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「Appleの次の動き：『Apple GPT』の開発と最先端の生成型AIツールの開発によるOpenAIへの挑戦」

Appleは驚くべき動きで、AIを搭載したチャットボット「Apple GPT」として仮称されるものを開発していると報じられています。会社はこの技術を一般に公開する可能性については秘密主義を貫いていますが、Bloombergの情報源によれば、複数のチームがプロジェクトに取り組んでおり、プライバシーの問題に焦点を当てています。このチャットボットは、Apple独自の大規模言語モデル（LLM）フレームワークである「Ajax」上に構築されています。Appleは開発プロセスを加速するためにGoogle Cloudと提携し、機械学習研究を高めるために特別に設計されたGoogle JAXフレームワークを利用しています。Ajaxを使用することで、Appleは機械学習の開発を効率化し、AIの取り組みのための統一されたプラットフォームを作成することを目指しています。 Meta（旧Facebook）、Microsoft、Googleなどのテクノロジージャイアントは、迅速に生成型AI製品を一般に公開してきましたが、Appleは市場で顕著な存在感を示していませんでした。Appleが生成型AIを受け入れることをためらったことは、Appleの従業員がOpenAIによって開発された人気のあるAI言語モデルであるChatGPTの使用を禁止したときに明らかになりました。代わりに、Appleのエンジニアは社内でAjaxを活用したチャットボットの実験を行ってきました。 AppleのAIの旅は、生成型AI製品が登場する前から始まりました。最も知られているAIシステムであるSiriは、音声アシスタントのトレンドを先駆けましたが、制限やパフォーマンスの問題に直面しています。最近のインタビューでは、AppleのCEOは、同社がAI技術に大きな関心を持っており、その分野の進展を注視していると述べています。ただし、彼はまた、AI製品の課題を認識し、重要な進展をする前にさまざまな問題に対処する必要性を強調しました。生成型AIの風景が進化し続ける中、他のテック企業は、スタートアップや研究者と大規模言語モデル（LLM）を共有・協力するための取り組みを行っています。たとえば、Metaは、そのLLMであるLLaMA 2をMicrosoftのAzureプラットフォームで利用できるようにすると発表し、MicrosoftはOpenAIのGPTモデルをBing検索製品で動かしています。 AppleのAI計画については非公開の姿勢を貫いていますが、内部関係者は、来年のどこかで同社が注目すべきAI関連の発表を行うと予想しています。この非常に期待される発表は、テックコミュニティ内で好奇心と憶測を呼び起こし、Appleがどのように自社の専門知識を活用してAIのイノベーションを図るのかを見ることが待ち望まれています。結論として、Appleの「Apple GPT」というAIを搭載したチャットボットへの参入は、同社が新たな技術的な領域を探求することに対するコミットメントを示しています。チャットボットの公開に関する詳細はまだ少ないですが、Appleのプライバシーに配慮したAIソリューションへの執念は、生成型AIの将来に向けて有望なトーンを醸し出しています。競合他社が前進する中、注目はAppleに向けられ、同社がAIのビジョンを発表し、人工知能の急速に拡大する世界で自らの存在感を示すかどうかが待たれています。

