Search Results A

インフレクション-2はGoogleのPaLM-2を超える：AI言語モデルのブレークスルー

In a groundbreaking announcement, Inflection AI, the creators of the popular PI AI Personal Assistant, unveiled their latest achievement. A formidable language model named…

インドのBharatGPTがGoogleの注意を引く

人工知能は、さまざまな産業やセクターを革命化することで、私たちの生活の一部になりました。バーチャルアシスタントから自動運転車まで、AIは近年、大きな進歩を遂げています。人工知能（AI）の急速な進歩に伴い、Googleのようなテックジャイアントは、常にこの分野の有望なスタートアップを探し求めています。最近、Googleの注意を引いたのは、CoRover AIというスタートアップで、インド独自のOpenAIのChatGPTであるBharatGPTの開発元です。Googleは、自社のAI能力を強化するため、このインドのAIスタートアップに400万ドルもの投資を検討しています。この投資は、単なる会社への財政的支援だけでなく、インドの多様な市場における地域に特化したAIソリューションの潜在力に対する認識の証となります。投資の反響 Googleの潜在的な投資のニュースは、テックコミュニティ全体に大きな波紋を広げました。CoRoverというAIスタートアップは、その会話型AIプラットフォームであるBharatGPTで注目を集めています。このプラットフォームは、複数のインド言語で理解し、応答することに特化しており、言語の多様性がある国では他に類を見ない特徴です。Googleの関心は、地域のユーザーに共鳴する地域に特化したAIの革新に向けたテックタイタンの戦略を裏付けています。 BharatGPT：OpenAIのChatGPTに対するインドの回答 BharatGPTは、12以上のインド言語と120以上の外国語をサポートしており、単なるチャットボット以上のものです。それは文化的な橋です。複数のインド言語で会話できる能力は、包括的なテクノロジーへの大きな飛躍を表しています。このAIプラットフォームの設計は、グローバルなAI巨大企業によって対応されていないインドの広範な人口層に対応しています。Googleの投資は、BharatGPTを新たな高みに押し上げ、一般的な知名度にまで押し上げる可能性があります。OpenAIのChatGPTに似て、BharatGPTはより自然で対話的な体験を目指しています。関連記事： Altman’s辞任を引き起こした手紙戦略的な意義 Googleの提案された投資は、単なる財政的支援にとどまりません。これは、Googleの製品とサービスの統合や協力の可能性を開く戦略的な動きです。CoRoverにとっては、成長を加速させるための資源と専門知識へのアクセスを意味します。Googleにとっては、デジタル変革に適したインド市場における根を深める機会です。インドにおけるAIの未来インドはAIのイノベーションの拠点として台頭し、いくつかのスタートアップがグローバルなAIの景観において注目を集めています。GoogleのCoRover AIへの投資は、インドをAI業界の重要なプレーヤーとして強化するだけでなく、他のインドのスタートアップにもAI技術の枠を押し広げるインパクトを与えます。私たちの意見 GoogleがCoRoverのBharatGPTに投資する決定は、インドのAIの潜在力に対するグローバルテックコミュニティの認識を示すものです。これは、数百万人にとってテクノロジーをよりアクセス可能で関連性のあるものにする可能性のあるパートナーシップです。私たちはこの分野を見守りながら、明らかなことは、インドにおけるAIの未来は明るいだけでなく、多言語で包括的なものであるということです。

