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AIレポート：スタンフォードの研究者がテック企業に透明性を求めるよう促す

「スタンフォード大学の研究者は、OpenAIやGoogleなどの企業に対して、データと人間の労働に関連する情報をより公開するよう促す報告書を発表しましたロイターの報告によれば、報告書の著者は、基礎モデルと透明性の必要性を指摘しましたスタンフォード大学の教授であり、研究者でもあるパーシー・リアン氏は...」

「ジェネラティブAIブームは間もなく崩壊する」

持続不可能なハイプ、現在の技術の制約、現実離れした評価、未検証の事業モデルのため

Artificial Intelligence

「良い説明がすべてです」

私は大規模な言語モデル（LLM）をしばらく使っていますが、個人のプロジェクトや日常の仕事の一環として使用しています多くの人々と同様に、これらのパワフルな機能に興奮しています...

「タイムシリーズの単位根とは何ですか？」

ただし、上記の声明は複雑にしてしまいますが、実際には単位根は非常に難しい概念ではありません単位根を理解するために、まずは明確な理解を得る必要があります...

メタAI研究者が高度な長文脈LLMsを提案

新しい論文では、Meta AIの研究者たちは高度な長い文脈(LLM)を提案し、頑健な長文脈機能を持つLLMへのアクセスの不足を解決することを提案しています過去には、これは主に独自のAPIを介して利用可能でしたしかし、このアプローチでは研究者や開発者のために空白が残りました...

「2023年に試してみることができるChatGPTのトップ22の代替品（無料および有料）」

ChatGPTは、さまざまなタスクにおいて最も有名で一般的に使用されているAIツールです。さまざまなコースや教材があり、その潜在能力を最大限に統合し活用するための知識も豊富なため、定期的に利用しているユーザーは関連する課題にもおなじみです。2021 年までは信頼性に欠け、限定的な知識しか持たなかったため、個人は代替手段を探し出すことを余儀なくされていました。検索を終了するため、ここではChatGPTの代替手段のリストをご紹介します。オプションを探索して、新しいお気に入りのAIを見つけましょう。ライティング用のChatGPTの代替手段 1. Chatsonic (Writesonic) (無料および有料) このAIは、ChatGPTに似ていますが、ライティングで強化された機能を備えています。GPT-4の機能を活用しています。これは、カスタマイズ可能で使いやすい機能を提供する会話型AIであり、NLPおよびML技術を備えたものです。Googleの検索トレーニングによって、現在のイベントやトレンド情報を取り入れることができます。プロンプト: クラス5の子供にAditya L-1について説明するための100語の魅力的なコンテンツを生成してください。アクセスはこちら: Writesonic 2. Claude (無料および有料) Anthropicによる次世代の会話型AIです。Claudeは複数の入力を同時に受け付けることができます。ユーザーに役立ち、正直な無害なAIシステムを生成することを重視して開発されました。Claude AIは創造的なライティング、コーディング、および質問への回答が可能です。個々の利用に向け、異なる振る舞い、パーソナリティ、トーンに切り替えることができます。プロンプト: インドへのイギリスの侵略につながった出来事の年表を列挙してください。アクセスはこちら: Anthropic Claude もっと読む:…

デコード Transformersを平易な英語で説明します

コード、数学、またはキー、クエリ、値の言及なし

（マルコフ連鎖を利用したモデリングゲーム）

友達とトランプをしている時からルーレットのテーブルでお金を勝ち取るまで、素晴らしいゲームの喜びは多くの人にとって抗えないものですしかし、楽しさがどれだけあっても、数回の負けの後には、最も楽観的なプレーヤーでさえも…

Azure Machine Learningにおける生成AI：AI変革のためのアプリ開発の運用化

「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議場で響き渡るのは次のような疑問です：この最新鋭の技術の星座をどうやって活用し、創造性とビジネスの柔軟性を持って組織の目標を前進させつつ、社会とのバランスを取ることができるのでしょうか...」

「推論APIを使用してAIコミックファクトリーを展開する」

最近、私たちは「PROsのための推論」という新しいオファリングを発表しました。これにより、より広範なユーザーがより大規模なモデルを利用することが可能になります。この機会が、Hugging Faceをプラットフォームとして使用してエンドユーザーアプリケーションを実行する新たな可能性をもたらします。そのようなアプリケーションの例としては、「AIコミック工場」があります。これは非常に人気があります。数千人のユーザーがAIコミックパネルを作成するために試しており、独自のコミュニティも形成されています。彼らは自分の作品を共有し、いくつかはプルリクエストを公開しています。このチュートリアルでは、AIコミック工場をフォークして設定し、長い待ち時間を避け、推論APIを使用して独自のプライベートスペースに展開する方法を紹介します。高い技術的スキルは必要ありませんが、API、環境変数の知識、そしてLLMsとStable Diffusionの一般的な理解が推奨されます。はじめにまず、PRO Hugging Faceアカウントにサインアップして、Llama-2とSDXLモデルへのアクセス権を取得する必要があります。 AIコミック工場の仕組み AIコミック工場は、Hugging Face上で実行される他のスペースとは少し異なります。それはNextJSアプリケーションで、Dockerを使用して展開され、クライアント-サーバーアプローチに基づいています。2つのAPIが必要です: 言語モデルAPI（現在はLlama-2） Stable Diffusion API（現在はSDXL 1.0）スペースの複製 AIコミック工場を複製するには、スペースに移動し、「複製」をクリックします: スペースの所有者、名前、可視性がすでに入力されていることに気付くでしょう。そのままで構いません。スペースのコピーは、リソースを多く必要としないDockerコンテナ内で実行されますので、最小のインスタンスを使用できます。公式のAIコミック工場スペースは、多くのユーザーベースを対象としているため、より大きなCPUインスタンスを使用しています。 AIコミック工場を自分のアカウントで操作するには、Hugging Faceトークンを設定する必要があります: LLMとSDエンジンの選択…

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