Search Results デスクトップ

新しい方法で生成AIが休日の贈り物を見つけるのに役立つ方法

「ホリデーショッパーは、自分自身や他の人への贈り物を見つけるために生成AIを利用することができます」(Horidē shoppā wa, jibun jishin ya hoka no hito e no okurimono o mitsukeru tame ni seisei AI o riyō suru koto ga dekimasu.)

未来を点火する：TensorRT-LLMのリリースにより、AI推論のパフォーマンスが向上し、RTXを搭載したWindows 11 PCで新しいモデルのサポートが追加されました

Windows 11 PC上の人工知能は、ゲーマーやクリエイター、ストリーマー、オフィスワーカー、学生、そしてカジュアルなPCユーザーにとって、テックの歴史における転換点となるものであり、革新的な体験をもたらします。これにより、RTX GPUを搭載した1億台以上のWindows PCとワークステーションのユーザーは、生産性を向上させる空前の機会を得ることができます。また、NVIDIAのRTXテクノロジーにより、開発者がコンピュータの使用方法を変えるAIアプリケーションをより簡単に作成できるようになりました。 Microsoft Igniteで発表された新しい最適化、モデル、リソースにより、開発者は新しいエンドユーザー体験をより迅速に提供できるようになります。 TensorRT-LLMというオープンソースソフトウェアは、AI推論性能を向上させるために開発されており、近い将来、新しい大規模言語モデルのサポートが追加され、8GB以上のVRAMを搭載したRTX GPUを搭載したデスクトップやノートパソコンで要求の厳しいAIのワークロードがより利用しやすくなります。 TensorRT-LLM for Windowsは、近い将来、OpenAIの人気のあるChat APIと互換性があり、新しいラッパーを介して実行される予定です。これにより、数百の開発者プロジェクトやアプリケーションがクラウドではなくRTXを搭載したPC上でローカルに実行されるため、ユーザーはWindows 11 PCにプライベートなデータやプロプライエタリなデータを保持することができます。カスタム生成AIは、プロジェクトの維持に時間とエネルギーを要します。特に、複数の環境やプラットフォームでの共同作業や展開を試みる場合は、非常に複雑で時間がかかることがあります。 AI Workbenchは、開発者がPCやワークステーション上で事前学習済みの生成AIモデルやLLMを迅速に作成、テスト、カスタマイズできる統合された使いやすいツールキットです。これにより、開発者はAIプロジェクトを組織するための単一のプラットフォームを提供され、モデルを特定の用途に調整することができます。これにより、開発者は迅速にコスト効率の高いスケーラブルな生成AIモデルを作成し、シームレスな共同作業と展開を実現できます。今後のアップデートを受け取るために、この成長するイニシアチブへの初期アクセスリストに参加することができます。早期アクセスリストに参加する AI開発者を支援するために、NVIDIAとMicrosoftはDirectMLの強化版をリリースし、Llama 2とStable Diffusionという最も人気のあるAIモデルのパフォーマンスを向上させます。開発者は、パフォーマンスの新たな基準を設定することに加え、ベンダー間でのデプロイメントのオプションもさらに増えました。…

