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「2023年のトップ18のAIベースのウェブサイトビルダー」

10Web ウェブサイトオーナーが効果的にウェブサイトを作成および管理するために、10WebはAIによって駆動するWordPressプラットフォームを提供しています。このプラットフォームには、AIアシスタント、AIビルダー、自動WordPressホスティング、BuddyBossホスティング、1クリック移行、リアルタイムバックアップ、セキュリティ、およびPageSpeed Boosterなどの技術があります。AIビルダーのドラッグアンドドロップのElementorベースのエディタを使用すると、ユーザーはAIを使用して数分でウェブサイトをデザインまたは複製することができます。 TeleportHQ AIによって駆動されるウェブサイトおよびUIビルダーであるTeleportHQは、OpenAIが生成したコードを使用しています。これにより、ウェブデザイナーはウェブサイトやコンポーネントの構築をより速く正確に行うことができます。TeleportHQのVision APIを使用して、手書きのワイヤフレームをデジタルデザインに変換することで、開発者はコンセプトから動作するプロトタイプに迅速に移行することができます。ユーザーは、AIを使用してプリメイドのテンプレートからウェブサイト全体または特定のコンポーネントを作成することができます。さらに、TeleportHQは、コードの編集と共同作業のためのローコード環境、Figma用のワイヤフレームプラグイン、システムの利用方法を迅速に学ぶためのチュートリアルも提供しています。 AiDA Bookmarkの人工知能デザインアシスタント（AiDA）は、ユーザーの相互作用と売上を向上させるためにウェブサイトを作成および最適化します。特許取得済みの機械学習アルゴリズムを使用して数百万のデータポイントを分析し、時折ユニークな最適化の提案を行うことで、サイトデザインに関連する90％の問題点を解消します。 AiDAは、訪問者が最高の体験を享受できるように、ユーザーのウェブサイトの改善に関する推奨事項も提供します。ユーザーはまた、予約の増加、eコマースページビューの向上、電子メールリードの増加、電話の増加、特定のウェブサイトエリアへの焦点など、AiDAが集中する特定のビジネス目標を指定することもできます。 Durable AI Durable AIは、人工知能（AI）を使用してビジネスオーナーが迅速かつ簡単に専門的なウェブサイトを作成できる最新のウェブサイトビルダーです。名前生成器、プロフェッショナルな画像、AIによるテキスト、カスタムドメインなど、AIが生成する機能を使用して、Durableを使ってわずか30秒でウェブサイトを構築できます。エディタを使用すると、ロゴ、画像、特別なオブジェクトなど、さらなるウェブサイトのカスタマイズが可能です。Durableが提供する追加の機能には、請求書作成、顧客関係管理ツール、プロモーション素材の作成などが含まれており、すべてが1つの場所で提供されます。 Appy Pie Appy PieのノーコードAIプラットフォームは、コーディング不要のアプリケーション作成とプロセスの自動化を可能にします。ドラッグアンドドロップの機能を使用してデータを統合し、シンプルにすることができます。彼らのプラットフォームは、さまざまなデータソースとアプリケーションとのシームレスなインターフェースを提供し、すべての障壁と制約を打ち破ります。このプラットフォームは、効率と価格を重視する人々にアピールします。競合他社よりも手頃な価格で、アイテムを市場に considerably 速くもたらします。ワークフローまたはビジネスプロセスの自動化ソフトウェアを必要とする人は、しっかりと構成され、使用しやすく、手頃な価格であるため、Appy PieのノーコードAIプラットフォームを利用することができます。 B12…

「Google DeepMindと東京大学の研究者が、WebAgentを紹介：自然言語の指示に従って実際のウェブサイト上のタスクを完了できるLLM-Drivenエージェント」

