知識を組み合わせた複雑な推論スキルや、常に実験を行う必要があります...

一般的な世界モデル：ランウェイAI研究が新しい長期研究の取り組みを開始

ワールドモデルは、環境の内部理解を構築し、その知識を利用してその空間内の将来のイベントを予測することを目指すAIシステムです。研究者はこれらのワールドモデルを主に制御された環境でテストしており、ビデオゲームや運転などの特定のタスクを含むものです。最終目標は、予測不可能な現実世界で遭遇するさまざまな状況を処理できるモデルを作成することです。そのようなシステムを作成する初の試みの1つは、Gen-2ビデオ生成システムです。これは、ものの動きを基本的に理解することを示す短い動画を作成しようとする初心者の画家のようなものです。ただし、より複雑なタスクに取り組む際には厳しいもので、急速なカメラの移動や精巧なオブジェクトの挙動を含むシナリオに苦しんでいます。これは、現在のワールドモデルの限界を明らかにし、研究者がこれらのシステムを改善して発展させることに深く関与するきっかけとなっています。効果的なワールドモデルを構築するための道のりにはいくつかの課題があります。重要な側面の1つは、これらのモデルが環境の正確かつ一貫したマップを生成する必要があるということです。動きを認識するだけでなく、与えられたスペース内でのナビゲーションと相互作用に関わるものです。さらに、これらのモデルは、世界のダイナミクスだけでなく、その住人の行動も理解しシミュレートする必要があります。これは多面的な課題であり、継続的な研究とイノベーションが求められます。研究者たちはこれらの課題に取り組んでおり、ワールドモデルの適応性と能力を向上させることを目指しています。ビデオゲームにおけるキャラクターのアップグレードと考えるとイメージしやすいですが、これらのモデルは信頼性のあるマップの生成と多様で複雑なシナリオを通じたナビゲーションのレベルアップが必要です。目標は、現実世界の予測不可能性に対応するスキルを身につけさせることです。ワールドモデルの効果を測定するため、研究者はさまざまな側面を測定するメトリクスを使用しています。これらのメトリクスは、モデルが一貫した正確なマップを生成する能力、さまざまな環境でのナビゲーション能力、および人間の行動の現実的なシミュレーションなど、さまざまな側面を測定します。これらの数量化可能な指標は、進捗状況と進化し続けるワールドモデルの能力を評価するための基準として利用されます。結論として、一般的なワールドモデルの開発は、課題と興味深い見通しに満ちた進行中のプロセスです。研究者がこれらのモデルを磨き続けることで、さまざまな現実世界のシナリオでのシミュレーションと予測が向上することが期待されています。これらのモデルの進化は、AIの能力の限界を押し広げるだけでなく、複雑な環境の深い理解とダイナミックな世界との改善されたAIの相互作用の可能性を持っています。この投稿はGeneral World Models: Runway AI Research Starting a New Long-Term Research Effortの記事、「MarkTechPost」で最初に公開されました。

