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「AIがまだすぐには置き換えられない8つの仕事」

皆がAIが代替する仕事について話していますが、私たちはコインの裏側、つまりAIがまもなく置き換えないであろう仕事に目を向けていませんそれを念頭に置いて、この記事では私は...

「データサイエンスプロジェクトを変革する：YAMLファイルに変数を保存する利点を見つけよう」

このブログ投稿では、データサイエンスプロジェクトで変数、パラメータ、ハイパーパラメータを保存するための中心的なリポジトリとしてYAMLファイルを使用するメリットについて説明しますこれによって、どのように...

Pythonを使用した探索的データ分析（EDA）の実践ガイド

データを読み込むために、Pandasのread_csv関数を使用しますread_csv関数は、CSVファイルへのパスを第1引数として取ります私たちの直感によれば、人の結果は...

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

『RAPとLLM Reasonersに会いましょう：LLMsを活用した高度な推論のための類似概念に基づく2つのフレームワーク』

毎日は驚くべき進歩をもたらし、画期的なツールと進展をもたらす大規模言語モデル（LLM）があります。これらのLLMは、テキスト生成、感情分類、テキスト分類、ゼロショット分類など、さまざまなタスクで優れた成果を上げています。これらの能力はこれらの領域を超えており、コンテンツの作成、顧客サービス、データ分析の自動化を可能にし、生産性と効率を革新しています。最近、研究者たちは、LLMの推論における使用と有用性の探求も始めています。これらのモデルは複雑なテキスト情報を理解し、論理的な推論を引き出すことができます。LLMは質問応答、問題解決、意思決定などのタスクで優れた成果を上げています。しかし、LLMはまだ人間のように問題を解決することができません。例えば、特定の環境でのタスクの実行のためのアクションプランの生成や、複雑な数学的、論理的、常識的な推論のような人間にとって簡単な問題に苦労します。LLMは、人間と同様に内部の世界モデルを持っていないため、特定のタスクに苦労します。これは、彼らが特定の状況で事物がどのようになるかを予測したり、行動の長期的な結果をシミュレートしたりすることができないことを意味します。人間は環境の精神的な表現である内部の世界モデルを持っており、複雑なタスクの際に計画的な計画のために、行動とその世界の状態への影響をシミュレートすることができます。これらの問題を解決するために、研究者たちは新しい推論フレームワーク、Reasoning via Planning (RAP)を考案しました。このフレームワークは、高度な推論アルゴリズムを使用してLLMが複雑な推論を実行できるようにするライブラリを使用します。このフレームワークは、多段階の推論方法論を計画としてアプローチし、最適な推論チェーンを探索し、探索と活用の最適なバランスを「世界モデル」と「報酬」の概念を用いて実現します。RAP論文に加えて、研究チームはLLMリーズナブルも提案しています。LLMリーズナブルは、言語モデル（LLM）に高度なアルゴリズムを使用して複雑な推論を実施する能力を与えるために設計されたAIライブラリです。これは、多段階の推論を計画としてアプローチし、最も効率的な推論チェーンを探索し、報酬と世界モデルの概念を使用して探索と活用のバランスを最適化します。必要なのは報酬関数と、オプションでワールドモデルを定義するだけです。LLMリーズナブルは、推論アルゴリズム、可視化、LLM呼び出しなどを含む、残りの部分を処理します！ワールドモデルは、部分的な解決を状態とみなし、新しいアクション/思考を状態遷移として状態に追加するだけです。報酬関数は、推論ステップのパフォーマンスを評価する上で重要です。報酬が高い累積推論チェーンの方が正しい可能性が高いという考え方です。研究者たちは、このフレームワークについての幅広い研究を行いました。彼らはRAPを数学的な推論と論理的な推論のいくつかの難しい問題に適用しました。これらのタスクの実際の結果は、RAPがいくつかの強力なベースライン手法を上回っていることを示しています。LLaMA33Bに適用した場合、RAPはGPT-4のCoTを上回り、計画生成で33％の相対的な改善を達成しました。推論プロセス中、LLMは最も可能性のある推論ステップ（アクション）を継続的に評価して推論ツリーを巧妙に構築します。これには、別の方法で使用される同じLLMであるワールドモデルを使用します。将来の結果をシミュレートすることで、LLMは潜在的な報酬を推定し、この情報を使用して現在の推論ステップについての信念を更新します。これにより、より良い代替案を探索し、意思決定を改善することで推論を洗練させます。このフレームワークは最先端の推論アルゴリズムを提供し、直感的な可視化と解釈を提供し、他のどのLLMライブラリとも互換性があります。研究者たちは、さまざまな難解な推論問題について広範な実験を行った結果、RAPはいくつかの現代のCoTベースの推論手法よりも優れていることが結論付けられました。このフレームワークは、特定の設定では高度なGPT-4よりも優れた性能を発揮しました。RAPの柔軟性は、報酬、状態、アクションの設計において、さまざまな推論タスクに対応するための多目的フレームワークとしてのポテンシャルを示しています。RAPが計画と推論を革新的な方法で組み合わせる様子は魅力的です。このアプローチは、AIシステムが人間レベルの戦略的思考と計画を達成する道を開く可能性があります。

