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武士と鬼の世界に入りましょう：GFN Thursdayがカプコンの「鬼武者」をクラウドにもたらします

刃を振りかざし、サムライの道を受け入れ、スリリングなアクションを楽しんでください。 Onimusha: Warlordsが今週GeForce NOWに登場します。メンバーはこのハックアンドスラッシュ冒険ゲームで、クラウド上で日本の封建時代を体験することができます。これは豪華なGFN Thursdayの一環であり、16のゲームがクラウドゲームプラットフォームのライブラリに追加されます。運命を鍛える復讐は私のもの。カプコンの人気ゲーム、Onimusha: Warlordsが今週、クラウド上で新たにサポートされました。まさに最近公開されたNetflixのアニメのアダプテーションに合わせてのものです。邪悪な戦国武将信長織田と彼の鬼の軍勢に立ち向かい、侍・明智左々介として戦いましょう。封建時代の日本を探索し、剣を振りかざし、忍者の技を使い、パズルを解いて敵を倒してください。このアクションアドベンチャーハックアンドスラッシュゲームは、よりスムーズな剣術メカニクスのために改善されたコントロール、最新のサウンドトラックなどで強化されています。 Ultimateメンバーは、迫力あるサムライアクションのために、ウルトラワイド解像度でゲームをストリーミングできます。エンドレスなゲームモンスター、危険、秘密、宝物、オーマイゴッド！ローグライトファンとGeForce NOWメンバーは、セガのEndless Dungeonをクラウド上で楽しんでいます。難破船に乗った英雄たちのチームを募り、久しく放棄された宇宙ステーションに飛び込み、絶え間なく押し寄せるモンスターの波からクリスタルを守ります。絶対に敗北を受け入れず、リロードして何度でも挑戦しましょう。さらに、今週GeForce NOWライブラリに新たに追加された16のゲームをチェックしてください： The Invincible (新作、Steam、11月6日) Roboquest (新作、Steam、11月7日)…

クラウドインスタンスのスタートアップスクリプトの構築

初期の探索フェーズの後に、ほとんどの機械学習タスクは、イメージにパッケージ化され、オンプレミスまたはクラウドサーバーにデプロイされる傾向がありますこれにより、迅速なイテレーションが可能になります...

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

この記事では、Amazon CloudWatchを活用した高度なダッシュボードを使用して、AWSのコストを効率的に管理および分析する方法について深く掘り下げます

「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

感謝の気持ちを持ってより多くの時間をゲーミングに費やしましょう。GeForce NOWは、会員に今週クラウド上で15の新たなサポートされたゲームを提供します。これは始まりに過ぎません – 11月には合計で54のタイトルが登場します。会員は、Virtex StadiumがGeForce NOWライブラリに加わり、『League of Legends』の世界選手権観戦パーティーに参加することもできます。いまだかつてないeスポーツの体験「League of Legends」のeスポーツを、いままでにない形で観戦しよう。今年のLeague of Legendsワールドチャンピオンシップ決勝は、オンライン仮想スタジアムのVirtex Stadiumで開催されます。これはNVIDIAのクラウドゲームインフラストラクチャーで現在ストリーミングされています。 Virtex Stadiumでは、eスポーツファンは世界中の友達と交流し、アバターを作成・カスタマイズし、自宅の快適さからライブ競技を一緒に観戦することができます。 11月2日（木）から、数千人とともにVirtex StadiumでLeague of Legends Worlds…