ディープマインドのグラフキャストに会いましょう：機械学習による天気予報の飛躍

天気予報技術の重要な進展として、Google DeepMindは画期的な機械学習モデルである「GraphCast」を紹介しました。このAIツールは、従来の数値天気予報（NWP）モデルの支配に挑戦し、より正確かつ迅速な予測を提供するという大幅な飛躍を示しています。天気予報の革新 GraphCastはデスクトップコンピュータで効率的に動作し、エネルギーとコストがかかる大型コンピュータに依存するNWPモデルとは対照的です。このAIモデルは、科学誌「Science」で11月14日に説明されたもので、過去と現在の天気データを利用して将来の天気予測を迅速に行います。この革新は、気候変動や極端な気象イベントによる世界的な課題が生じている現在、正確な天気予測がますます重要になっているタイミングで登場しました。従来のNWPモデルは正確ですが、大気中の熱、空気、水蒸気の移動をマッピングするために広範な計算リソースを必要とします。 GraphCastの伝統的なモデルに対する優位性 DeepMindのロンドンの研究所で開発されたGraphCastは、1979年から2017年までの過去の世界の気象データを使用してトレーニングされました。気温、湿度、気圧、風などのさまざまな天気要素の間の相関関係を理解するために、この広範なデータセットを利用します。GraphCastの予測能力は最大で10日先までで、RESolution予測システム（HRES）のようなECMWFのNWPでは数時間かかるプロセスを1分未満で提供します。特に、地球の表面に最も近い大気層である対流圏では、12,000の測定のうち99%以上でGraphCastはHRESを上回っています。また、地球の近くの5つの気象変数やより高い高度での6つの大気変数の予測にも精度があります。これには、熱帯低気圧や極端な温度変動を含む激しい天候現象の予測も含まれます。比較的な優位性 GraphCastの優越性は、従来のモデルに対するだけでなく、他のAI駆動アプローチに対しても目立ちます。以前のHuaweiの研究によると、HuaweiのPangu-weatherモデルと比較した結果、GraphCastは天気予測の99%でより優れたパフォーマンスを示しました。ただし、異なるメトリックスを使用した将来の評価によっては、異なる結果が得られる可能性があることに注意してください。結論 GraphCastは、計算要件を削減しながら迅速で正確な予測を提供し、天気に依存する活動に関連する気象研究と現実世界の意思決定に大きな支援を約束する、天気予報での変革的な進展を示しています。技術が進化し、現在の制約を克服するにつれて、GraphCastは実用的な応用への統合までに2〜5年かかると予想され、伝統的な手法とAIの革新的な能力を組み合わせた天気予測の新たな時代を切り拓くことになるでしょう。

チャレンジを受け入れました：アニメーターのワード・ナイシュタット氏が、今週の「NVIDIA Studio」でロボット革命を驚異的なスピードでリード

編集者注：この投稿は私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一環であり、特集されたアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく紹介し、コンテンツの制作を劇的に加速させる方法についても深く掘り下げています。キャラクターアニメーターのSir Wade Neistadtは、ビデオチュートリアルや業界のトレーニングを通じて、アニメーションと3D教育をよりアクセスしやすくしようとしています。このYouTubeクリエーターであるSir Wadeは、また、チャレンジも好きです。最近、電子機器会社のRazerから、新しいRazer Blade 18ラップトップとGeForce RTX 4090グラフィックスを使用してユニークで創造的なものを作成するよう依頼されましたが、Sir Wadeは快く引き受けました。「クリエイティブなリスクを取ってまだ達成方法を知らないものを作りたいと思ったからです」と、アーティストは語りました。アイ、ロボット Sir Wadeは、プロジェクトを進める上で最も困難な部分の1つは、要求に応じて創造的である必要があると述べています。Razerのプロジェクトでは、アニメーターは自分自身に2つの質問を投げかけて始めました。「何にインスピレーションを受けるか？」、「何で作業できるか？」 Sir Wadeは、ゲーム、テクノロジー、映画、人々の観察、会話にインスピレーションを見出しています。テクノロジー好きであり、ProRigsライブラリのキャラクターに長い間注目していた彼は、短編アニメーションにロボットを登場させることにしました。アニメーションのコンセプトを作成する際、Sir…

インターネット上のトップ8逆電話検索ツール

想像してみてください匿名の電話を受けたり、一度も絶えずイタズラされたりするという状況があるとします詐欺の電話もたくさんあり、さまざまな不正な計画に巻き込まれる可能性もありますこれらの状況では、電話の背後にいる人物を特定することが、自己防衛のための正しい手段を提供し、彼らの行為を止めることができますインターネット上でのトップ8の逆引き電話検索ツールについて詳しくご紹介します詳細はこちらをご覧ください

Tech

「Amazon Personalizeを使用してリアルタイムで個別のおすすめを実施しましょう」

基本的には、機械学習（ML）技術はデータから学習し、予測を行いますビジネスは、MLによる個別化サービスを活用して顧客体験を向上させるためにデータを利用しますこのアプローチにより、ビジネスはデータを活用して実行可能な洞察を導き、収益とブランドロイヤリティの成長を支援することができますAmazon PersonalizeはMLを用いたデジタルトランスフォーメーションを加速させます...

