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「ユーザーエクスペリエンスの向上に役立つAIの6つの異なる方法」

ユーザーエクスペリエンス（UX）は成功したデジタルプラットフォームの中心にあります人工知能（AI）の力によって、それは大幅に向上することができますこの関係が表す潜在的な範囲を示すために、AIがウェブサイトを最適なエクスペリエンスを提供する方向に誘導する方法の例をお話ししましょう本物の… AIがユーザーエクスペリエンスを向上させるための6つの異なる方法詳細を読む»

「クロスファンクションの機械学習プロジェクトの20の学び」

「クロスチームのプロジェクトでリーダーシップを取るか、または助けるかに関わらず、それは圧倒的なものとなるかもしれませんそして、締め切りを追い、時には複雑な状況を管理するストレスは、常に「何をすればいいのか」という感覚を持つことがあります...」

高度なプロンプトエンジニアリング

大型言語モデル（LLM）の普及は、私たち人間が問題を解決する方法を完全に変えました以前の年では、どんなタスク（例：文書の書式設定や文の分類など）を解決する際にも...

仮想通貨ブームの後、人工知能（AI）の世界はベンチャーキャピタリスト（VC）の関心の大きな急増を経験しました。しかし、仮想通貨からAIに焦点が移るにつれて、AIブームの持続可能性に関する懸念が浮上しました。AIブームが終わりに近づいている兆候が表面化しており、AIバブルの崩壊の可能性があります。本記事では、AI市場の現状、GPUへの過度な依存、知的財産の不足、市場の飽和の兆候について掘り下げます。また読む：中国の10億ドルの賭け：Baiduの14.5億ドルのAIファンドが新たな自己依存のAI時代を示す AIがVCの関心で仮想通貨を追い越す 2022年の暗号通貨の低迷に続いて、VCは安息地を求め、それを人工知能で見つけました。OpenAIが2022年末にリリースしたChatGPTは、AIがVC市場での支配の始まりを示しました。この突破口により、Google、Microsoft、FacebookなどのテックジャイアントもAIブームに参入し、AIスタートアップの成長をさらに後押ししました。また読む：KPMGがAIに20億ドル以上を賭け、120億ドルの収益を目指す AI資金洪水：スタートアップに数億ドルが注ぎ込まれる AIスタートアップは、驚異的な投資ラウンドで巨額の資金を調達しました。Jasper AI、Anthropic、Inflection AIなどは、数十億ドルの資本を調達した数少ない例です。PitchBookの調査によると、AI市場は急速に休眠中の研究分野から投資家にとって利益の出る遊び場に変貌しました。また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を開始し、インドのAIスタートアップエコシステムを支援 GPU不足：高性能ハードウェアを追い求める印象的な投資にもかかわらず、AIスタートアップは重大な課題に直面しています。それは、重要なGPUの不足です。調達された資金のほとんどは、NvidiaやAMDなどの企業から高性能GPUを獲得するために使われます。この激しい競争は供給チェーンの問題を悪化させ、そのような支出の長期的な実現可能性についての懸念を引き起こしています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠れた市場知的財産（IP）の潜在的な不足多くのAIプラットフォームは、OpenAIなどの既存プレーヤーのAPIに大きく依存しており、知的財産の制御や所有権がほとんどありません。需要が減退すると、Jasper AIなどのスタートアップはレイオフを余儀なくされ、頑丈なプロダクトの堀を持たないビジネスの脆弱性がさらに浮き彫りにされます。市場の飽和と性能の低下の兆候市場の飽和は、ChatGPT、Bard、BingなどのAIチャットボットへの関心が初めて低下していることから明らかになっています。GPT-4のパフォーマンスの増加した不正確さに関する報告は、AIバブルの持続可能性についての懸念を引き起こしています。スタンフォード大学の研究によると、GPT-3.5とGPT-4のパフォーマンスは時間の経過とともに低下していることから、潜在的な転換点を示しています。また読む：チップデザインへの政府の介入：インドの半導体志向にとって利益か損失か？私たちの意見 AIは確かにさまざまな産業を革新し、投資家の熱狂を引き起こしましたが、市場の飽和と外部APIへの依存はAIバブルについての懸念を引き起こしています。GPUへの過度の需要とAIモデルのパフォーマンスの低下は、バブルにさらなる重みを加えています。AIマニアは、業界レポートや潜在的な破産がバーストにつながる可能性があるため、現実的なチェックを受ける可能性があります。AIの未来を待ちながら、投資家や開発者は市場を注意深く観察し、将来の課題を乗り越え、持続可能な機会を見つける必要があります。

