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ロコムジョコに会おう：厳格な評価と比較のために設計された新しい機械学習ベンチマーク

Intelligent Autonomous Systems Group、Locomotion Laboratory、German Research Center for AI、Centre for Cognitive Science、およびHessian.AIの研究者によって、疑似学習（IL）の研究を進めるためのベンチマークが紹介されました。このベンチマークは、既存の単純なタスクに重点を置いている限定的な評価手法の制限に対処しており、クワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルを含む多様な環境と包括的なデータセットで構成されています。実際のノイズのあるモーションキャプチャデータ、専門家の正確なデータ、およびサブオプティマルなデータを組み込んでおり、さまざまな難易度レベルで評価が可能です。既存のベンチマークの制限に取り組むため、LocoMuJoCoはクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を提供しています。実際のモーションキャプチャデータ、専門家の正確なデータ、およびサブオプティマルなデータを伴っており、ベンチマークは難易度レベルにわたるILアルゴリズムの包括的な評価を可能にします。本研究では、確率分布と生体力学的原理に基づく指標が必要であることを強調し、効果的な行動品質評価のために求められるものです。 LocoMuJoCoは、所望のIL用にカスタマイズされたPythonベースのベンチマークであり、既存の基準における標準化の問題に取り組むことを目指しています。LocoMuJoCoはGymnasiumとMushroom-RLライブラリと互換性があり、ヒューマノイドとクワッドラペッドのロコモーション、および筋骨格ヒューマンモデル向けの多様なタスクとデータセットを提供します。この指標は、エンボディメントの不一致、専門家の行動を伴う学習、サブオプティマルな専門家の状態や行動の扱いなど、さまざまなILパラダイムをカバーしています。Mushroom-RLを使用して、クラシカルなIRLおよび対抗的なILアプローチ（GAIL、VAIL、GAIfO、IQ-Learn、LS-IQ、SQIL）のベースラインを提供します。 LocoMuJoCoは、包括的なデータセットを伴うクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を特徴とするベンチマークです。さまざまなエンボディメントに対するトレーニングのための動的ランダム化のためのスムーズなインターフェース、手作りの指標、最新のベースラインアルゴリズム、およびさまざまなILパラダイムのサポートが含まれています。このモデルは一般的なRLライブラリとのユーザーフレンドリーなインターフェースで簡単に拡張可能です。 LocoMuJoCoは、多様な環境と包括的なデータセットを提供することで、ロコモーションタスクの模倣学習のための包括的なベンチマークです。手作りの指標、最新のベースラインアルゴリズム、およびさまざまなILパラダイムのサポートにより、ILアルゴリズムの評価と比較が容易になります。この標準はクワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルをカバーし、異なるエンボディメントに対する一部観測可能なタスクを提供します。LocoMuJoCoは、難易度レベルにわたる評価を確実に行います。 LocoMuJoCoは、既存の基準の制限に取り組むとともに、ILアルゴリズムの徹底的な評価を容易にすることを目指しています。クワッドラペッド、バイペッド、および筋骨格ヒューマンモデルなど、多様な環境を含んでおり、難易度レベルの異なる包括的なデータセットを提供しています。この標準は簡単に拡張可能で一般的なRLライブラリと互換性があり、確率分布と生体力学的原理に基づく指標の開発に関するさらなる研究の必要性を認識しています。本研究では、模倣学習のベンチマークにおける課題を特定し、クローンされた行動の品質を効果的に測定することの難しさを強調しています。確率分布と生体力学的原理の間の差異に基づく指標の開発に関するさらなる研究を提唱しており、特にサブオプティマルなデモンストレーションの場合には優先順位付けされた専門家のデータセットの探索の重要性が強調されています。さらに多くの環境とタスクを含むようにベンチマークを拡張し、多様なILアルゴリズムを使用して、汎用的なLocoMuJoCo指標を探索することが奨励されています。

「06/11から12/11までの週のトップ重要コンピュータービジョン論文」

毎週、いくつかのトップレベルの学術会議やジャーナルで画像認識の革新的な研究が紹介され、イメージなどのさまざまなサブフィールドで刺激的なブレークスルーが提示されました

