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「2023年の振り返り：Post-ChatGPT時代のまとめと2024年の期待」

「ChatGPT、LangChain、ベクトルデータベース、およびRAGについての技術イベントと進歩に関するレビュージェネラティブAI領域のすべてをカバーします」

パスライトのCTO兼共同創設者、トレイ・ドイグのインタビューシリーズ

トレイ・ドイグは、パスライトの共同創設者兼CTOですトレイは、IBM、クリエイティブ・コモンズ、Yelpでエンジニアとして働いた経験を持つ、テック業界で10年以上の経験を持っていますTreyは、Yelp Reservationsのリードエンジニアであり、SeatMeの機能をYelp.comに統合する責任を負っていましたTreyはまた、SeatMeウェブアプリケーションの開発を率いました...

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

「AIは本当に人間のように小説を書くことができるのか？ Sudowriteの詳細を知り、このSudowriteのレビューで真実を解明しましょう」

２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

このAI論文では、既知のカメラパラメータなしで新しい視点合成を行うために、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF3DGS）を提案しています

ニューラルレンダリングの進歩により、シーンの再構築や新しい視点の生成において重要なブレイクスルーがもたらされました。しかし、その効果はカメラの姿勢の正確な予備計算に大きく依存します。この問題を最小化するために、事前計算されたカメラの姿勢がないNeural Radiance Fields（NeRFs）を訓練するためにさまざまな取り組みが行われています。しかし、NeRFsの暗黙的な表現は、3Dの構造とカメラの姿勢を同時に最適化するのが困難です。 UCサンディエゴ、NVIDIA、UCバークレーの研究者らは、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF-3DGS）を導入しました。これは、ビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現の2つの重要な要素を高めています。すべてのフレームを一度に最適化するのではなく、CF-3DGSはカメラが移動するにつれてシーンの3Dガウスを連続的な形で「成長させる」一つの構造を構築します。CF-3DGSは各フレームに対してローカルな3Dガウスセットを抽出し、全体のシーンのグローバルな3Dガウスセットを維持します。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 リアルな画像を視点から生成するためにさまざまな3Dシーン表現が使用されており、平面、メッシュ、ポイントクラウド、マルチプレーンイメージなどが含まれます。NeRFs（Neural Radiance Fields）は、その写真のようなリアルなレンダリング能力のために、この分野で注目を集めています。3DGS（3D Gaussian Splatting）メソッドは、純粋な明示的な表現と微分を利用したポイントベースのスプラッティング方法を使用して、ビューのリアルタイムレンダリングを可能にします。 CF-3DGSは既知のカメラパラメータを必要としないで合成ビューを実現します。それは3D Gaussian Splatting（3DGS）とカメラの姿勢を同時に最適化します。近くのフレームから相対カメラ姿勢を推定するためにローカルな3DGSメソッドを使用し、未観測のビューから3Dガウスを進行的に展開するためにグローバルな3DGSプロセスを使用しています。CF-3DGSは、明示的なポイントクラウドを使用してシーンを表現し、3DGSの機能とビデオストリームに固有の連続性を活用します。このアプローチは、入力フレームを順次処理し、3Dガウスを進行的に展開してシーンを再構築します。この手法により、トレーニングと推論の速度が高速化されます。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 CF-3DGSメソッドは、先行の最先端技術よりもポーズ推定の耐性が高く、新規ビューの合成品質も優れています。この手法は、より複雑で挑戦的なカメラの動きを示すCO3Dビデオで検証され、ビューの合成品質においてNope-NeRFメソッドを上回る結果を示しました。このアプローチは、CO3D V2データセットにおいてすべてのメトリックでNope-NeRFeをしのぎ、特に複雑なカメラの動きがあるシナリオでのカメラの姿勢推定の耐性と精度を示しています。まとめると、CF-3DGSはビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現を利用してビューを効果的かつ堅牢に合成する方法です。この方法は、主にビデオストリームや順序付けられた画像コレクションに適しており、Structure-from-Motion（SfM）前処理の必要はありません。また、非順序の画像コレクションに対応するための将来の拡張の可能性もあります。

マーク外：AI進捗競争におけるメトリクスゲーミングの落とし穴

「共産主義のネイル工場から資本主義のボット戦まで、この記事では、虚偽の基準や狭視的なハイプサイクルが意味のある進歩を阻害する永遠のリスクに焦点を当てています」

フラッシュアテンション：基本原則の解説

フラッシュアテンションは、2022年に提案された効率的かつ正確なTransformerモデルの高速化技術ですメモリの読み書き操作を認識することで、FlashAttentionは実行速度を2〜4倍に高速化します...

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

「Githubの使い方？ステップバイステップガイド」というテキスト

GitHubに登録するには、以下の6つの手順を守ってくださいステップ1: GitHubにサインアップするウェブサイトを訪問し、「サインアップ」ボタンをクリックします。ユーザー名、メールアドレス、パスワードなどの情報を入力します。入力が完了したら、メールを確認して、無料のGitHubアカウントを入手できます。 https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/hello-world ステップ2: GitHub上でリポジトリを作成する GitHub上でリポジトリを作成するプロジェクト用のGitHubリポジトリを作成するには、以下の簡単な手順に従ってください： 1. GitHubページの右上隅に移動し、「+」サインをクリックし、「新しいリポジトリ」を選択します。 2. 「リポジトリ名」ボックスにリポジトリ名を入力します。 3. 「説明」ボックスに簡単な説明を追加します。 4. リポジトリが公開されるか非公開になるかを選択します。 5. 「READMEファイルを追加する」オプションをチェックします。 6. 「リポジトリを作成する」ボタンをクリックします。このリポジトリは、ファイルの整理と保存、他の人との協力、GitHub上でのプロジェクトのショーケースに使用できます。…

「転移学習を探求しましょう…」(Ten’i gakushū o tankyū shimashou…)

転移学習については、多くの定義があります基本的には、事前学習済みモデルの知識を活用して新しい問題を解決することを指します転移学習には数多くの利点があります...

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