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「DAXで株式対策を更に進める」

「Power BIでストックメジャーを使用すると、いくつかの奇妙な効果が生じることがありますこのような状況がどのように発生し、それを解決する方法を見てみましょう」

3Dアーティストのヌルハン・イスマイルは、Adobe After EffectsとBlenderを使用して、イソメトリックな革新を「NVIDIA Studio」にもたらす

編集者の注:この投稿は、弊社の週刊In the NVIDIA Studioシリーズの一部で、注目されたアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。 今週の才能あるIn the NVIDIA Studioアーティスト、Nourhan Ismailさんは、文字通りのNVIDIAスタジオを作りました。 彼女の作品「Creator by Day, Gamer by Night」は、イスマイールさんが知られる等角アートスタイルと印象的なグラフィカルな忠実さで作られており、鮮やかな色彩と遊び心のあるディテールに満ちています。また、彼女の「仕事を一生懸命に、遊びを一生懸命に」という3Dアーティスト、インテリアデザイナー、ゲームレベルデザイナーとしての考えを捉えています。 同じアートスタイルは、IsmailさんがリードするNVIDIA Studio Sessions YouTubeミニシリーズでも紹介されており、入稿から最終レンダリングまでの手順についてのステップバイステップのチュートリアルを提供しています。 facial Animations Made Easier…

アマゾンは、「Amazon Q」という会社の生成AIアシスタントを発表しました

競争の激しいプロダクティビティソフトウェアと生成AIチャットボットの分野において、Amazonが最新のイノベーション「Amazon Q」を発表しましたこの発表は、ラスベガスで開催されたAWS Reinventカンファレンスで行われ、MicrosoftやGoogleなどのテックジャイアントが既に大きな存在感を持っている領域へのAmazonの積極的な進出を象徴しています

「このAI論文は、超人的な数学システムの追求において、認知科学と機械学習の融合を探る」という記事です

MIT BCS、ケンブリッジ大学、アラン・チューリング研究所の研究者たちは、人工知能における自動化数学者の歴史的追求を探求し、LLMsの最近の影響を強調しています。認知科学の視点を主張し、人間または超人間レベルの数学システムを構築するために不可欠な古典的な研究および進行中の研究方向に重点を置いています。 数学的AIシステムの進化を促進するために、認知科学者、AI研究者、および数学者の間での協力を奨励し、数学の最前線と人間の認知能力についての洞察を提供します。 より洗練された数学的AIシステムの開発には、オープンな議論と学際的な取り組みが不可欠です。 数学者の自動化の可能性を探る際には、認知科学の視点を考慮することが重要です。多様な人間の数学的能力を包括することは、適応性のある最先端の自動化数学者の創造に不可欠です。 学習の自己説明の重要性とAIシステム設計への説明の組み込みには特に注意を払う必要があります。 この研究では、大規模な言語モデルを使用した人間レベルの数学パフォーマンスの実現に向けたさまざまな個人やグループの貢献を評価し、課題を認識しています。 研究チームは、AIにおける計算システムによって数学の人間レベルの熟練度を実現するという長年の目標に取り組んでいます。 LLMsが可能にした進歩にもかかわらず、数学パフォーマンスは他の領域に追いつく必要があります。彼らのアプローチは、静的なベンチマークを超える自動化された数学者を開発するための総合的な方法を提案しており、洞察力、判断力、理性、および問題解決の戦術を取り入れて数学の知識を推進します。 数学の人間レベルのAIを実現するためには、認知科学者、AI研究者、および数学者の間での協力が重要です。 認知科学の視点の重要性を強調することで、研究は数学の最前線を押し進める、適応性のある革新的な自動化された数学者の開発を描いています。 この研究は具体的な結果を提供していませんが、認知科学とAIの交差点のさらなる探求を奨励し、高度な数学システムを作成するための洞察力の重要性を強調しています。 柔軟性のある、最先端のAI数学者の創造が最終目標です。 この共同研究は、認知科学、AI、および数学の洞察から導かれた、人間レベルでのパフォーマンスを発揮できるAI数学者の開発を目指しています。 研究は、数学の熟練度に必要な基本的な知識と数感に焦点を当てています。 AIシステムの設計は、学習における自己説明の力によって指示を受けています。 研究はまた、LLMsの認知的側面と新しい促進戦略についての反省を重視しています。 学際的なアプローチを重視することで、計算基盤、問題解決、および数学学習における事前知識の役割を探求するためのディスカッションとツールの提供が行われています。

