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「PCでAIを実行する？GeForceユーザーは先んじています」

AIが広大なデータセンターやエリート研究者の領域だった日々は終わりました。 GeForce RTXユーザーにとって、AIは今ではあなたのPC上で実行されています。それは個人的であり、すべてのキーストローク、フレーム、瞬間を向上させます。ゲーマーは既に300以上のRTXゲームでAIの恩恵を受けています。一方、コンテンツクリエイターは100以上のRTXクリエイティブおよびデザインアプリにアクセスでき、AIによるビデオ編集、写真編集、アセット生成など、あらゆる面で向上させることができます。そして、GeForce愛好家にとって、これは始まりに過ぎません。RTXは今日のプラットフォームであり、明日のAIのエンジンとなる加速器です。 AIとゲーミングの融合はどのように実現されましたか？ NVIDIAはAIとゲーミングの統合をDLSSで先駆けました。これはAIを使用してビデオゲームのピクセルを自動生成する技術であり、フレームレートを最大4倍に向上させました。そして、最近のDLSS 3.5の導入により、NVIDIAは世界のトップタイトルの視覚的品質を向上させ、より豊かで没入感のあるゲームプレイの新基準を打ち立てました。 NVIDIAのAI統合はここで終わりません。RTX Remixなどのツールは、高品質なテクスチャやAIによって生成された素材を使用して、ゲームモッダーがクラシックなコンテンツをリマスターすることを可能にします。 NVIDIA ACE for Gamesにより、AIの力を借りたアバターがPC上で生き生きと動き出し、没入型ゲームの新時代が訪れます。 RTXとAIはクリエイターをどのように支えていますか？クリエイターはAIを使用して新しいコンセプトを想像し、退屈な作業を自動化し、見事な芸術作品を作り出します。彼らはRTXに頼っています。なぜなら、RTXは世界で最も人気のある写真編集、ビデオ編集、放送、3Dなど、トップのクリエイターアプリケーションを加速するからです。現在、100以上のRTXアプリがAIに対応しており、クリエイターはより多くの作業をこなし、信じられない結果を提供することができます。そのパフォーマンス指標は驚くべきものです。 RTX GPUは、競合するプロセッサと比較して、Stable DiffusionなどのツールでAI画像生成のスピードを最大で4.5倍高速化させます。一方、3Dレンダリングでは、Blenderのスピードが5.4倍に向上します。 AIの力により、DaVinci Resolveでのビデオ編集のスピードが2倍になり、Adobe…

「MLCommonsがAIモデルを実行するための新しいベンチマーク速度テストを公開しました」

月曜日、AIのベンチマークグループであるMLCommonsが、最高のハードウェアがAIモデルをどれくらい高速に実行できるかを判断するための新しいテストの結果を発表しましたReutersによると、このテストのトップパフォーマーはNvidiaのチップでしたテストは大規模な言語...

「ChatGPTエンタープライズ- LLMが行ったことのない場所へ行くために」

OpenAIは、ChatGPT Enterpriseの発売を発表しましたこの決定は、Fortune 500の企業の80％以上がAIを活用したチャットボットを試しているというデータから浮かび上がったものであり、...

モデルの精度向上：Spotifyでの機械学習論文で学んだテクニック（+コードスニペット）

この記事は、私のSpotifyでの機械学習の論文からの学びを記録した2部構成の一部ですFeature Importanceの実装方法についての第2の記事もぜひチェックしてください

「企業がデータにアプローチする方法を変えるジェネラティブAIの5つの方法（そして変えない方法）」

生成AIは新しい概念ではありません数十年にわたって研究され、限られた範囲で応用されてきましたそれは、2022年後半にChatGPTが私たちの集合意識を衝撃と驚愕させるまでのことですそれでも…