ケンブリッジの研究者たちは、マシンラーニングを利用した仮想現実アプリケーションを開発し、ユーザーが仮想現実空間でツールを開いたり制御したりする「超人的な」能力を持つことができるようにしました

ホットキーは、通常、従来のデスクトップアプリケーションに見られるキーボードショートカットです。ケンブリッジ大学の研究チームが、キーボード入力が唯一のオプションではない3Dインタラクション空間でのホットキーの適切な代替手段とは何かを探求しています。科学者たちは、手の動きで複数の3Dモデリングツールにアクセスして使用できるVRプログラムを作成しました。ケンブリッジ大学のチームは、「HotGestures」というシステムを作成するために機械学習を利用しました。これは、コンピュータのデスクトップ上のショートカットキーと同様に機能します。人間は主に視覚的な生き物です。したがって、手のジェスチャーは情報を伝えたり単語間の関係を作り出す自然な方法です。HotGesturesを使用すると、シンプルな手のジェスチャーを介して迅速に仮想ツールにアクセスして使用することができます。この方法は、標準のメニュー操作との組み合わせでうまく機能します。2つのユーザーテストを通じて、研究者はHotGesturesの可能性を確かめることができました。ジェスチャーベースの技術は、迅速かつ効率的なツールの選択とショートカットを提供します。参加者たちは、HotGesturesを受け入れやすかった理由として、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作を補完したことを挙げました。HotGesturesを使用すると、メニューを操作せずに仮想現実の図形や形状を作成することができ、注意をそらさずに集中できます。何年もの間、バーチャルリアリティ（VR）および関連アプリケーションの可能性は、ゲーム業界以外で完全に引き出されていません。ホットキーまたはコマンドショートカット（例：ctrl+c、ctrl+v）は、デスクトップアプリケーションを使用したことがある人々にとっては当たり前のものです。これらのショートカットは、必要な機能を検索する必要がなく、時間を節約するために役立ちますが、適切なコマンドが既にわかっている場合にのみ有用です。研究者のチームワークによって、3D仮想現実環境でホットキーを代替する「HotGestures」のコンセプトが開発されました。たとえば、はさみツールは切る動作でアクティベートされ、スプレーガンはスプレーの動作でアクティベートされます。ユーザーはメニューやキーボードショートカットを探す必要なく、直接目的の機能にアクセスすることができます。ユーザーは、作業を一時停止することなく、メニューを開いたりコントローラーやキーボードのボタンを押したりすることなく、迅速かつ簡単にツールを切り替えることができます。この研究では、ジェスチャー認識システムのニューラルネットワークを開発しました。このシステムは、ユーザーの手の関節の位置を含むデータストリームに対して予測を行うことで、ジェスチャーを識別することができます。ソフトウェアは、ペン、キューブ、円柱、球体、パレット、スプレー、カット、スケール、複製、削除など、3Dモデルの作成に関連する10種類の異なるアクションを記憶するように開発されました。グループは30人の参加者を対象にHotGestures、メニューの指示、または両方を使用した2つの予備試験を行いました。ジェスチャーベースの方法を使用すると、よく使用するツールに迅速かつ簡単にアクセスできます。HotGesturesは、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作との補完性から、参加者から好評を得ました。研究者たちは、コマンドと自然な手の動きを区別することができるシステムを設計することで、誤ったアクティベーションを防止しました。全体的に、ジェスチャーベースのシステムは速度の面でメニューベースのシステムを上回っています。研究者はデータセットとそれに付随するソースコードを公開し、VRアプリケーションの開発者が自社に組み込むことができるようにしました。

