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「AIが絶滅の危機に瀕するピンクイルカの盗み聞きを支援」

「音響追跡技術は、アマゾンやその他の地域での保護プロジェクトに活用される可能性があります」

「研究者がChatGPTを破った方法と、将来のAI開発に与える可能性」

「研究者たちは、ChatGPT、Bard、およびClaudeのセーフティガードレールを一連の敵対的攻撃で迂回しました」

「A.I.言語モデルの支援を受けて、Googleのロボットは賢くなっています」

Googleの新しいロボティクスモデル、RT-2へののぞき見これは人工知能技術をロボットと組み合わせたものです

「OpenAIは、『精度が低い』ため、AI文章検出器の提供を中止する」

研究によると、AIの文章検出器は打破可能であり、誤検知も非常に多いことが示されています

「AIが候補者のマッチングを通じて採用の風景を変えている方法」

「理想の候補者を採用したり、夢の仕事を見つけたりしたいですか？それ以上探す必要はありません！人工知能（AI）と自動化は、採用活動を革新し、これまで以上に簡単で迅速かつ効率的に行えるようにしていますこのブログでは、AIが採用活動の風景を変えている興奮を味わいましょう進化したAI候補者マッチングがどのように簡素化されているかを見つけましょう... AIによる候補者マッチングが採用活動の風景を変える方法について詳しく見ていきます」

NEWS

「Hugging Face Diffusersは、LoRAを正しくロードできるようになりました」

「Hugging FaceのDiffusersコードリポジトリから最新のコードを取得してみると、最新のコードの更新により、LoRAローディングに関連する部分が更新され、現在はMonkey-Patching LoRAローディングができるようになりましたLoRA...」

「会話型AIのLLM：よりスマートなチャットボットとアシスタントの構築」

イントロダクション言語モデルは、技術と人間が自然な会話を行う魅力的なConversational AIの世界で中心的な役割を果たしています。最近、Large Language Models（LLMs）という注目すべきブレークスルーがありました。OpenAIの印象的なGPT-3のように、LLMsは人間のようなテキストを理解し生成するという非凡な能力を示しています。これらの素晴らしいモデルは、特によりスマートなチャットボットやバーチャルアシスタントの作成において、ゲームチェンジャーとなりました。このブログでは、LLMsがConversational AIにどのように貢献しているかを探求し、その潜在能力を示すための理解しやすいコード例を提供します。さあ、LLMsが仮想的なインタラクションをより魅力的で直感的にする方法を見てみましょう。学習目標 Large Language Models（LLMs）の概念と、Conversational AIの能力向上における重要性を理解する。 LLMsがチャットボットやバーチャルアシスタントが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にする方法を学ぶ。プロンプトエンジニアリングの役割を探求し、LLMベースのチャットボットの動作をガイドする。伝統的な方法に比べてLLMsの優位性を認識し、チャットボットの応答を改善する。 LLMsを活用したConversational AIの実用的な応用を発見する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Conversational AIの理解 Conversational AIは、人工知能の革新的な分野であり、自然で人間らしい方法で人間の言語を理解し応答する技術の開発に焦点を当てています。自然言語処理や機械学習などの高度な技術を使用して、Conversational…