「NVIDIAは、最大級のAmazon Titan Foundationモデルのトレーニングを支援しています」

大型言語モデルに関するすべての情報は大きいです。巨大なモデルは、数千台のNVIDIA GPU上で大規模なデータセットをトレーニングします。 これにより、生成AIを追求する企業には多くの重大な課題が生じる可能性があります。 ビルディング、カスタマイズ、および実行するためのフレームワークであるNVIDIA NeMoは、これらの課題を克服するのに役立ちます。 Amazon Webサービスの経験豊かな科学者と開発者チームは、Amazon TitanのためにAmazon Titan foundation modelsを作成しています。Amazon Titanは、foundation modelsのための生成AIサービスです。このチームは過去数ヶ月間、NVIDIA NeMoを使用しています。 「NeMoと協力する主な理由の1つは、拡張性があり、高いGPU利用を可能にする最適化が組み込まれていることで、より大規模なクラスタにスケーリングできるため、顧客へのモデルのトレーニングと配信をより迅速に行えるようになるということです」と、AWSのシニアトレーニングエンジニアであるレナード・ローセン氏は述べています。 大きなこと、本当に大きなことを考える NeMoの並列処理技術により、効率的なLLMトレーニングが規模にわたって行えます。 AWSのElastic Fabric Adapterと組み合わせることで、チームはLLMを多数のGPUに分散してトレーニングを加速することができました。 EFAは、AWSの顧客に10,000以上のGPUを直接接続し、オペレーティングシステムとCPUをNVIDIA GPUDirectを使用してバイパスするUltraCluster Networkingインフラストラクチャを提供します。 この組み合わせにより、AWSの科学者たちは卓越したモデル品質を提供することができました。これは、データ並列処理アプローチのみに頼っている場合には規模で実現不可能です。…

NVIDIAのGPUはAWS上でOmniverse Isaac Simにおいて2倍のシミュレーションの進化を提供し、スマートなロボットの加速を実現します

クラウド上でよりインテリジェントなロボットを開発することが、スピードの倍増をもたらします。 NVIDIA Isaac SimとNVIDIA L40S GPUsがAmazon Web Servicesに導入され、開発者はクラウド上で加速されたロボットアプリケーションを構築および展開することができます。 AI対応ロボット用の拡張可能なシミュレータであるIsaac Simは、NVIDIA Omniverse開発プラットフォーム上に構築され、OpenUSDアプリケーションの構築と接続を可能にします。 AIコンピューティングの強力さとグラフィックスおよびメディアの高速化を組み合わせると、L40S GPUは次世代のデータセンターワークロードのパワーになります。 Ada Lovelaceアーキテクチャに基づいたL40Sは、過去の世代と比較してOmniverseに対して最大3.8倍の性能向上をもたらし、エンジニアリングおよびロボティクスチームの性能を向上させます。 加速による世代間の飛躍により、Isaac Simを使用した幅広いロボットシミュレーションタスクにおいて、L40S GPUはA40 GPUと比較して2倍の高速パフォーマンスを実現します。 L40S GPUは、言語モデルの微調整から画像へのテキスト変換やチャットアプリケーションへのリアルタイム推論など、生成的AIのワークロードでも活用することができます。 NVIDIA L40Sの新しいAmazon Machine…