「Amazon Qをご紹介します：ビジネスの卓越性のためのチャットボットをご紹介します！」

今日の速いビジネスの世界では、効果的なコミュニケーションが成功の鍵となります。AmazonはAmazon Qを導入し、データとのやり取りを容易にするために設計されたAIチャットボットです。この記事では、Amazon Qの特徴、利点、そしてビジネスコミュニケーションへの影響について探っていきます。 Amazon Qの力 Amazon QはAmazon Web Services（AWS）が開発したAIチャットボットです。自然言語処理と機械学習の力を活用して、ユーザーの質問に対して会話形式で理解し、応答することができます。Amazon Qを使用することで、企業は顧客と自動化された対話を行い、瞬時のサポートを提供し、顧客の会話から貴重な洞察を得ることができます。主な特徴と機能 Amazon Qは、ビジネスコミュニケーションの世界において画期的な変革をもたらす幅広い機能を提供しています。まず第一に、ビジネスは特定のニーズに合わせてカスタマイズしたチャットボットを作成することができます。これらのチャットボットは、SlackやMicrosoft Teamsなどさまざまなメッセージングプラットフォームと統合することができ、ビジネスは顧客に好まれるチャネルでのアプローチが容易になります。 Amazon Qの特筆すべき特徴の一つは、複雑な質問を理解し、正確な回答を提供する能力です。チャットボットは高度な自然言語理解アルゴリズムを使用してユーザーの意図を理解し、会話から関連する情報を抽出します。これにより、ビジネスはパーソナライズされたコンテキストに即した回答を提供することができ、顧客体験を向上させることができます。さらに、Amazon Qは会社のデータを使用して特定のアクションを実行するためにトレーニングすることができます。例えば、顧客がチャットボットに会議のスケジュールを依頼したり、注文をするように依頼した場合、適切な設定を行えばAmazon Qはこれらのアクションを円滑に実行し、顧客とビジネスの両方に時間と努力を節約することができます。また読む： Amazon vs. Alibaba: 会話型AIの巨人たちの戦い企業への利益…

「中国のAI研究は、GS-SLAMを導入し、高度な3Dマッピングと位置特定のための新しい手法を紹介します」

上海AI研究所、復旦大学、西北工業大学、香港科技大学の研究者たちは、GS-SLAMという3Dガウス表現ベースの同時位置推定と地図作成（SLAM）システムを開発しました。この計画の目標は、精度と効率のバランスを実現することです。GS-SLAMはリアルタイムの微分可能なスプラッティングレンダリングパイプライン、適応的な拡張戦略、およびコーストゥファインの技術を使用して、姿勢追跡を改善し、ランタイムを短縮し、より堅牢な推定を実現します。このシステムは、ReplicaとTUM-RGBDのデータセットで競争力のあるパフォーマンスを発揮し、他のリアルタイム手法を上回っています。この研究では、手作業の特徴ベース、ディープラーニング埋め込み、およびNeRFベースのアプローチに基づく既存のリアルタイム密なビジュアルSLAMシステムについて検討しました。GS-SLAMの導入まで、カメラ姿勢推定とリアルタイムマッピングに3Dガウスモデルを使用した研究が不足していることを強調しています。GS-SLAMは、リアルタイムの微分可能なスプラッティングレンダリングパイプラインと適応的な拡張戦略を組み合わせ、効率的なシーン再構築を実現する革新的な3Dガウス表現を採用しています。確立されたリアルタイムSLAM手法と比較して、この手法はReplicaとTUM-RGBDのデータセットで競争力のあるパフォーマンスを示しています。この研究では、従来のSLAM手法が細かい密な地図を作成する上で直面する課題に取り組み、GS-SLAMという新しいRGB-D密なSLAM手法を紹介しました。GS-SLAMは、3Dガウスシーン表現とリアルタイムの微分可能なスプラッティングレンダリングパイプラインを活用して、速度と精度のトレードオフを向上させています。提案された適応的な拡張戦略は新たに観測されたシーンジオメトリの効率的な再構築を実現し、コーストゥファインの技術はカメラ姿勢推定を向上させます。GS-SLAMは、追跡、マッピング、およびレンダリングのパフォーマンスを改善し、ロボット、仮想現実、拡張現実の応用における密なSLAM機能の重要な進歩を提供します。 GS-SLAMは、マッピングとRGB-D再レンダリングのために3Dガウス表現とリアルタイムの微分可能なスプラッティングレンダリングパイプラインを使用しています。シーンジオメトリの再構築とマッピングの向上には、適応的な拡張戦略が特徴として採用されています。カメラトラッキングでは、コーストゥファインの技術が信頼性のある3Dガウス表現の選択に使用され、ランタイムが短縮され、堅牢な推定が確保されます。GS-SLAMは、ReplicaとTUM-RGBDのデータセットで最先端のリアルタイム手法に対して競争力のあるパフォーマンスを発揮し、同時位置推定と地図作成の効率的かつ正確なソリューションを提供します。 GS-SLAMはReplicaとTUM-RGBDのデータセットでNICE-SLAM、Vox-Fusion、およびiMAPを上回ります。さまざまなメトリックでCoSLAMと同等の結果を達成します。GS-SLAMは構築されたメッシュに明確な境界と詳細を表示し、優れた再構築パフォーマンスを示します。トラッキングに関しては、Point-SLAM、NICE-SLAM、Vox-Fusion、ESLAM、およびCoSLAMを上回ります。GS-SLAMは約5FPSの実行速度でリアルタイムアプリケーションに適しています。 GS-SLAMの効果は、高品質な深度情報の入手可能性に依存しており、3Dガウスの初期化と更新のために深度センサーの読み取りに頼っています。この手法は大規模なシーンにおいてメモリ使用量が増加する傾向があり、今後の課題としてこの制限をニューラルシーン表現の統合を通じて緩和することを計画しています。この研究はこれらの制約を認識していますが、適応的な拡張戦略とコーストゥファインのカメラトラッキング技術の潜在的な制約についてのさらなる洞察が必要です。そのコントロールを包括的に評価するためには、さらなる分析が必要です。まとめると、GS-SLAMは速度と精度のバランスを提供する密なビジュアルSLAMタスクの有望なソリューションです。適応的な3Dガウスの拡張戦略とコーストゥファインのカメラトラッキングにより、ダイナミックで詳細なマップの再構築と堅牢なカメラ姿勢推定が実現されます。高品質な深度情報への依存と大規模なシーンでの高メモリ使用量にもかかわらず、GS-SLAMは競争力のあるパフォーマンスと優れたレンダリング品質を示しています、特に詳細なエッジ領域において。今後の改善にはニューラルシーン表現の統合が計画されています。