ソースフリーのドメイン適応における壁の破壊：バイオアコースティクスとビジョン領域へのNOTELAの影響

ディープラーニングは、さまざまなアプリケーション領域で重要な進展を遂げています。その一因は、ますます大規模なデータセットとモデルが利用可能になったことです。しかし、この傾向の一方で、最新のモデルをトレーニングすることがますます高価になり、環境への懸念や一部の実践者にとってのアクセス性の問題を引き起こしています。さらに、事前トレーニングされたモデルを直接再利用すると、デプロイメント時の分布の変化に直面した際に性能の低下が生じることがあります。研究者は、ソースフリードメインアダプテーション（SFDA）を探求してこれらの課題に対処しています。この技術は、元のトレーニングデータにアクセスせずに事前トレーニングされたモデルを新しいターゲットドメインに適応させるものです。本記事では、SFDAの問題に焦点を当て、音声ドメイン、特にバイオアコースティクスにおける分布の変化に対処するために設計された新しい手法であるNOTELAを紹介します。バイオアコースティクスデータセット（XC）は、鳥の種の分類に広く使用されており、次のようなものが含まれています：主観的な録音。自然な状況で個々の鳥を対象とする。全方向性マイクを介して得られたサウンドスケープの録音。これには、サウンドスケープの録音には信号対雑音比が低く、複数の鳥が同時に発声する、環境ノイズのような重要な妨害要素があるという固有の課題があります。さらに、サウンドスケープの録音は異なる地理的位置から収集されるため、XCには特定の地域にのみ一部の種が出現するという極端なラベルシフトが生じます。さらに、ソースとターゲットのドメインの両方がクラスの不均衡を示しており、1つの録音内に複数の鳥の種が存在するため、問題はマルチラベル分類タスクとなります。この研究では、Googleの研究者は、エントロピー最小化、疑似ラベリング、ノイズ除去教師生徒、マニフォールド正則化など、バイオアコースティクスデータセットで既存のSFDA手法をいくつか評価しました。評価結果は、これらの手法が伝統的なビジョンタスクで成功を収めた一方で、バイオアコースティクスでは性能が大きく異なることを示しています。一部の場合では、適応を行わない場合よりも悪い結果を示します。この結果は、バイオアコースティクスドメインの固有の課題を処理するための特殊な手法の必要性を示しています。この制限に対処するために、研究者はNOisy student TEacher with Laplacian Adjustment（NOTELA）と呼ばれる新しい革新的な手法を提案しています。この新しい手法は、ノイズ除去教師生徒（DTS）手法とマニフォールド正則化（MR）手法の原則を組み合わせています。NOTELAは、学生モデルにノイズを加えるメカニズム（DTSから着想を得たもの）を導入し、特徴空間でのクラスタ前提を強制する（MRに似たもの）ことで、適応プロセスを安定化させ、モデルの汎化性能を向上させます。この手法は、モデルの特徴空間を追加の真実の情報源として活用し、バイオアコースティクスデータセットの難問に成功し、最先端の性能を達成します。バイオアコースティクスのドメインでは、NOTELAはソースモデルよりも大幅に改善され、他のSFDA手法を超える性能を示しました。多ラベル分類の標準的な指標である平均適合率（mAP）やクラスごとの平均適合率（cmAP）の値も印象的です。S. Nevada（mAP 66.0、cmAP 40.0）、Powdermill（mAP 62.0、cmAP 34.7）、SSW（mAP 67.1、cmAP 42.7）など、さまざまなテストターゲットドメインでの顕著なパフォーマンスは、バイオアコースティクスデータセットの課題に対処する効果を示しています。ビジョンタスクの文脈では、NOTELAは一貫して強力なパフォーマンスを示し、他のSFDAベースラインを上回りました。CIFAR-10（90.5%）やS. Nevada（73.5%）など、さまざまなビジョンデータセットで注目すべきトップ1の精度結果を収めました。ImageNet-Sketch（29.1%）やVisDA-C（43.9%）ではわずかに性能が低いものの、NOTELAのバイオアコースティクスやビジョンドメインでのSFDA問題への効果と安定性は明らかです。 https://arxiv.org/abs/2302.06658…

BTSの所属レーベルHYBEがAIを活用して複数言語でトラックをリリースすることを目指す

「韓国最大の音楽レーベルであるHYBEは、トップグループBTSによって内外で有名になり、言語の壁を埋めるためにAIを活用しようとしていますロイターの報道によると、このレーベルはAIを使用して、レーベルの歌手であるMIDNATTのトラックを6つの言語でリリースしましたこれには韓国語、英語...」

「Surfer SEO レビュー：最高のAI SEO ツール？（2023年7月）」

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