「AIと脳インプラントにより、麻痺した男性の運動と感覚が回復する」

アメリカの医師たちは、画期的な医療技術を用いて、四肢麻痺の男性に希望をもたらすため、人工知能（AI）と脳インプラントの力を活用しました。ダイビング事故により胸から下が麻痺したキース・トーマスさんは、ノースウェル・ヘルスのファインスタイン医学研究所での新しい臨床試験のおかげで、再び動きや感覚を取り戻すことができるようになりました。この素晴らしい成果は、熟練した研究者と外科医のチームによって率いられ、麻痺や神経障害を抱える何百万人もの人々に希望をもたらしています。この画期的な技術とその類似の課題に直面する個人の生活を変革する可能性について探ってみましょう。また読む：Amazon対Google対Microsoft：AIによる医療の革新競争キース・トーマス：希望と回復の旅動きや感覚を奪われた男性、キース・トーマスの物語は、ノースウェル・ヘルスのファインスタイン医学研究所の医師たちの関心を引きました。研究者、エンジニア、外科医のチームは、革新的な脳インプラントとAIアルゴリズムを使用して、彼の触覚と運動能力を回復する使命に取り組みました。また読む：世界初のAIパワードアーム：知っておくべきすべて脳インプラントとAIアルゴリズムの力数ヶ月にわたる慎重な脳マッピングにより、医師たちはトーマスさんの手の運動と触覚を担当する特定の脳領域を特定しました。トーマスさんからのリアルタイムのフィードバックによってガイドされた15時間に及ぶオープン脳手術では、特定の脳領域にマイクロチップが埋め込まれました。また読む：ユネスコ、AIチップ埋め込みに関するプライバシーの懸念を提起思考による療法：驚異的なつながり画期的な思考による療法では、トーマスさんの意図（例：手を握ることを思う）を解釈します。脳インプラントからの電気信号はコンピュータに送られ、非侵襲的な電極パッチを使用して前腕や手の筋肉を刺激します。さらに、指先と手のひらの小さなセンサーは触覚と圧力の情報を脳に戻し、触覚を回復させます。また読む：脳活動をテキストに翻訳できるAIモデル回復の初期兆候この画期的な研究の結果は、驚くべきものです。トーマスさんは実験室で自由に腕を動かし、姉が手を握っている感触を感じることができるようになりました。この素晴らしい進歩は腕の力を強化し、自然な傷害回復を促進します。画期的な二重神経バイパスアプローチは、将来的にはいくつかのダメージを逆転させる可能性があり、新たな可能性を提供します。また読む：症状が現れる数年前にパーキンソン病を検出するために開発されたAIツール光り輝く希望キース・トーマスにとって、この画期的な技術は新たな人生の再スタートを意味します。絶望の底から、彼は再び誰かに手を握ってもらう喜びを実感することができます。彼の成功を超えて、この研究の成功は医学科学の新たな時代を告げ、麻痺や神経障害を抱える何百万人もの人々の生活を変革する可能性をもたらすかもしれません。また読む：画期的なニュース：エロン・マスクのニューラリンクが人間の臨床試験にFDAの承認を受ける私たちの意見 AIと脳インプラントの結びつきにより、四肢麻痺の人々の運動と感覚を回復する驚くべき可能性が開かれました。キース・トーマスの麻痺から触覚と運動を取り戻すまでの旅は、神経障害を抱える多くの人々に希望をもたらしています。この分野の研究が進むにつれて、医学界は多くの人々の生活を変える突破口を見つけるでしょう。AIと脳インプラントの変革力は、医学科学の景色を変えつつあります。この新たな進歩は、探究する価値のある希望と可能性の時代を切り拓いています。

「Keras 3.0 すべてを知るために必要なこと」

「Keras 3.0でAIの協力力を解放しましょう！TensorFlow、JAX、PyTorchの間をシームレスに切り替え、深層学習プロジェクトを革新しましょう今すぐ読んで、AIの世界で先を行きましょう」