「変革を受け入れる:AWSとNVIDIAが創発的なAIとクラウドイノベーションを進める」

Amazon Web ServicesとNVIDIAは、最新の生成AI技術を世界中の企業にもたらします。 AIとクラウドコンピューティングを結び付けることで、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファングとAWSのCEOであるアダム・セリプスキーが火曜日にラスベガスのヴェネチアンエキスポセンターで開催されたAWS re:Invent 2023のステージで合流しました。 セリプスキーは、「AWSとNVIDIAのパートナーシップの拡大を発表できることに「興奮している」と述べ、高度なグラフィックス、機械学習、生成AIインフラストラクチャを提供する新しい製品を提供する予定です。 2社は、AWSが最新のNVIDIA GH200 NVL32 Grace Hopper Superchipと新しいマルチノードNVLinkテクノロジーを採用する最初のクラウドプロバイダであること、AWSがNVIDIA DGX CloudをAWSに導入していること、また、AWSがNVIDIAの人気のあるソフトウェアライブラリを一部統合していることを発表しました。 ファングは、NVIDIAの主要なライブラリがAWSと統合されていることを強調し、データ処理、量子コンピューティング、デジタルバイオロジーなどの領域に対応するNVIDIA AI EnterpriseからcuQuantum、BioNeMoまでの範囲が補完されていることを説明しました。 このパートナーシップにより、AWSは数百万人の開発者とこれらのライブラリを使用している約40,000社の企業にアクセスが開放されるとファングは述べ、AWSがNVIDIAの新しいL4、L40S、そしてまもなくH200 GPUも含めたクラウドインスタンスの提供を拡大していることを喜んでいると付け加えました。 その後、セリプスキーは、AWSデビューとなるNVIDIA GH200 Grace Hopper…

「NVIDIA BioNeMoがAWS上での薬剤探索のための生成型AIを可能にする」

主要な製薬会社やテクバイオ企業の研究者や開発者は、Amazon Web Servicesを通じてNVIDIA Claraソフトウェアとサービスを簡単に展開できるようになりました。詳細はこちらをご覧ください。 本日のAWS re:Inventで発表されたこの取り組みにより、AWSクラウドリソースを使用しているヘルスケアおよびライフサイエンスの開発者は、NVIDIAの加速オファリングを柔軟に統合することができるようになります。これにはNVIDIA BioNeMo(創成AIプラットフォーム)も含まれており、AWS上のNVIDIA DGX Cloudに追加され、高性能コンピューティングのためのAWS ParallelClusterクラスタ管理ツールとAmazon SageMakerマシンラーニングサービスを介して現在利用可能です。 北薬やライフサイエンス企業の数千社がAWSを利用しています。彼らは今やBioNeMoにアクセスして、専有データを使用してデジタル生物学の基礎モデルを構築またはカスタマイズし、NVIDIA GPUアクセラレートクラウドサーバーを使用してモデルのトレーニングとデプロイをスケールアップすることが可能です。 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly、LabGeniusなどのテクバイオイノベーターは、既にBioNeMoを使用して創成AIによる医薬品の探索と開発を行っています。このコラボレーションにより、彼らはバイオモレキュラーデータ上でトレーニングされた創成AIモデルを開発するためにクラウドコンピューティングリソースを迅速にスケールアップするためのより多くの方法を得ることができます。 この発表により、NVIDIAの既存のヘルスケアに特化したオファリングがAWS上で利用可能になります。それには、医療画像処理のためのNVIDIA MONAIおよびジェノミクスの加速のためのNVIDIA Parabricksも含まれています。 AWSでの新機能:NVIDIA BioNeMoが創成AIを推進する BioNeMoは、デジタル生物学のためのドメイン固有のフレームワークであり、事前学習済みの大規模言語モデル(LLM)、データローダー、最適化されたトレーニングレシピを含んでいます。これにより、ターゲットの同定、タンパク質構造の予測、薬剤候補のスクリーニングを加速することで、コンピュータ支援の薬剤探索を推進することができます。 薬剤探索チームは、BioNeMoを使用して専有データを活用し、クラウドベースの高性能コンピューティングクラスター上でモデルを構築または最適化することができます。…

「合成イメージングがAIトレーニングの効率性を新たな基準に設定」

研究チームが、合成画像を使用して機械学習モデルをトレーニングすることが、実際の画像を使用した従来のトレーニング方法よりも優れていることを示しました

システムデザインのチートシート:ElasticSearch

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