「Appleが『AppleGPT』チャットボットを使った生成AI競争に参入」

テック大手のAppleは、大いに期待されているAI搭載チャットボット「AppleGPT」という仮の名前で進んでいます。この革新的なプロジェクトは、「Ajax」というGoogle JAXによって動力付けられた大規模言語モデル（LLM）フレームワークを利用しており、会社内では綿密に秘密にされてきました。しかし、情報筋によれば、Appleはこの最先端の技術に取り組んでおり、近い将来、重要なAIに関連する発表を行う準備をしています。Appleの生成AIへの重要な一歩についてもっと詳しく見てみましょう。また読む：WWDCのハイライト：Appleの実用的なAIソリューションが明らかに AppleGPTの台頭：創造的なAIの驚異 Appleは長い間、AI技術をソフトウェアに統合する取り組みをしてきました。しかし、生成AIの分野にはまだ進出していません。コードネーム「AppleGPT」と呼ばれるこのチャットボットは、高度な言語モデルと印象的な機能によってゲームを変えるものです。また読む：Elon MuskのxAIがOpenAIのChatGPTに挑む Ajax：AppleGPTの知性の源泉 AppleGPTの中核には、「Ajax」というフレームワークがあります。これは、Google JAXを使って機械学習の研究を促進するために作られた強力な言語モデルです。この最先端のフレームワークはGoogle Cloud上で動作し、Appleの複数のチームが利用しています。同社はプライバシーの影響に注意を払っていますが、エンジニアたちは内部でこの技術を探索し、パフォーマンスを調整しています。 Appleの沈黙する追求：他とは異なる存在感 Meta、Microsoft、Googleなどの他のテック大手が急速に生成AI製品を一般に公開している中、Appleはこの分野で多少なりとも存在感を示してきました。興味深いことに、同社は従業員に対してChatGPTの利用を禁止しており、自社のAIに関する取り組みに対して高い秘密主義を示しています。また読む：プライバシーの懸念から禁止した後、AppleがChatGPTを推進する矛盾した動き Siriの遺産とその先：AppleのAIの旅 AppleのAIへの取り組みは、象徴的な音声アシスタントであるSiriから始まりました。SiriはAI音声技術の普及に大きな役割を果たしてきましたが、批評家たちはまだ改善の余地があると指摘しています。このため、AppleはかつてGoogleの一員であったジョン・ジャナンドリアをAIおよび機械学習チームのリーダーに迎え入れ、AIの能力を向上させるという明確な取り組みを示しました。 Tim Cookのビジョン：AppleのAIへのアプローチ AppleのCEOであるTim Cookは、AI技術の潜在能力に大きな関心を示しています。最近のインタビューや収益発表で、CookはAIが同社の将来の開発の焦点であることを強調しました。ただし、彼はAI製品に関連する特定の課題と懸念にも対処する必要があると認識しています。また読む：AppleのCEO Tim CookがChatGPTを受け入れ、AIの未来について話す協力の取り組み：全ての人のためのLLM…

Apple SiliconでのCore MLを使用した安定した拡散を利用する

Appleのエンジニアのおかげで、Core MLを使用してApple SiliconでStable Diffusionを実行できるようになりました！このAppleのレポジトリは、🧨 Diffusersを基にした変換スクリプトと推論コードを提供しており、私たちはそれが大好きです！できるだけ簡単にするために、私たちは重みを変換し、モデルのCore MLバージョンをHugging Face Hubに保存しました。更新：この投稿が書かれてから数週間後、私たちはネイティブのSwiftアプリを作成しました。これを使用して、自分自身のハードウェアでStable Diffusionを簡単に実行できます。私たちはMac App Storeにアプリをリリースし、他のプロジェクトがそれを使用できるようにソースコードも公開しました。この投稿の残りの部分では、変換された重みを自分自身のコードで使用する方法や、追加の重みを変換する方法について説明します。利用可能なチェックポイント公式のStable Diffusionのチェックポイントはすでに変換されて使用できる状態です： Stable Diffusion v1.4：変換されたオリジナル Stable Diffusion v1.5：変換されたオリジナル Stable…

ウェアラブルフィットネストラッカー：早期疾患の検出の可能性を開く

消費者向けと医療用のウェアラブルが融合のばしょにあるかもしれませんか？ウェアラブルが融合して、より価値のあるものになるかもしれません

Googleは独占禁止法訴訟で敗訴：ビッグテックにとって何を意味するのか？

「エピックゲームズが検索大手との法的闘争に勝利した事は画期的な勝利であり、同社の強さと決断力を示す重要な節目となりました」

📱 アップルが不正な認証からのiMessageアクセスをブロック

アップルは積極的な対策を実施することで顧客の安全を最優先に考えていますしかし、Beeperによると、彼らの最新の行動は逆効果になってしまったようですしかし、アップルは顧客の安全を重視し、積極的な対策を実施する姿勢は評価されるべきです

AIアドバイザーと計画ツール：金融、物流、それ以上を変革する

「AIアドバイザーやプランニングツールが金融、物流、医療、教育の根本的な変革を遂げる方法を探索してくださいこれらのAIシステムがどのようにデータ駆動の洞察を提供し、複雑なプロセスを最適化し、未来を形作っているのか学んでください」

Tech

RAGを使用したLLMパワードアプリケーションの開始ガイド

ODSCのウェビナーでは、PandataのNicolas Decavel-Bueff、そして私（カル・アル・ドーバイブ）とData Stack AcademyのParham Parviziが協力し、エンタープライズグレードの大規模な言語モデル（LLM）の構築から学んだ教訓と、データサイエンティストとデータエンジニアが始めるためのヒントを共有しました最大の...

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。…

AI 幻覚の危険性：課題と影響の解明

「AIの幻覚に魅了される探求に乗り出しましょう ― その複雑な原因を解明し、結果をナビゲートし、重要な保護策を見つけましょう」

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