このAIリサーチはGAIAを紹介します：一般AIの能力の次のマイルストーンを定義するベンチマーク

FAIR Meta、HuggingFace、AutoGPT、GenAI Metaの研究者は、論理思考や多様性のハンドリングなどの基本的なスキルを必要とする現実世界の問題を、人間のような応答能力を持つ高度なAIに対してテストする問題に取り組んでいます。GAIAの開発は、人間レベルの堅牢性を目指すことで、人工汎用知能（AGI）の達成を目指しています。 GAIAは、人間と高度なAIの両方にとって困難なタスクに重点を置くことで、現在のトレンドから外れています。クローズドシステムとは異なり、GAIAは現実のAIアシスタントの使用例を反映しています。GAIAは、品質を重視し、GPT-4とのプラグインを使用して人間の優位性を確認するため、慎重に選ばれたゲーム可能性のない質問を特集しています。それは、マルチステップの完了を確実にし、データの汚染を防ぐための質問設計を指南することを目指しています。 LLM（Language and Logic Models）は現在のベンチマークを超える性能を持つようになってきており、その能力を評価することはますます困難になっています。ただし、複雑なタスクに重点を置くにもかかわらず、LLMにとっての難易度レベルは必ずしも人間を挑戦するものではありません。この課題に対処するために、GAIAという新しいモデルが導入されました。GAIAは、LLMの評価の落とし穴を回避するために、実世界の問題に焦点を当てた一般的なAIアシスタントです。AIアシスタントの使用例を反映する人間が作成した質問によって実用的性を確保しています。NLPにおけるオープンエンドの生成を目指すことで、GAIAは評価ベンチマークを再定義し、次世代のAIシステムを進化させることを目指しています。 GAIAによって行われたベンチマークでは、実世界の質問に対する人間とGPT-4の間に大きな性能差があることが明らかになりました。人間は92％の成功率を達成しましたが、GPT-4はわずか15％のスコアでした。ただし、GAIAの評価では、LLMの正確性と使用例は、ツールAPIやWebアクセスを介して向上させることができることも示されています。これは、ヒューマン・AIモデルと次世代のAIシステムの進歩のための機会を提供します。全体として、このベンチマークはAIアシスタントの明確なランキングを提供し、一般的なAIアシスタントの性能向上のためにさらなる改善の必要性を浮き彫りにしています。まとめると、GAIAによる実世界の質問に対する一般的なAIアシスタントの評価のためのベンチマークでは、ヒューマンがプラグインと共にGPT-4を凌駕していることが示されました。それは概念的に単純で複雑な質問に対しても、人間と同様の堅牢性をAIシステムが示す必要性を強調しています。ベンチマークの方法論のシンプルさ、ゲーム性のなさ、解釈可能性は、人工汎用知能を実現するための効率的なツールとして役立ちます。さらに、注釈付きの質問とリーダーボードの公開は、NLPおよびそれ以上の領域におけるオープンエンドの生成評価の課題に対処することを目指しています。