論理演算、常識、論理的な推論、質問応答のタスク、テキスト生成、さらには対話的な意思決定タスクなど、多くの自然言語の活動は、大規模な言語モデル（LLM）を利用して解決することができます。HTMLの理解能力と多段階の推論を利用することで、LLMは最近、与えられた自然言語の命令を満たすために、コンピュータのアクションの連続を通じてエージェントがコンピュータを制御したり、インターネットを閲覧したりする自律的なウェブナビゲーションで優れた成功を示しています。事前に定義されたアクションスペースの欠如、シミュレータと比較してより長いHTMLの観測、およびLLMにおけるHTMLドメインの知識の欠如は、実世界のウェブナビゲーションに否定的な影響を与えています（図1）。図1：実際のウェブナビゲーションの困難さ。現代の言語モデルエージェントは、事前に定義された操作を制御し、簡単に理解できるように簡略化されたHTMLテキストを受け取る仮想的なウェブサイトを探索することができます。エージェントがオープンエンドのタスクに対処し、多くのタスクに関係のない要素を含む長いHTMLテキストに対処する必要がある実際のウェブサイトをナビゲートする際には、言語モデルエージェントは引き続き苦労しています。命令の複雑さとオープンエンドの実世界のウェブサイトのために、事前に適切なアクションスペースを選択することは容易ではありません。最新のLLMは、HTMLテキストの処理に最適な設計を持つことは稀であり、さまざまな研究では、命令の微調整や人間の入力からの強化学習がHTMLの理解とオンラインナビゲーションの精度を向上させると主張しています。多くのLLMは、一般的なタスクの汎用性とモデルのスケーラビリティを優先するため、実際のウェブページに見られる典型的なHTMLトークンよりも短い文脈の期間を優先し、テキスト-XPathの整列やテキスト-HTMLトークンの分離などの過去のアプローチを採用していません。そうした長いテキストにトークンレベルのアラインメントを適用することは比較的安価です。WebAgentという、人間の命令に従って実際のウェブサイトでナビゲーションタスクを実行できるLLM駆動の自律エージェントを提供するために、プログラムスペースでカノニカルなウェブ操作をグループ化します。自然言語の命令をより小さなステップに分割することで、WebAgentは以下のことを行います：各ステップのサブ命令を計画します。サブ命令に基づいて長いHTMLページをタスクに関連するスニペットにまとめます。実際のウェブサイトでサブ命令とHTMLスニペットを実行します。この研究では、Google DeepMindと東京大学の研究者が、2つのLLMを組み合わせてWebAgentを作成しました。最近作成されたHTML-T5というドメインエキスパートの事前訓練言語モデルを使用して作業計画と条件付きHTML要約を行います。Flan-U-PaLMは、グラウンデッドコードの生成に使用されます。HTML-T5には、エンコーダにローカルとグローバルなアテンション手法を組み込むことで、長いHTMLページの構造の構文と意味をよりよく捉えるように特化させることができます。これは、長いスパンのノイズ除去目標を組み合わせたCommonCrawl1によって作成された大規模なHTMLコーパスで事前訓練された自己教師ありのモデルです。既存のLLM駆動のエージェントは、各タスクごとにさまざまな例を促すために単一のLLMを使用して意思決定タスクを完了することがよくあります。しかし、これはシミュレータの複雑さを超えるため、実世界のタスクには不十分です。徹底的な評価によると、プラグイン言語モデルとの統合戦略により、HTMLの理解とグラウンディングが向上し、より高い汎化能力を持つことが示されています。詳細な研究によれば、タスク計画とHTML要約を専門の言語モデルでリンクさせることは、タスクのパフォーマンスにおいて重要であり、実世界のオンラインナビゲーションの成功率を50%以上向上させることができます。WebAgentは、QAの精度において単一のLLMに対して静的なウェブサイトの理解タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、優れた基準と比較可能なパフォーマンスを持っています。さらに、HTML-T5はWebAgentの重要なプラグインとして機能し、ウェブベースのジョブで先端的な結果を独自に生み出します。MiniWoB++テストでは、HTML-T5は単純なローカルグローバルアテンションモデルやその命令微調整バリエーションよりも優れた成績を収め、以前の最良の技術よりも成功率が14.9%高い結果を達成しています。彼らは主に以下の点に貢献しています： • 実用的なWebナビゲーションのために2つのLLMを組み合わせたWebAgentを提供しています。一般的な言語モデルは実行可能なプログラムを生成し、ドメインエキスパート言語モデルは計画とHTMLの要約を処理します。 • ローカルグローバルアテンションを採用し、大規模なHTMLコーパスを用いた長距離ノイズ除去の組み合わせによる事前トレーニングを行うことで、HTML-T5という新しいHTML特化言語モデルを提供しています。 • 実際のウェブサイトでは、HTML-T5は成功率を50%以上向上させ、MiniWoB++では従来のLLMエージェントを14.9%上回ります。

「World of WarcraftのプレイヤーがAIを騙してゲームのウェブサイトにフェイクニュースを掲載させることに成功」

Redditのユーザーたちは、zleague.ggを発見した後、AIスクレイピングボットをだますことができるかどうか試してみることにしましたこのブログの興味深い点は、AIスクレイピングボットを使用して、彼らのサブレディットから情報を取得し、それを投稿として作成していることですだから彼らはボットに仕返しをするために、...を作成することにしました

「数分で無料で自分自身の見栄えの良いウェブサイトを作成しましょう」

シンプルなウェブサイトを作成できることは、多くの利点をもたらしますたとえば、履歴書をウェブサイトに公開して目立つことができたり、自分自身のブログウェブサイトを作成したりすることができます可能性は無限ですシンプルな…

「xAI：イーロン・マスクの新しいAIベンチャーがウェブサイトの公開と共にそのミッションを明らかにする」

イーロン・マスクの最新の人工知能分野における冒険、xAIは、新しいウェブサイトのローンチにより、重要な一歩を踏み出しましたこのサイトは、同社のミッションやチームについての洞察を提供し、マスクの最新の試みである、主要な米国のテック企業たちをAI分野で挑戦するという光を当てます

「ChatGPTを使用してデータサイエンスのポートフォリオウェブサイトを作成する方法」

エントリーレベルのデータサイエンティストとして、競争が最高潮にあるため、業界に参入することは困難かもしれません特に学位や正式な経験がない場合、これは特に当てはまります...

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

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驚くべき発見：AIが未解決の数学問題を解決する方法

「チャットボットの台頭：バカな機械からクリエイティブな共同作業者へ」

「2024年のデータエンジニアリング＆AI Xイノベーションサミットを発表します」

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