Search Results A

RAGの回答を向上させる：自己デバッグ技術と認知負荷の軽減

「自己デバッグ、自己訂正、認知過多の管理などの技術を使用して、検索強化生成（RAG）セットアップのトラブルシューティングと改善に取り組む手法について取り上げています」

「Huggingface 🤗を使用したLLMsのためのRLHFトレーニングパイプライン」

今や、誰もが話しているのは生成AIや大規模言語モデルですChatGPTやGrokなどのモデルは、今日ではすっかりおなじみの名前になり、多くの人々が解決策を取り入れたいと考えています...

蒸留-ささやき：AI音声からテキストへの技術の進歩

私のブログやAIニュースレターを受け取り、私のYouTubeでの成功の秘訣のような無料ギフトを受け取ってください！ご存知の通り、私たちはすでにAIとの文書形式で非常にうまくやりとりできますし、...

「HuggingFaceへの入り口」

「HuggingFaceは、学習を始めるためのスタート地点が分からないと、複雑で難解になることがありますHuggingFaceリポジトリへの入り口の一つは、run_mlm.pyとrun_clm.pyスクリプトですこの記事では、私たちはさらに進んでいきます...」

アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く

In this episode of Leading with Data, we have Aleksa Gordić with us. He is a self-taught enthusiast who transitioned from electrical engineering to…

In this article, we will explore the fascinating world of NOIR, Stanford University’s mind-controlled AI robot.

「物事がもうこれ以上狂ったことになり得ないと思っていたときに、スタンフォード大学が心の力で動かせるロボットを発表しましたしかし、それはどのように機能するのでしょうか？」

シカゴ大学の研究者が3Dペイントブラシを導入：テキストを入力として使用してメッシュ上にローカルスタイルのテクスチャを生成するためのAIメソッド

3Dのペイントブラシは通常、3Dモデリングやスカルプトアプリケーションで使用され、3Dオブジェクトやモデルを作成および操作するために使用されます。これらのツールを使用すると、ユーザーは直接3D表面に描画し、モデルにテクスチャ、色、詳細を追加することができます。このプロセスは、ゲーム、アニメーション、映画などのさまざまな産業で、リアルなテクスチャの作成、複雑なディテールの追加、3Dオブジェクトに命を吹き込むために基本的なものです。詳細で正確なローカライゼーションは、編集を特定の領域に制約し、対象の編集に関係のない変更を防止するために重要です。通常は、テクスチャマップを持つメッシュという技術が使用されます。テクスチャマップは、色、表面パターン、粗さ、艶などの詳細を提供するために、3Dモデルの表面に巻き付けられた2Dイメージまたはセットです。3Dの構造は、頂点、エッジ、および面からなり、オブジェクトの形を形成します。シカゴ大学とスナップリサーチの研究者は、テキストの説明を介してメッシュ上のローカルセマンティック領域に自動的にテクスチャを付けるための3Dペイントブラシを開発しました。彼らの方法は、メッシュ上で直接操作され、標準のグラフィックスパイプラインにシームレスに統合されるテクスチャマップを生成します。3Dペイントブラシは、直感的で自由形式のテキスト入力を介して制御され、さまざまなメッシュ上でオープンボキャブラリーを使用して編集を説明することができます。彼らはまた、局所的なテクスチャ領域の詳細と解像度を向上させるためにカスケードスコア蒸留（CSD）を開発しました。これを使用して、ローカライゼーション領域を変更し、局所的な領域内のジオメトリを変形することができます。彼らはローカリゼーションとテクスチャマップを表現するためにマルチレイヤーパーセプトロンでエンコードされたニューラルフィールドを使用しました。このローカライセーションは、テクスチャを明示的にマークし、局所的なスタイルをローカライズされた境界に保証します。テクスチャとともにローカライゼーションを明示的に学習することで、編集を局所化することが保証されます。彼らは、3Dペイントブラシのローカライゼーションが既存のモデルが生成するよりも鮮明であると述べています。ユーザーは、そのCSDを使用して、監督のグラニュラリティとグローバル理解を制御し、他のSDSよりも高解像度のテクスチャとローカリゼーションを実現することができます。彼らの方法では、3D表面上で定義されたMLPを使用して、3Dでスムーズに変化する出力を生成するニューラルテクスチャを作成します。これは、2Dテクスチャマップがテクスチャのシームで不連続性を持つ場合にも行うことができます。MLPが提供する滑らかさは、アーティファクトを減少させ、ノイズの少ないテクスチャを生成し、超解像度の機能を組み込んでいます。チームは同時にローカライゼーションとテクスチャ領域を最適化しました。同時最適化により、予測されたローカライゼーション領域に効果的に適合する詳細なテクスチャが生成されました。予測されたローカライゼーション領域は鮮明で入り組んでいます。将来は、テクスチャマップを利用して複数の形状を共有することで、テキスチャリングおよび学習のローカライズされた編集機能を拡張することを目指しています。

