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「今、そして将来、AIは家族生活にどのような影響を与えているのか？」

人工知能（AI）が支配する時代に着実に進んでいく中で、人間の存在の最も基本的な側面である家族の生活に対するその影響について思いを巡らせずにいるのは難しいですこの記事では、AIが現在どのように私たちの生活に絡んでいるかを解明し、推測を含む教養豊かな視点でAIが今後どのように家族の生活に影響を与えるのかを探求します現在と未来におけるAIが家族の生活に与える影響についてはどのようなものなのでしょうか？もっと読む »

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「どのテキストもコンセプトのグラフに変換する方法」

テキストコーパスから知識グラフ（コンセプトグラフ）をMistral 7Bを使用して作成する

潜在一貫性LoRAsによる4つのステップでのSDXL

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

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機械学習モデルにおけるデータ過剰適合を避ける方法

「Gen-AI：楽しさ、恐怖、そして未来！」

ティーンエイジャーのころ、彼女はビデオゲームが大好きだった今では彼女は人工知能を使ってマラリアを撃退しようとしている

「AIと教育の公平性：ギャップを埋めるための設計図」

「DALL-E 3とChatGPTを使って、私が一貫したキャラクターを作り出す方法」

教育と学習の経験を向上させるために、生成的AIアプリケーションを開発する

「性的な嫌がらせ、STEM分野における女性へのジェンダーバイアスは依然として広範囲に存在する、研究が明らかに」

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