「医療の分野における人工知能モデルのリスト（2023年）」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-1024×618.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-150×150.gif”/><p>今年だけでも、人工知能（AI）が進化を遂げた数を考えると、2023年を通じて重要な議論の中心となっていることは驚くべきことではありません。AIは今やほぼあらゆる領域で活用されており、その中でも興味深く有用な応用の1つが医療と医学の分野です。薬物の発見から医療文書の転写、手術の支援まで、医療従事者の生活を変え、誤りを減らし、効率を向上させています。この記事では、2023年に医療現場を変革する可能性のあるいくつかのAIモデルについて説明します。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-deepminds-recent-advancements-analogical-stepback-prompting.html”><strong>Med-PaLM 2</strong></a></h2><p>Google Researchが医療分野向けに設計したMed-PaLMは、医療の質問に高品質な回答ができるモデルです。このモデルはGoogleのLLMの力を活用しており、米国医師国家試験のような質問に回答する際には人間の専門家レベルに達する最初のモデルの1つです。評価された結果、このモデルは症状を理解し、複雑な推論を行い、適切な治療法を選択する能力を示しました。さらに、研究の中でMedQA医学試験のベンチマークで86.5％の正確さを達成しました。有望な能力を示しているものの、研究者はより厳密な評価を行い、安全性の重要な領域での展開が可能かどうかを確認するためにさらなる評価を行いたいと考えています。</p><h2><a href=”/?s=Bioformer”><strong>Bioformer</strong></a></h2><p>Bioformerは、バイオメディカルテキストマイニングに使用できるBERTのコンパクト版です。BERTは自然言語処理のアプリケーションで最先端の性能を達成していますが、計算効率を向上させるためにパラメータを減らすことができます。Bioformerの研究者たちは、このアプローチを取り、BERTよりもモデルサイズが大幅に小さいモデル（60％削減）を開発しました。このモデルはPubMedの要約とPubMed Centralの全文記事で訓練され、バイオメディカル用語を使用しています。研究者は2つのバージョンのモデル、Bioformer8LとBioformer16Lをリリースしましたが、名前の識別、関係抽出、質問応答、文書分類などのパラメータで少ないパラメータでもうまく機能しました。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-ai-has-launched-medlm-a-series-of-foundation-models-specifically-tailored-for-the-healthcare.html”><strong>MedLM</strong></a></h2><p>MedLMは、Googleが開発した基礎モデルのスイートで、医療ケースに特化してファインチューニングされています。MedLMの下には複雑なタスクに対応し、タスク間でのスケーリングを可能にする2つのモデルが設計されています。これらのモデルの主な目的は、タスクを自動化して時間を節約し、効率を向上し、全体的な患者の健康を改善することです。Googleの研究者はDeloitteと協力して、MedLMの能力を実証するためのパイロットを行っています。MedLMはまた、BenchSciのASCENDなど他のAIシステムと統合されており、臨床研究の品質と速度を向上させるために活用されています。</p><h2><a href=”/?s=RoseTTAFold”><strong>RoseTTAFold</strong></a></h2><p>RoseTTAFoldは、限られた情報から蛋白質の構造を予測するためのディープラーニングを活用したソフトウェアです。このモデルは蛋白質配列のパターン、アミノ酸の相互作用、および3D構造を研究することができます。このモデルにより、研究者は蛋白質と小分子薬剤の相互作用のモデル化が可能になり、これにより薬剤探索の研究が促進されます。モデルの研究者はまた、コードを公開して、全コミュニティの利益に資するようにしています。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/revolutionizing-biological-molecule-predictions-with-deepminds-alphafold.html”><strong>AlphaFold</strong></a></h2><p>AlphaFoldは、DeepMindが開発した強力なAIモデルで、アミノ酸配列から蛋白質の3D構造を予測することができます。DeepMindはEMBL（EMBL-EBI）のEuropean Bioinformatics Instituteとパートナーシップを組んで、20億以上のAI生成蛋白質構造予測を含むデータベースを公開し、科学研究を促進しています。CASP14では、AlphaFoldは他のモデルよりも高い精度で結果を出し、高い正確性を持ちます。さらに、このモデルは研究者が蛋白質構造を理解し、生物学的研究を進めるのに役立つ潜在能力を持っています。</p><h2><a href=”/?s=ChatGLM-6B”><strong>ChatGLM-6B</strong></a></h2> ChatGLMは中国語と英語のバイリンガルモデルであり、中国語の医療対話データベースを元に微調整されています。モデルは比較的短い時間（13時間）で微調整されたため、非常に手頃な医療目的のLLMです。モデルはより長いシーケンス長を持つため、より長い対話や応用に対応しています。モデルは教師あり微調整、RLHFなどの技術を使用してトレーニングされました。これにより、モデルは人間の指示をより理解することができます。その結果、モデルは優れた対話と質問応答の能力を持っています。記事：List of Artificial Intelligence Models for Medical…

「機械学習アルゴリズムとGAN」

「GANとさまざまな機械学習アルゴリズムについて詳しく学びましょう」(GANとさまざまなきかいがくしゅうアルゴリズムについてくわしくまなびましょう)

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