「AIシステムのリスク評価方法を学びましょう」

「人工知能（AI）は急速に進化する分野であり、社会の多くの側面を改善し変革する可能性を持っています2023年、AI技術の採用のペースは、強力な基礎モデル（FM）の開発と生成型AI能力の向上によりさらに加速しましたAmazonでは、私たちは複数の生成型AIを立ち上げています...」

Artificial Intelligence

メタAIの研究者がスタイルテーラリングを紹介する：高い視覚的品質を持つ特定のドメインにおいて潜在的な拡散モデル（LDMs）を調整するためのテキストからステッカーのレシピ

GenAI、Metaの研究者チームは、ステッカー画像生成のための潜在拡散モデル（LDM）の微調整方法であるStyle Tailoringを紹介し、視覚の品質向上、プロンプトの整列、シーンの多様性の向上を図っています。彼らの研究は、Emuのようなテキストから画像へのモデルを使い、フォトリアリスティックなモデルに頼っているとステッカー生成において整列や多様性において問題が生じることを発見しました。Style Tailoringには以下の要素が含まれます：ステッカー風の画像の微調整。整列とスタイルのためのヒューマンインザループのデータセット。トレードオフの対応。コンテンツとスタイル分布の同時フィッティング。この研究では、LDMを利用したテキストから画像の生成の進歩を振り返り、その特徴として、高品質の画像を自然言語の記述から生成できることを強調しています。テキストから画像のタスクのためにLDMを微調整する際のプロンプトとスタイルの整列のトレードオフに対応した前の研究には、特定のスタイルやユーザーが提供した画像に基づいて事前学習された拡散モデルを整列させるなど、さまざまな微調整戦略が含まれています。報酬重み付けされた尤度最大化およびヒューマンの選択に基づいてImageRewardモデルを訓練することで、プロンプトとファッションの整列の課題に取り組んでいます。Style Tailoringは、推論時の遅延なしでスタイルとテキストの信頼性のトレードオフをバランスさせることを目指しています。この研究では、拡散ベースのテキストから画像へのモデルの進歩について探求し、オプティマルな結果を得るための戦略的な順序での微調整の重要性を強調しています。視覚的に魅力的なステッカーを生成するために、Style Tailoringの導入は迅速な整列、視覚的多様性、技術的一致性を最適化することを目指しています。この手法には、弱く整列した画像とヒューマンインザループ、専門家インザループの段階を含んでいます。また、生成されたステッカーにおける透明性とシーンの多様性の重要性にも強調が置かれています。この手法は、ドメインの整列、プロンプトの改善のためのヒューマンインザループの整列、スタイルの向上のための専門家インザループの整列を含む、テキストからステッカーの生成のためのマルチステージの微調整手法を提案しています。ドメインの整列には弱く教師ありのステッカー風の画像が使用されます。提案されたStyle Tailoringの方法は、コンテンツとスタイルの分布の最適化を共同で行い、プロンプトとファッションの整列のバランスを取ることができます。評価には、視覚の品質、迅速な整列、スタイルの整列、生成されたステッカーのシーンの多様性などの人間の評価とメトリックが含まれます。 Style Tailoringの方法は、ステッカーの生成を大幅に向上させ、視覚の品質を14％、プロンプトの整列を16.2％、シーンの多様性を15.3％向上させ、ベースのEmuモデルに比べて優れた性能を発揮しています。さまざまなグラフィックスタイルにおいて汎化性能も備えています。ベースラインモデルとの比較により、この手法の有効性が示され、主要な評価メトリックでその優位性が確立されています。この研究では、ステッカー生成においてフォトリアリスティックなモデルの迅速なエンジニアリングに頼ることで、プロンプトの整列とシーンの多様性に制約が生じることを認識しています。Style tailoringはプロンプトとスタイルの整列を改善しますが、トレードオフのバランスを取ることは依然として難しいです。また、この研究はステッカーに焦点を当てており、他のドメインへの汎化能力の調査は限定されています。より大規模なモデルへの拡張性、網羅的な比較、データセットの制約、倫理的な考慮点は、今後の研究の注目すべき領域です。より充実した評価とテキストから画像生成における広範な応用と潜在的なバイアスについての議論が有益です。総括すると、Style TailoringはLDMによって生成されたステッカー画像の視覚的品質、プロンプトの整列、シーンの多様性を効果的に向上させます。ベースのEmuモデルと比較して、それぞれ14％、16.2％、15.3％の向上を実現しました。この手法は複数のスタイルに適用可能で、低遅延を維持します。最適な結果を得るために、戦略的な順序での微調整ステップの重要性を重視しています。