スタンフォードの研究者たちは「CORNN」という機械学習手法を紹介します：大規模な脳神経記録のリアルタイム分析のためのものです

技術の進歩により、神経科学の研究分野では新たな時代を迎えました。この非凡な力により、生物の脳機能と行動の微妙な関係をより深く理解することが可能になりました。神経科学の研究では、ニューロンのダイナミクスと計算機能の間に重要なつながりがあります。科学者たちは、光学的または電気生理学的な画像化技術によって取得された大規模なニューラルレコーディングを使用して、ニューロン集団ダイナミクスの計算構造を理解するためにこれらを利用します。近年、さまざまな記録法の新しい進展により、より多くの細胞を記録し操作する能力が向上しました。その結果、さまざまな記録手法によって生成される巨大なデータセットを効率的に分析できる理論的および計算的ツールの必要性が高まっています。特に単一の細胞や小規模な細胞グループを記録する場合、手動で構築されたネットワークモデルが使用されてきましたが、これらのモデルは現代の神経科学で生成される大規模なデータセットを管理するのは困難でした。これらの大規模なデータセットから計算原理を導くために、研究者たちはデータ制約再帰ニューラルネットワーク（dRNN）をトレーニングするためのアイデアを提案しました。その目的は、リアルタイムでこのトレーニングを行い、医療応用や研究手法において単一細胞の分解能で治療をモデル化・調節することで特定の動物行動タイプに影響を与えることです。しかし、現在のdRNNトレーニング方法の限定的なスケーラビリティと効率の低さは、広範な脳レコーディングの分析を妨げる障害となっています。これらの課題を克服するために、研究チームはConvex Optimisation of Recurrent Neural Networks（CORNN）という独自のトレーニング技術を提案しました。CORNNは従来の最適化技術の非効率性を排除することで、トレーニングの速度とスケーラビリティを向上させることを目指しています。シミュレートされた記録調査において、CORNNは従来の最適化技術に比べてトレーニング速度が約100倍速く、モデリングの正確性を損なうことなく、むしろ向上させる結果を示しています。研究者たちは、CORNNの有効性を、タイミング応答や3ビットフリップフロップの実行など、基本的な操作を行う数千の細胞が含まれるシミュレーションを使用して評価しました。これは、CORNNが複雑なニューラルネットワークのジョブを処理する能力の高さを示しています。研究者たちはまた、CORNNがアトラクタ構造とネットワークダイナミクスを再現する能力が非常にロバストであることを示しています。CORNNは、ニューラルタイムスケールの食い違いや、観測されるニューロンの極度のサブサンプリング、またはジェネレータと推論モデルの非互換性などの障害に直面しても、正確かつ信頼性のある結果を生み出す能力を示しています。結論として、CORNNは通常のコンピュータ上で数百万のパラメータを持つdRNNをサブミニットの処理速度でトレーニングすることができるため、その重要性は大きいです。この達成は、広範なニューロン記録によって制限されるリアルタイムネットワーク再現への重要な第一歩を示しています。CORNNによって大規模なニューラルデータセットのより速く、よりスケーラブルな研究が可能になることで、ニューラルコンピューティングの理解が向上する可能性を秘めた強力な計算ツールとしての位置づけがされています。

『RAG データとの会話の仕方』

「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」

「トランスフォーマーはNFLプレーを生成できます：QB-GPTの紹介」

初めて「ストラトフォーマー」についての記事を書いて以来、多くのフィードバックとアイデアをいただいている（まず、ありがとうございます！）これによって、私は自分の仕事を深め、さらなる一歩を踏み出すきっかけを得ました：新たな試みとして、...