Middleware.ioは、生成AIを搭載したクラウド観測プラットフォームを紹介します

クラウドネイティブアプリケーションのダイナミックな領域では、観測可能性の必要性が浮上しています。クラウドコンピューティングの急速な台頭とマイクロサービスの増殖により、現代のアプリケーションは複雑になり、グローバルなサーバーに分散し、毎日膨大なデータを処理しています。この複雑さにより、企業が中核目標を達成するために観測可能性の重要性に取り組む際のリスクが高まっています。たとえ一時的でもダウンタイムは収益の損失や企業の評判への悪影響につながります。これが現在多くの組織が直面しているジレンマです。観測可能性の必要性は明確ですが、既存のソリューションはクラウドネイティブアプリケーションの複雑さに対してタイムリーな洞察を提供する必要があります。このギャップにより、組織はより効率的なトラブルシューティングと積極的な問題管理を探し続けています。迅速な行動が求められるデジタル空間で、リアルタイムでの問題の特定と解決は重要です。ミドルウェアはこの観測可能性のジレンマに対する有望な解決策を提供します。この画期的なクラウドネイティブな観測性プラットフォームは、AI技術を活用して進化しました。このプラットフォームは、AIによる異常検出と解決の力を利用します。AIアドバイザーは重要なツールであり、インフラストラクチャーとアプリケーションの問題を特定し、問題解決の効率的なソリューションを提供します。このプラットフォームの特徴は、データのトレンドに基づいて入力エラーを予測する予測能力です。この問題管理への予測的なアプローチは、絶えず変化するデジタル領域でリスクを軽減しようとする組織にとってのゲームチェンジャーです。この革新的なプラットフォームの最も魅力的な側面の一つは、強力なリアルタイムモニタリングです。組織は、ユーザーフレンドリーなダッシュボードを通じて重要なメトリクス、ログ、トレース、イベントに簡単にアクセスでき、自社の技術スタックに対する可視性が大幅に向上します。プラットフォームのAI駆動機能は問題を重大、VoAGI、低の3つのカテゴリに分類し、組織が効果的に優先し対処できるようにします。AIアドバイザーは、問題に関連するリソースや詳細な解決策など、包括的な情報を提供し、ユーザーが素早く修正できるよう支援します。この革新的なソリューションは、観測可能性の需要が過去最高水準にある時期に登場しています。組織の86%が、観測可能性が主要なビジネス目標の実現をサポートする重要な機能であると認識しています。AI、具体的にはGPT-4の導入により、組織がクラウドネイティブアプリケーションの管理とトラブルシューティングを革新する可能性があります。最近の650万ドルのシードファンディングの活用により、このプラットフォームは拡大、チームの成長、およびさらなるAI機能の開発に向けて準備が整っており、クラウドネイティブ時代における観測可能性に明るい未来を約束しています。まとめると、クラウドネイティブアプリケーションによる複雑性とデジタル時代における迅速なトラブルシューティングの必要性から、新たな革新的なソリューションが生まれました。このAI技術を活用した観測可能性プラットフォームは、クラウドネイティブアプリケーションの課題を効果的に対処するための希望の光です。リアルタイムモニタリング、予測能力、ユーザーフレンドリーなダッシュボードが全ての秒数が重要な世界で魅力的な選択肢となるでしょう。観測可能性の未来は以前よりも明るく積極的なものになります。この記事はMiddleware.ioがAI駆動のクラウド観測可能性プラットフォームを紹介したものでした。遡及はMarkTechPostによって提供されました。