「Rasterioを使用してラスターを回転させる」

ラスターデータは通常の画像データに似ていますただし、各ピクセルは地球の表面上の位置に関連付けられていますこれは事を複雑にしますデータを回転させたい場合、…を考慮する必要があります

CDCデータレプリケーション：技術、トレードオフ、洞察

著者はCDCデータレプリケーションの一般的な使用事例、実装技術とそのトレードオフ、そして直接の洞察について議論しています

Data Engineering

一貫性のあるAIビデオエディターが登場しました：TokenFlowは、一貫性のあるビデオ編集のために拡散特徴を使用するAIモデルです

拡散モデルは、この時点でお馴染みのものです。過去の1年間、AIの領域で鍵となるトピックでした。これらのモデルは、画像生成において驚くべき成功を収め、まったく新しいページを開きました。私たちは、テキストから画像を生成する時代にいますし、それらは日々改善されています。MidJourneyなどの拡散型生成モデルは、大規模な画像テキストデータセットを使用しており、テキストの提示に基づいて多様で現実的な視覚コンテンツを生成する能力を示しています。テキストから画像へのモデルの急速な進化は、画像編集とコンテンツ生成の著しい進展をもたらしました。現在、ユーザーは生成された画像と実際の画像のさまざまな要素を制御することができます。これにより、アイデアをよりよく表現し、手作業の描画に数日間費やす代わりに、比較的迅速な方法で結果を示すことができます。ただし、これらの画期的な進展をビデオの領域に適用する場合は、状況は異なります。ここでは進展が比較的遅いです。テキストからビデオを生成する大規模な生成モデルは登場しましたが、解像度、ビデオの長さ、および表現できるビデオのダイナミクスの複雑さに関してはまだ制限があります。ビデオ編集に画像拡散モデルを使用する際の主な課題の1つは、編集されたコンテンツがすべてのビデオフレームで一貫していることを確保することです。画像拡散モデルに基づく既存のビデオ編集方法は、自己注意モジュールを複数のフレームに拡張することでグローバルな外観の整合性を実現していますが、望ましいレベルの時間的一貫性を達成するのは難しいことがよくあります。これにより、プロフェッショナルや準プロフェッショナルは、追加の手作業を含む緻密なビデオ編集手順に頼ることがあります。それでは、TokenFlowに会いましょう。これは、事前学習されたテキストから画像へのモデルの力を活用して、自然なビデオのテキストによる編集を可能にするAIモデルです。 TokenFlowの主な目標は、入力テキストプロンプトで表現される目標の編集に従って、元のビデオの空間レイアウトとモーションを維持しながら、高品質のビデオを生成することです。 TokenFlowはテキストプロンプトを使用して自然なビデオを編集できます。出典：https://arxiv.org/pdf/2307.10373.pdf TokenFlowは、時間の一貫性の解決を目指して導入されました。それは編集されたビデオの特徴がフレーム間で一貫していることを保証するために、元のビデオのダイナミクスに基づいて編集された拡散特徴を伝播させることによって実現されます。これにより、追加のトレーニングや微調整の必要なしに、最先端の画像拡散モデルの生成事前知識を活用することができます。TokenFlowは、既存の拡散型画像編集手法ともシームレスに連携します。