「テックの専門家たちは、ChatGPTのA.I.『幻覚』が消えることを疑い始める」

「これは修復できません」

「集中データ管理における感度の取り組み」

特定の規模と年齢の多くの組織は、既にデータの処理と管理方法を向上させるための取り組みを開始していますデータ管理能力を構造化するための試みは…

機械学習洞察のディレクター【パート4】

MLソリューションをより速く構築したい場合は、今すぐ hf.co/support をご覧ください！ 👋 ML Insightsシリーズのディレクターへお帰りなさい！以前のエディションを見逃した場合は、こちらで見つけることができます：ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート1] ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート2：SaaSエディション] ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート3：金融エディション] 🚀 この第4弾では、次のトップマシン・ラーニング・ディレクターがそれぞれの業界へのマシン・ラーニングの影響について語ります：ハビエル・マンシージャ、ショーン・ギットンズ、サミュエル・フランクリン、エヴァン・キャッスル。全員が現在、豊富なフィールドの洞察を持つマシン・ラーニングのディレクターです。免責事項：すべての意見は個人の意見であり、過去または現在の雇用者の意見ではありません。ハビエル・マンシージャ – マーケティングサイエンス部門のマシン・ラーニングディレクター、メルカドリブレ経歴：経験豊富な起業家でありリーダーであるハビエルは、2010年以来マシン・ラーニングを構築する高級企業であるMachinalisの共同設立者兼CTOでした（そう、ニューラルネットの突破前の時代です）。 MachinalisがMercado Libreに買収されたとき、その小さなチームは10,000人以上の開発者を持つテックジャイアントにマシン・ラーニングを可能にする能力として進化し、ほぼ1億人の直接ユーザーの生活に影響を与えました。ハビエルは、彼らのマシン・ラーニングプラットフォーム（NASDAQ MELI）の技術と製品のロードマップだけでなく、ユーザーのトラッキングシステム、ABテストフレームワーク、オープンソースオフィスもリードしています。ハビエルはPython-Argentinaの非営利団体PyArの積極的なメンバーおよび貢献者であり、家族や友人、Python、サイクリング、サッカー、大工仕事、そしてゆっくりとした自然の休暇が大好きです！おもしろい事実：私はSF小説を読むのが大好きで、引退後は短編小説を書くという10代の夢を再開する予定です。📚 メルカドリブレ：ラテンアメリカ最大の企業であり、コンチネンタルのeコマース＆フィンテックの普遍的なソリューションです 1. eコマースにおいてMLがポジティブな影響を与えたのはどのような場合ですか？詐欺防止や最適化されたプロセスやフローなど、特定のケースにおいてMLは不可能を可能にしたと言えます。他のほとんどの分野では想像もできなかった方法で、MLがUXの次のレベルを実現しました。…

2023年の最高の人工知能（AI）ニュースレター

人工知能（AI）分野では、AIの進展について情報を得て先を見るために、様々なAIニュースレターが登場しています

フィールドからフォークへ：スタートアップが食品業界にAIのスモーガスボードを提供

それは魔法のように機能しました。データセンターで実行されているコンピュータービジョンアルゴリズムが、インドの遠い小麦畑に病気が感染しようとしていることを検知しました。 16日後、現地の作業員が初めて感染の証拠を見つけました。これは、Vinay Indragantiのような人々がデジタルトランスフォーメーションと呼ぶ魔法のようなものでした。彼は25年間、IngredionなどのFortune 500の食品原料メーカーでの過去12年間、その実践をしてきました。このインドのプロジェクトは、Indragantiが共同創設したBlu Cocoon DigitalというスタートアップのNVIDIA Metropolisで動作する持続可能な農業向け製品スイートであるAGRi360の最初の大きなテストでした。モバイルアプリがクラウドの知恵を利用パイロットプログラムはシンプルで効果的でした。農場の作業員は、モバイルアプリによって時間と位置情報が付与された植物の写真を撮影しました。それらはMicrosoft Azureクラウドに送信され、Blu Cocoonのカスタムモデルがパターンを見つけ、驚くべき予測を可能にしました。業界での経験により、Indragantiはこのようなタイムリーな情報の価値を知っています。それは農場主やその全ての食品供給チェーンにとって豊作をもたらすことができます。「それは広大な領域です。それがBlu Cocoonでの私たちのモットーである『食品のためのAI』になった理由です」と彼はコルカタに本社を置く同社のシカゴ郊外のオフィスでのインタビューで述べました。畑の第三の目 AGRi360は「畑の第三の目のように機能します」とBlu Cocoon DigitalのR&D部門を率いる微生物学者のPinaki Bhattacharyaは言います。 AGRi360は農家の手にAIパワードのツールのダッシュボードを提供します。パイロットプログラムでは、農家に対して病気を防ぐためにわずかな量の農薬を使用するように早期警告を出しました。農薬会社はその地域の状況について予め情報を得て、供給チェーンを管理するのに役立ちました。…

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