このAI研究は、高品質なビデオ生成のための2つの拡散モデル、テキストからビデオ（T2V）モデルと画像からビデオ（I2V）モデルを紹介します

“`html 香港の研究者チームが、高品質な動画生成のための2つのオープンソース拡散モデルを紹介しました。テキストからビデオ（T2V）モデルは、他のオープンソースのT2Vモデルよりも優れたパフォーマンスでシネマクオリティのビデオを生成します。一方、画像からビデオ（I2V）モデルは、参照画像をビデオに変換しながらコンテンツ、構造、スタイルを保持します。これらのモデルは、研究者やエンジニアにとって貴重なリソースを提供し、学術界や産業界のビデオ生成技術を進歩させることが期待されています。拡散モデル（DM）は、テキストから画像やビデオの生成を含むコンテンツ生成において優れた実績を残しています。Make-A-Video、Imagen Videoなどのビデオ拡散モデル（VDM）は、オープンソースのT2Vモデルにおいて時間的一貫性を確保するためにStable Diffusion（SD）フレームワークを拡張しました。しかし、これらのモデルには解像度、品質、構成上の制約があります。これらのモデルは、コミュニティ内の既存のオープンソースのT2Vモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、技術の進歩をもたらします。生成モデル、特に拡散モデルは、画像とビデオの生成を進化させてきました。オープンソースのテキストから画像（T2I）モデルは存在しますが、T2Vモデルは限定的です。T2Vには時間的アテンションレイヤーと一貫性のための共同学習が含まれており、I2Vは画像のコンテンツと構造を保持します。研究者はこれらのモデルを共有することで、オープンソースコミュニティを強化し、ビデオ生成技術を前進させることを目指しています。研究では、T2VおよびI2Vの2つの拡散モデルを提案しています。T2Vは、3D U-Netアーキテクチャを使用し、空間・時間ブロック、畳み込み層、空間・時間トランスフォーマー、およびデュアルクロスアテンションレイヤーを備え、テキストと画像のエンベッディングを整列させます。I2Vは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。両モデルは学習可能なプロジェクションネットワークを使用してトレーニングされます。評価は、ビデオの品質とテキストとビデオ間の整合性に関するメトリックを使用します。提案されたT2VおよびI2Vモデルは、他のオープンソースモデルよりも優れたビデオ品質とテキスト-ビデオの整合性を発揮します。T2Vはノイズ除去3D U-Netアーキテクチャを使用しており、生成されたビデオにおいて高い視覚的忠実度を提供します。I2Vは効果的に画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。Gen-2、Pika Labs、ModelScopeなどのモデルとの比較分析では、視覚品質、テキスト-ビデオの整合性、時間的一貫性、モーション品質のすぐれたパフォーマンスが示されました。まとめると、ビデオ生成のための最近のT2VおよびI2Vモデルの導入は、コミュニティの技術的進歩を推進する上で大きなポテンシャルを示しています。これらのモデルはビデオ品質とテキスト-ビデオの整合性の面で優れたパフォーマンスを発揮していますが、生成されたビデオの持続時間、解像度、モーション品質などの領域で将来の改善が必要です。しかし、これらのオープンソースモデルの開発により、研究者はこの分野におけるさらなる改善が可能と信じています。将来的には、フレームの追加やフレーム補間モデルの作成を検討することで、モデルの持続時間を2秒以上に延長することができるでしょう。解像度を向上させるために、ScaleCrafterとの協力や空間的アップスケーリングの使用を検討することができます。モーションと視覚品質を向上させるために、より高品質なデータとの協力を検討することも有益です。画像プロンプトの追加や画像条件付きブランチの研究なども、拡散モデルを使用した視覚的忠実度の向上とともにダイナミックなコンテンツの生成を創造するためのポテンシャルがあります。 “` “`html 香港の研究者チームが高品質な動画生成のための2つのオープンソース拡散モデルを紹介しました。テキスト入力から映画のような品質のビデオを生成するテキストからビデオ（T2V）モデルは、他のオープンソースのT2Vモデルを凌駕する性能を誇ります。一方、参照画像をコンテンツ、構造、スタイルを保持しながらビデオに変換する画像からビデオ（I2V）モデルもあります。これらのモデルは、学術界や産業界でのビデオ生成技術の進歩に貢献し、研究者やエンジニアにとって貴重なリソースとなることでしょう。拡散モデル（DM）は、テキストから画像やビデオの生成などのコンテンツ生成において優れた成果を上げてきました。Make-A-VideoやImagen Videoなどのビデオ拡散モデル（VDM）では、オープンソースのT2Vモデルに時間的な一貫性を確保するためにStable Diffusion（SD）フレームワークが拡張されています。しかし、これらのモデルには解像度や品質、構成の制限があります。これらのモデルは既存のオープンソースのT2Vモデルを上回り、コミュニティのテクノロジーの進歩を促進することが期待されています。生成モデル、特に拡散モデルは、画像やビデオの生成において進歩を遂げてきました。オープンソースのテキストから画像（T2I）モデルは存在しますが、T2Vモデルは限られています。T2Vモデルには時間的なアテンションレイヤーや一貫性のための共同トレーニングが含まれており、I2Vモデルには画像のコンテンツと構造を保持する機能があります。研究者たちはこれらのモデルを共有することで、オープンソースコミュニティを支援し、ビデオ生成技術を前進させようとしています。この研究では、T2VモデルとI2Vモデルの2つの拡散モデルが提案されています。T2Vモデルは、3D U-Netアーキテクチャ、空間・時間ブロック、畳み込み層、空間・時間トランスフォーマー、デュアルクロスアテンション層を使用して、テキストと画像の埋め込みを整列させます。I2Vモデルは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。両モデルは学習可能なプロジェクションネットワークを使用してトレーニングされます。評価では、ビデオの品質とテキストとビデオの整合性のためのメトリックが使用されます。提案されたT2VモデルとI2Vモデルは、他のオープンソースモデルを上回るビデオの品質とテキストとビデオの整合性を発揮しています。T2Vモデルは、ノイズリダクション3D U-Netアーキテクチャを使用して、生成されたビデオの高い視覚的忠実度を提供します。I2Vモデルは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。Gen-2やPika…