「AutoMixを使用した計算コストの最適化クラウドからの大規模言語モデルの活用に向けたAI戦略的アプローチ」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-29-at-6.54.46-AM-1024×636.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-29-at-6.54.46-AM-150×150.png”/>AutoMixは、より大きな言語モデル（LLM）にクエリの割り当てを最適化する革新的な手法であり、より小さなLMの応答のおおよその正確さを評価することで、効率性を示しています。フューショットの自己検証プロセスとメタ検証を組み合わせて、正確さを向上させています。AutoMixは、言語処理のタスクにおいて、計算コストとパフォーマンスのバランスを示す効率性を発揮します。情報の検証に関して、AutoMixは他の手法とは異なるアプローチを取ります。LLMの知識にだけ頼らず、文脈を利用して正確性を確保します。独自のフューショットの自己検証メカニズムとメタ検証は、トレーニングを必要とせずに出力の信頼性を評価します。この文脈と強力な自己検証に重点を置いたアプローチは、適合性予測と一致します。検証プロセスやアーキテクチャの修正を必要とする他の手法とは異なり、AutoMixはモデル間の柔軟性を提供し、APIへのブラックボックスアクセスのみを必要とします。問題解決アプローチであるAutoMixによって使用される反復的なモデル切り替えメソッドでは、異なるサイズと能力のモデルにクエリを送信し、各ステップでフィードバック検証を行い、出力を受け入れるかより能力の高いモデルに切り替えるかを決定します。このアプローチでは、別個のモデルやモデルの重みと勾配へのアクセスは必要ありません。なぜなら、ブラックボックス言語モデルAPIを利用しているからです。フューショット学習と自己検証を導入することで、ソリューション生成、検証、およびモデル切り替えの効率と効果が向上します。AutoMixは、トレーニングを必要とせずに自身の出力信頼性を評価するフューショットの自己検証プロセスを採用しています。メタ検証を使用して正確性を向上させます。クエリは、部分オブザーバブルなマルコフ決定過程（POMDP）フレームワークを使用して、シンプル、複雑、または解決不可能というカテゴリに分類されます。AutoMixは、より小さなモデルからのおおよその出力の正確さに基づいて、賢明にクエリをより大きな言語モデルにルーティングします。単位コストあたりの増加利益（IBC）メトリックは、より小さいモデルとより大きな言語モデルを組み合わせる効率性を定量化し、言語処理タスクの計算コストとパフォーマンスを最適化します。文脈に基づく推論を通じて、AutoMixはIBC（意図的な行動変容）の性能を大幅に向上させ、5つのデータセット全体でベースライン手法を最大89％上回るパフォーマンスを発揮します。このツールに含まれるメタ検証は、特にLLAMA2-1370Bデータセットで優れたIBCパフォーマンスを示します。5つのデータセットのうち3つでトップパフォーマーであるAutoMix-POMDPは、ほとんどのデータセットで大きな改善を提供します。すべての評価コストで正のIBCを維持し、一貫した改善を示します。AutoMixのPOMDPベースのメタ検証は、すべてのデータセット全体でVerifier-Self-Consistencyを最大42％上回ることも示されました。まとめると、AutoMixはブラックボックスLLM APIを効果的に組み合わせたマルチステップの問題解決アプローチであり、セルフ検証と文脈に基づくフューショット検証は、パフォーマンスと計算コストのバランスを示す良いバランスを実現し、さまざまなシナリオに適しています。さらに、POMDPをAutoMixに統合することで、フューショット検証の正確性を向上させ、LLMのパフォーマンスを改善する可能性が見出されています。全体的に、AutoMixは言語処理タスクにおいて有望な能力を示しています。将来の研究では、AutoMixの多様なドメインとタスクでの応用を評価し、その汎用性を評価することが重要です。様々な言語モデルの組み合わせによるAutoMixのパフォーマンスの評価は、より大きなモデルへの拡張性を保証するために必須です。フューショット自己検証メカニズムの改善、文脈や外部情報の統合などによる正確性の向上が必要です。さらに、AutoMixを強化するために他のメタ検証者や検証技術の調査が行われる可能性があります。ユーザースタディは、実世界のシナリオでのAutoMixの実用性とユーザー満足度を評価するために必要です。

「トップ5のクラウドマシンラーニングプラットフォームとツール」

「現在市場でトップ5のクラウド機械学習プラットフォームは何ですか当社のリストは、あなたの特定の機械学習ニーズに最適なプラットフォームをいくつか提案するための貴重な洞察を提供しますVoAGIが推奨するものをご覧ください」