「プログラマーを支援するためにコードを生成できる10つのAIツール」

無限の可能性の時代において、生成型人工知能ソリューションの広範な使用と革新的なアクセス可能性は、プログラマーにとって革新的なイノベーションの華やかなシンフォニーを提供します。使用例は、アート作品の作成からコードの書き込みまで多岐にわたります。その成長は過去10年間のあらゆるコンシューマテクノロジートレンドを上回っています。我々の働き方は急速に進化しており、ソフトウェア開発の世界も例外ではありません。多くの開発者にとって、AIコーディングツールの使用は一般的な実践となっています。人工知能を使用して優れたコードを生成するための理想的なAIコードジェネレータを探索してください。 AIコードジェネレータとは何ですか？ AIコードジェネレータは、エンジニアがコードをより迅速かつ正確に書くのを支援する人工知能を組み込んだコンピュータプログラムです。リアルタイムでコードを入力すると、プロンプトに基づいてコードを生成したり、自動補完のためのコードを提案したりします。このようなAIコードライターは、異なるプログラミング言語間を翻訳し、自分自身のプログラムを書くことができます。さらに、自動ドキュメント生成や高速なコードスニペットの検索にも役立ちます。 AIコード生成は、パブリック向けに使用されるオープンソースプロジェクトによって作成されたソースコードの実例でトレーニングされたアルゴリズムを使用して、それらの実例に基づいて新しいコードを作成します。大規模な言語モデルは言語を処理・理解し、テキストを生成し、問い合わせに応答し、テキストを予測するのに役立つ言語の関連とパターンを学習します。彼らはAIアルゴリズムを適用して特定のプログラムに最適なコードを選択し、開発者がより迅速にプログラムを作成できるようにします。AIコード生成の3つの方法：開発者がコードの入力を開始すると、AIは文を自動補完しようとします。開発者が自然言語で入力を残した場合、AIアルゴリズムは開発者の目標に基づいた提案を行います。開発者はAIと直接コミュニケーションを取り、特定のコードの開発やバグ修正を依頼します。なぜAIコードジェネレータを使用するのですか？ AIコードジェネレータの使用にはいくつかの利点があり、開発者が自分の可能性を最大限に発揮するのに役立ちます。以下は、この画期的なツールの主な利点と将来の利用例のいくつかです： AIコード生成の主な利点は、コードをより短時間で生成できる可能性です。AIは従来のコーディングの責任とテストの記述を行い、開発者が創造的な思考と課題解決を必要とする作業に集中できるようにします。 AIを搭載したコードジェネレータは、コードの開発を自動化し、仕様に合致した機能的なコードを迅速に作成することで開発プロセスを短縮します。これにより、迅速な開発や時間的に制約のあるアプリケーションに役立ちます。 AIコードジェネレータはさまざまなコードソースでトレーニングされており、業界標準に準拠し、整理されてメンテナンスしやすいコードを生成することができます。これにより、チームワークが促進されます。 AIコードアシスタントは、デバッグの手間を省いて事前に欠陥を検出する観察的な防御策として機能し、実用的で実現可能で安全なコードの構築方法についてのコンサルティングサービスを提供することで、コードの品質も向上させます。 AIを搭載したコードジェネレータは、より広範な人々にコーディングをよりアクセスしやすくすることにより、スキルギャップを縮小し、ユーザーが独自のアプリケーションを設計し、さまざまな産業でイノベーションを促進することができます。プログラマー向けのトップ10のAIコードジェネレータ AIパワードコードジェネレータの登場により、開発者のコーディング手続きの効率が大幅に向上し、簡素化されました。これらのコードジェネレータは、機械学習と人工知能を使用してコードスニペット、要素、さらには完全なアプリケーションを自動的に作成します。 OpenAI Codex 現在利用可能な最も有名なAIコーディングツールは、OpenAI Codexです。これは、OpenAIのLLMs（GPT-3およびGPT-4）から派生した広範なコードを使用してトレーニングされました。Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript、Swiftなど、12以上の言語でプログラムを書くことができると約束しています。このアルゴリズムは、GitHubリポジトリなどのサイトから提供される数兆行のオープンソースコードに基づいて開発されています。特徴コメントからプログラムを生成したり、プログラムにコメントを提供したりします。英語のアルゴリズムを任意の言語のプログラムに変換できます。…

メタのラマ2：商業利用のためのオープンソース言語モデルの革命化

メタは、Llama 1言語モデルの画期的な後継機である、大いに期待されているLlama 2のリリースにより、再びAIの限界を押し上げました最新の先進機能を誇る…

「2023年に機械学習とコンピュータビジョンの進歩について最新情報を入手する方法」

学界や産業界で実践している機械学習やコンピュータビジョンの最近の進展に圧倒されていますか？YouTubeチャンネル、ニュースレター、ポッドキャスト、プラットフォームなどを知っていますか？

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