イーロン・マスク氏とXAiチームがGrokを発表：人工知能（AI）の新たなフロンティア、ライブデータとChatGPTに対する最強の競合相手

イーロン・マスクは、宇宙と電気自動車に対する野心的な取り組みで知られるテック界の大物であり、現在は急成長している人工知能の分野にも注目しています。彼のxAIチームは、OpenAIのChatGPTに挑戦するだけでなく、機械学習の対話に新しい風をもたらすAIプラットフォーム「Grok」を発表しました。 Grokは、ロバート・ハインラインの「異邦人」で造語された用語にちなんで名付けられており、あるものを徹底的に理解し、それが自分自身の一部になることを意味します。それは「銀河ヒッチハイク・ガイド」のデジタル再生版であり、知識を持ち、ほぼ全知であり、ユーモアを持っています。マスクの最新のAI（Grok）の特徴を以下に示します： 1. リアルタイム接続： Grokは、つぶやきへのリアルタイムアクセスと謎の「X」プラットフォームにリンクされた「ライブ」検索エンジンを持っています。これにより、最新の情報の連続的なフィードにアクセスできる可能性があり、同僚よりも知識の更新速度に優れているかもしれません。 2. 強力な文脈理解：競合他社の多くよりも会話の中でより多くの情報を保持し参照できる、印象的な25,000文字の文脈ウィンドウを誇っています。 3. マルチタスク能力： Grokはマルチタスキングを処理し、チャット会話を維持することができます。それはおしゃべり好きな宇宙ガイドとのインタラクションを目指したAIにとって重要な機能です。 4. 未来の感覚API：画像および音声認識のための計画されたAPIにより、Grokは多感覚AIを目指し、潜在的な応用範囲をさらに拡大することを目指しています。 5. Teslaとの統合：マスクはGrokをTeslaでネイティブに実行する予定であり、すでに高度なAIの機能が向上する可能性があります。 6. 限定的な早期アクセス：前バージョンベータ版からX Premium+の定期購読者に提供される予定のため、早期導入者に対する限定的な優位性を示しています。 7. 機知の狭間：…

ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント

ソフトウェア開発業界は、しばしば相談と直感に頼る領域であり、入り組んだ意思決定戦略に特徴付けられていますさらに、ソフトウェアの開発、保守、および運用には、厳格で方法論的なアプローチが必要です問題の複雑さに応じて、ソフトウェア開発者は相談ではなく直感に基づいて意思決定をすることが一般的です

ChatDev

見逃せない7つの機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムのリストは、データサイエンティストとしての旅を始めるのに最適な出発点です最も一般的なモデルを特定し、適切なアプリケーションで使用することができるはずです

Machine learning

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