「5つの最高のスケッチから画像へのAIレンダリングツール（2023年11月）」

デジタルアートとデザインのダイナミックな領域では、スケッチを見事なイメージに変換する能力は高く評価される能力です人工知能の登場により、このプロセスは革命化され、AIによるスケッチから画像へのレンダリングツールが提供されたため、クリエイターはスケッチされたアイデアを洗練されたビジュアルに驚くべき正確さと感性で解釈し、描写することができますこれらのAIによるスケッチからイメージへのレンダリングツールは･･･

best of

ブレイブがLeoを紹介：ウェブページやビデオのリアルタイム要約を含むさまざまなタスクをサポートする人工知能アシスタント

利用者のプライバシーと正確なAIインタラクションに向けた大きな進歩として、名高いブラウザ開発者であるBraveが、デスクトップ版1.6のリリースと共に、その< a href=”https://www.voagi.com/create-chat-assistant-for-pdfs-and-articles-without-openai-key.html”>ネイティブAIアシスタント、レオを公開しました。その基盤モデルとして、Meta Llama 2の動力を使っているレオは、訪れたウェブページのコンテンツに基づいて利用者のクエリに応答し、AI生成コンテンツに関連する懸念事項を効果的に解決します。今年初めにリリースされたBrave検索AIサマライザーの拡張機能であるレオは、検索バーから直接アクセスできます。8月のテストフェーズでは、Nightlyチャンネル（バージョン1.59）を通じて、数万人の開発者と利用者がブラウザとレオをダウンロードして評価し、その結果、レオは正式にBraveバージョン1.60に統合されました。レオの特徴の一つは、利用者のプライバシーに対する取り組みです。他のチャットボットとは異なり、レオは会話を収集せず、利用者を追跡せず、無意味に反応を生成しません。代わりに、正確で関連性の高い情報を提供するために、ウェブコンテンツにのみ依存しています。レオの無料版は、高度にセキュアなLlama 2モデルをベースにしています。これは、Metaのオープンソースモデルの特殊バリエーションです。しかしながら、Braveはレオプレミアムという有料サービスも導入しており、月額$15で提供されています。レオプレミアムには、論理的な推論とコード作成を重視したAnthropicが開発したClaude Instantモデルが搭載されています。このモデルは、より構造化された応答、指示の実行能力の向上、数学、プログラミング、多言語対応、質疑応答インタラクションの改善などを提供します。 Braveは、回答の正確さをさらに向上させるために、Anthropicのテクノロジーを統合し、Braveの検索APIを活用して最新のClaude 2モデルを訓練しています。このアプローチにより、Claude製品は検索支援生成（RAG）を達成し、より正確な回答を提供し、生成AIの幻想的傾向を抑えることができます。安全性とプライバシーの面では、Braveは広範な対策を講じています。無料版では、レオの会話は匿名でプライベートに保たれ、対話の記録は行われません。データはモデルの訓練に使用されず、アカウントやログインは必要ありません。逆プロキシ技術により、すべての通話が匿名サーバーを経由するため、Braveは通話と利用者のIPアドレスとの関連を確立することはありません。レオのプレミアム版を選択した利用者には、登録時にリンクできないトークンが発行され、購読の検証プロセスが保護されます。これにより、Braveは利用活動とユーザーの購入情報をリンクすることができず、完全なプライバシーが確保されます。さらに、利用者のEメールは購読の検証にのみ使用され、追跡されることはありません。今後、Braveはプレミアム版に追加のモデルを導入する予定です。ネットワークの速度制限、対話の品質、購読者向けの独占特典なども改善されます。現在は、Brave 1.6のデスクトップ版で利用できるレオとレオプレミアムは、今後数ヶ月でAndroidとiOSプラットフォームにも展開されます。この革新的な開発は、ブラウザ技術とAI統合の重要な進歩を示し、Braveの利用者志向およびプライバシー重視のイノベーションに対する取り組みを再確認します。 The post Braveがレオを紹介：ウェブページやビデオのリアルタイム要約など、さまざまなタスクをサポートする人工知能アシスタント appeared first on MarkTechPost。

検索における生成AIが120以上の新しい国と地域に拡大します

「Generative AI in Search」または「Search Generative Experience（SGE）」は、世界中で拡大し、4つの新しい言語が追加されています

Learn more about Search Results デスクトップ - Page 3