「アマゾンが「Q」という業務に合わせてカスタマイズできる生成AIチャットボットを発表」

Amazon Web Services（AWS）は最近、職場を変革するために設計された画期的な生成型AIパワードアシスタント「Amazon Q」を発表しました。 Amazon Qは、企業のデータと専門知識を利用して、回答を提供し、問題を解決し、コンテンツを生成し、アクションを促進する能力により注目されています。 Amazon Qの主な機能と機能には次のものがあります：ビジネスニーズへのカスタマイズ： Amazon Qは、組織の既存のアイデンティティ、役割、および権限に基づいて対話を個別化することができます。このカスタマイズにより、アシスタントの応答と提案が関連し、会社の特定のワークフローと情報システムに合致することが保証されます。セキュリティとプライバシー： Amazon Qの特筆すべき機能は、組み込まれているセキュリティとプライバシー対策です。これらの重要な機能を最初に組み込まない他の生成型AIソリューションとは異なり、Amazon Qはこれらの考慮事項を中心に設計されています。開発者およびITサポート：開発者やITプロフェッショナル向けに、Amazon Qは知識豊富なアシスタントの役割を果たし、トラブルシューティングからコードの最適化までのタスクをサポートします。 AWSの知識と経験に基づいてトレーニングされており、さまざまなAWSサービスやツールを介して洞察と解決策を提供します。機能開発とコード変換： Amazon Qは、新機能の開発と既存のコードの変換を支援し、アプリケーションの開発とメンテナンスを効率化します。開発者から必要とされる時間と労力を削減するため、開発プロセスの多くの側面を自動化することができます。ビジネスデータとシステムとの統合：アシスタントは、会社のデータとシステムに接続することができ、問題解決やコンテンツ生成のための個別の支援を提供します。この機能により、従業員は内部リソースを効果的に活用し、生成型AIを最大限に活用することができます。…

大規模な言語モデル：DeBERTa — デコーディング強化BERTと解釈された注意力

最近、BERTは多くの自然言語処理の課題で第一のツールとなりました情報の処理と理解、高品質の単語埋め込みの構築能力に優れています…

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

Learn more about Search Results A - Page 52