Machine learning

「ソフトウェア開発におけるAIの活用：ソリューション戦略と実装」

この記事では、プロセス、ツールの選択、課題の克服について触れながら、ソフトウェア開発にAIをシームレスに統合するための包括的なガイドを提供しています

「2023年のトップ40の生成AIツール」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、以前のモデルよりもより創造的で正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなどの処理もできるマルチモーダルの機能も持っています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって動作し、正確な回答を提供するためにウェブを検索します。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotはコードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere GenerateはAIの潜在能力を活用してビジネスの運営を向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などの個別化されたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発された競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを書くことができるツールです。 Adobe Firefly…

「MC-JEPAに会おう：動きと内容の特徴の自己教師あり学習のための共同埋め込み予測アーキテクチャ」

最近、自己教師付き学習の中で、物体を識別し区別するための情報を持つ特徴を学習することに焦点を当てたテクニックが、ビジョンにおけるセルフスーパーバイズドラーニングを主導しています。ほとんどの技術は、アイテムのカテゴリ分類や映画のアクティビティ検出などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮する広範な特徴を特定することに集中しています。セグメンテーションや検出などの地域タスクで優れたローカライズされた特徴を学習するというアイデアは、比較的最近のコンセプトです。しかし、これらの技術は、映画やテクスチャなどのピクセルに関する動きなどの特性を学習するのではなく、画像や動画の内容を理解することに重点を置いています。この研究では、Meta AI、PSL研究大学、およびニューヨーク大学の研究者らが、一般的なセルフスーパーバイズドラーニングを利用したコンテンツ特性と、映画からのセルフスーパーバイズド光流推定を用いた動きの特徴を同時に学習することに焦点を当てています。映画の連続フレームやステレオペアの画像など、2つの画像が動くか密なピクセルの接続を持つ場合、光流によってそれが捉えられます。コンピュータビジョンでは、光流の推定は、ビジュアルオドメトリや奥行き推定、オブジェクトトラッキングなどの操作にとって重要な基本的な問題です。従来の方法によれば、光流の推定は、ピクセルを滑らかさの要件に一致させる最適化問題です。合成データではなく実世界のデータを分類するという課題は、ニューラルネットワークと教師付き学習に基づくアプローチを制限します。セルフスーパーバイズドテクニックは、実世界のビデオデータを大量に学習することを可能にすることで、教師付きテクニックと競合しています。ただし、現在のほとんどのアプローチは動きに注意を払うだけであり、ビデオの（意味的な）内容には注意を払っていません。この問題は、マルチタスクアプローチを使用して、画像での動きとコンテンツ要素を同時に学習することで解決されます。最近の手法では、ビデオフレーム間の空間的な関係を特定します。目的は、オブジェクトの移動を追跡し、光流推定では得られないコンテンツデータを収集することです。これらの手法は、オブジェクトレベルの動きの推定手法です。他の視覚的な下流タスクに対して比較的一般化が弱く、トラッキングのための非常に特殊化された特性を獲得します。獲得される視覚的特性の品質の低さは、これらの手法がImageNetのような大きな画像データセットよりも多様性が必要な小さなビデオデータセットで頻繁にトレーニングされることによって強化されます。複数のアクティビティを同時に学習することは、視覚的表現を開発するためのより信頼性のある手法です。この問題を解決するために、彼らはMC-JEPA（Motion-Content Joint-Embedding Predictive Architecture）を提案しています。このジョイント埋め込み予測アーキテクチャベースのシステムでは、共通のエンコーダを使用して、自己教師付き光流推定とコンテンツ特性をマルチタスクの環境で学習します。以下は、彼らの貢献の概要です： • シンセティックおよびリアルなビデオデータからのセルフスーパーバイズド光流を学習するために、PWC-Netをベースにした技術を提供します。これには、逆方向の一貫性損失と共分散正則化項など、さまざまな追加要素が含まれます。 • 画像ネットでトレーニングされたセルフスーパーバイズド学習技術であるM-JEPAとVICRegを使用し、複数のタスク構成でM-JEPAを最適化して、推定された光流を改善し、さまざまな下流タスクにうまく適用できるコンテンツ特性を提供します。最終的なアプローチの名前はMC-JEPAです。 • KITTI 2015やSintelなどのさまざまな光流ベンチマーク、CityscapesやDAVISでの画像およびビデオセグメンテーションタスクなどでMC-JEPAをテストし、単一のエンコーダがそれぞれのタスクで優れたパフォーマンスを発揮することを確認しました。MC-JEPAは、モーション予測からコンテンツ理解まで、画像やビデオを含む任意の視覚データでトレーニングでき、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮する、ジョイント埋め込みとマルチタスク学習に基づくセルフスーパーバイズド学習手法の先駆者になると期待されています。

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