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マルチモーダルAIがデジタルのつながりを作り出す

「複数の要素とデータストリームを組み合わせることにより、マルチモーダルAIはよりスマートで人間らしいシステムの可能性を提供します」

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

「Googleが最新のAIモデルGeminiを発表」

Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとGoogleのCEOサンダー・ピチャイは、待望のAIモデル「ジェミニ」を紹介しましたこのテックジャイアントのAIモデルは、人工知能の領域を再定義すると言われています同社のブログ投稿によれば、ジェミニは最先端の機能を提供し、OpenAIをも凌駕する可能性があると約束されています...

「Pixel 8 Pro」という初めてのAI搭載スマートフォンは、現在Gemini Nanoで稼働しており、さらにAIのアップデートがPixelポートフォリオにも導入されています」

ニューフィーチャードロップは、Pixelハードウェアへのアップデートをもたらしますさらに、Gemini Nanoは、Pixel 8 Proのデバイス内生成AI機能をパワーアップします

導入友達と会話するように、自然な感覚でAIと対話することを想像してみてください。これはもはやSFの夢の中の話ではありませんが、最新のAI技術の革新、ChatGPTの音声チャット機能のおかげで、スリリングな現実となりました。この画期的な進歩により、AIとの対話が私たちの日常生活に取り込まれ、無料ユーザーでもプレミアムサブスクリプションユーザーでも利用できるようになりました。人間と機械の相互作用の境界が曖昧になり、会話がより直感的で魅力的になる新しい時代の境に立っています。この記事では、このエキサイティングな機能を活用するための手順を紹介し、未来について読むだけでなく、実際に体験できるようにご案内します。 ChatGPTの音声機能の利用手順インストールとセットアップアプリのダウンロード：ChatGPTアプリをAndroidまたはiOSデバイスにインストールします。サインイン：アプリを開き、OpenAIアカウントにログインします。音声チャットの開始 ChatGPTアプリを起動し、チャットボックスの右側に新しく追加されたヘッドフォンアイコンを探します。アイコンをクリックして、画面の指示に従って音声チャットの設定を最終化します。音声対話の開始セットアップが完了したら、もう一度ヘッドフォンアイコンを押してChatGPTとの音声会話を開始します。AIに話しかけると、あなたの声のクエリに応答します。 ChatGPTアプリでの音声の個別設定音声の変更を行うには、左上のメニューにアクセスし、一番下のアカウントを選択します。このセクションでは、「音声」カテゴリーの下にある「Voice」オプションを選択します。 ChatGPTに適した声を選択することができます。この記事も読んでみてください：ChatGPT-4に無料でアクセスする簡単な方法 6 選なぜChatGPTの音声機能を利用するのか？ ChatGPTの音声機能は、従来のテキストベースの対話よりもいくつかの利点を提供します：自然さの向上：実生活での人間同士の対話と同様に、より自然で直感的なコミュニケーション手段を提供します。タイピングに慣れていないユーザーや音声による対話を好むユーザーに特に有益です。アクセシビリティの向上：音声対話機能は、ChatGPTの利用を視覚障害を持つユーザーやその他の身体的制約がタイピングを妨げるユーザーにとってよりアクセスしやすくします。これらの個人は声を使ってChatGPTと完全に対話し、制約なくその機能を利用することができます。コミュニケーションの向上：音声機能により、ChatGPTの会話能力に新たな次元が加わります。音声の抑揚、一時停止、強調を取り入れることで、ChatGPTはテキストのみでは捉えづらい感情やニュアンスを伝えることができます。これにより、ユーザーとAIとのより魅力的で意義のある対話が生まれます。結論…

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

「AIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的ガイド（パート2）」

「著者注：本記事はAIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的なガイドのパート2として書かれていますパート1はこちらでご覧いただけます『包括的なガイド…』の続きへようこそ」

「イノベーションと持続可能性のバランス：病理学における環境責任に対する現実的なアプローチ」

この研究は、病理学における重大な懸念である深層学習の炭素排出量(CO2eq)に焦点を当てています。この環境への影響は、医療応用における深層学習の広範な普及において潜在的な障害となります。そのため、持続可能な取り組みの迫切な必要性が生じています。世界は医療の技術革新にますます依存する中で、環境への影響を理解し、軽減することが重要です。現在の深層学習モデルアーキテクチャの軌跡は、複雑さの増大という傾向を示しています。異なる機関からの研究者チームは、この発展とその環境への潜在的な影響を詳細に調査しています。しかし、彼らはモデル選択における戦略的な転換を提案することで、説得力のある解決策を提示しています。研究者たちは、最新かつ最大のモデルに重点を置くのではなく、計算量の少ないモデルを優先することを提案しています。この戦略的アプローチにより、エネルギー消費を削減し、モデルの最適なパフォーマンスを維持しながら、計算効率を向上させるために、不要なパラメータを外科的に除去するモデル削減の概念が導入されます。提案された解決策は、技術革新と環境責任をバランスさせるためのいくつかの重要な戦略から成り立っています。重要な側面のひとつは、特に病理学において大型の全スライド画像(WSIs)が一般的である場合、入力データの削減です。研究者たちは、専用の組織検出深層学習モデルによる組織のない領域の自動的な除外を推奨しています。さらに、研究は、組織内で最小限に必要な領域（ROI）の選択の重要性を強調しており、プロセスをさらに効率化し、排出物を大幅に削減しています。計算量の少ないモデルを選択することの重要性は、深層学習の環境への影響に深い影響を与えます。研究者たちは、新しいかつ大きなモデルが常に以前のモデルに比べて優れているという仮定が特定のタスクにおいては成り立たない可能性があると主張しています。以前の調査結果によれば、より単純な深層学習モデルは、さまざまな病理学のタスクにおいて、より高度なモデルと比較して同等またはより優れたパフォーマンスを発揮することができると示唆されています。特に、トレーニング可能なパラメータが少ない相対的にシンプルな深層学習モデルは、より深いモデルよりも優れたCO2eq排出量を大幅に削減しながら、性能を維持します。さらに、研究はモデル剪定という概念を導入し、持続可能性を向上させる別の手段としています。モデル剪定とは、非必須のパラメータを戦略的に除去することを指し、研究チームの調査結果によれば、最大40％の剪定を施した分類モデルは、剪定を施さない対照群と比較して、同じ精度を保ちながらCO2eq排出量を20〜30％削減することができました。この発見は、環境に持続可能な深層学習を確保するための戦略的なモデル開発の重要性を示しています。結論として、この研究は、技術の進歩と病理学における環境責任との重要な交差点を浮かび上がらせています。提案された手法は、効率を損なうことなく、深層学習の生態学的影響に取り組むための実用的で環境に配慮したアプローチを提供しています。医療コミュニティが技術革新を進めるにあたり、この研究は、研究者や産業が持続可能性を優先し、イノベーションを追求するためのパラダイムシフトを呼びかける旗印となります。これらの実践を採用することで、医療技術の限界を押し広げながら環境への影響を軽減する微妙なバランスが実現され、より持続可能な医療革新の未来が保証されます。

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2：SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習（ML）モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

『Python NumbaとCUDA Cを使用したバッチK-Means』

データ分析のワークロードを並列化することは、特に特定のユースケースに対して効率的な既製の実装がない場合、困難な作業になるかもしれませんこのチュートリアルでは、私が案内します...

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