VoAGI Recommends

クラウドストライクは、Fal.Con 2023におけるAI駆動のセキュリティに関するビジョンを概説します

「クラウドネイティブアーキテクチャを使用し、AIと統合データを活用して、ますます速い攻撃に対する検出と対応を加速する」

中国の新しいAI研究は、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現である4K4Dを提案しています

Dynamic view synthesisは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型の仮想再生を作成するプロセスです。このプロセスは、コンピュータビジョンとグラフィックスの分野で長年の研究問題であり、VR / AR、スポーツ放送、芸術的パフォーマンスキャプチャの分野で大きな約束を持っています。動的な3Dシーンの表現には、テクスチャつきメッシュシーケンスを使用した従来の方法がありますが、これらの方法は複雑で計算コストが高く、リアルタイムアプリケーションでは実用的ではありません。最近では、いくつかの手法が動的な視点合成に優れた結果を生み出しており、印象的なレンダリング品質を示しています。ただし、高品質のイメージをレンダリングする際のレイテンシーを改善する必要があるという点では、まだ改善の余地があります。この研究論文では、4K4Dという4Dポイントクラウド表現を紹介し、ハードウェアラスタ化をサポートし、迅速なレンダリングを可能にします。 4K4Dは、4つのフィーチャーのベクトルとして、4Dグリッドベースで3Dシーンを表現します。このような表現では、グリッド内のポイントを規則的にし、最適化しやすくします。モデルはまず、入力ビデオのオブジェクトのジオメトリと形状をスペースカービングアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して表現し、ポイントクラウドから3Dシーンを表現する方法を学習します。次に、ポイントクラウド表現をレンダリングするために、差分深度ピーリングアルゴリズムが開発され、レンダリングスピードを向上させるためにハードウェアラスタイザが活用されます。レンダリングスピードを向上させるために、次の加速技術を適用します：一部のモデルパラメータは事前に計算され、メモリに格納され、グラフィックスカードがシーンを高速にレンダリングできるようにします。モデルの精度を32ビット浮動小数点から16ビット浮動小数点に減らします。これにより、パフォーマンスの損失を見えることなく、FPSが20増加します。最後に、差分深度ピーリングアルゴリズムに必要なレンダリングパスの数を減らし、品質には見えない変化があるまま、FPSが20増加します。研究者は、4K4DのパフォーマンスをDNA-Rendering、ENeRF-Outdoorなどの複数のデータセットで評価しました。研究者の3Dシーンのレンダリング方法は、前者のデータセットでは1080pで400 FPS以上、後者のデータセットでは4Kで80 FPSでレンダリングすることができます。これは、最先端のリアルタイム動的視点合成方法ENeRFよりも30倍以上高速であり、さらに優れたレンダリング品質も提供しています。ENeRF Outdoorデータセットは、複数のアクターを含む比較的困難なものですが、4K4Dは他のモデルと比較しても優れた結果を生み出し、一部のレンダリングで画像の端周りに黒いアーティファクトが発生する他のモデルと比較しても、ぼやけた結果を生み出しました。まとめると、4K4Dは、4K解像度でのリアルタイム視点合成において、遅いレンダリングスピードの問題に対処する新しいメソッドです。これは、状態-of-the-artのレンダリング品質を実現し、レンダリングスピードを30倍以上向上させるニューラルポイントクラウドベースの表現です。ただし、長時間のビデオに対する高いストレージ要件やフレーム間のポイント対応の確立など、いくつかの制限事項があり、研究者は将来の作業でこれらに対処する予定です。

「NVIDIA DGX クラウドと AI エンタープライズがオラクルクラウドマーケットプレイスに登場」

今日、NVIDIAは、DGX Cloud AIスーパーコンピューティングプラットフォームとNVIDIA AIエンタープライズソフトウェアがOracle Cloud Marketplaceで初めて提供されることを発表しましたOracle Cloud Infrastructureにとって、この新しいパートナーシップにより多くの新しい開発オプションがもたらされますでは、これがすべて何を意味するのでしょうか？それによると...

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