「ChatGPT for Parents — 生産性を高めるために必要なプロンプト」

「親として、自分自身が娘の宿題を手伝ったり、彼女が苦手とする練習問題をもう一度やり直すのを助けるために十分な時間を過ごしていないことに、私は深い罪悪感を感じていますこれは主に３つの要素から来ています...」

「PhysGaussian（フィジカルガウシアン）に会いましょう：物理的に根拠のあるニュートン力学を3Dガウス関数に組み込むことで高品質な新世代モーションシンセシスを生み出す人工知能技術」

最近のニューラル・ラディアンス・フィールド（NeRF）の進歩により、3Dグラフィックスと知覚の進展が示されてきました。さらに、最先端の3Dガウススプラット（GS）フレームワークがこれらの改善を促進しています。いくつかの成功にもかかわらず、新たな動力学を創出するにはさらなる応用が必要です。NeRFのための新しいポーズを作り出す取り組みが存在している一方で、研究チームは主に準静的な形状変化のジョブに焦点を当てており、しばしばテトラヘドラなどの粗いプロキシメッシュ内にメッシュ化または埋め込み視覚ジオメトリを必要とします。ジオメトリの構築、シミュレーションの準備（しばしばテトラヘドラカチオンを使用）、物理モデリング、そしてシーンの表示は、従来の物理ベースの視覚コンテンツ作成プロセスにおいて労力のかかるステップとなっています。その効果はありますが、このシーケンスにはシミュレーションと最終的な表示の間に不一致を引き起こす中間ステップが含まれています。同様の傾向はNeRFのパラダイムでも見られ、シミュレーションジオメトリがレンダリングジオメトリと絡み合っています。この分離は、物質の物理的特性と外観が不可分に結びついている自然界に反します。彼らの一般的な理論は、レンダリングとシミュレーションの両方に使用される材料の単一モデルをサポートすることで、これらの2つの側面を調和させることを目指しています。UCLA、浙江大学、ユタ大学の研究者らは、この目標を達成するために、物理統合型3Dガウス生成ダイナミクスであるPhysGaussianを提供しています。この革新的な手法のおかげで、3Dガウス関数は物理的に正確なニュートン力学を捉えることができ、固体材料特有の現実的な振る舞いや慣性効果を兼ね備えています。具体的には、研究チームは3Dガウス関数に弾性エネルギーや応力、可塑性などの機械的特性、速度やひずみなどの運動学的特性を持たせることで、PhysGaussianを提供しています。この手法は、技術的なオブジェクトのメッシュ化の必要性をなくすことで、モーション作成手順をはるかに簡素化します。さらに、研究チームはさまざまな材料に関して広範な実験とベンチマークを行っています。効果的なMPMシミュレーションとリアルタイムGSレンダリングの助けを借りて、基本的なダイナミクスシナリオでリアルタイムのパフォーマンスを実現しました。要約すると、彼らの貢献は以下の通りです。・3Dガウス運動学の為の連続体力学：研究チームは、3Dガウスカーネルを成長させ、物理的偏微分方程式（PDE）によって制御される変位フィールドで生成される球面調和関数を持つ連続体力学に基づく手法を提供しています。・統合されたシミュレーション-レンダリングプロセス：研究チームは、単一の3Dガウス表現を使って効果的なシミュレーションとレンダリングプロセスを提供しています。明示的なオブジェクトのメッシュ化の必要性を排除することで、モーション作成手順がはるかに簡単になります。・適応可能なベンチマーキングと実験：研究チームはさまざまな材料に対して広範な実験とベンチマークを行っています。効果的なMPMシミュレーションとリアルタイムGSレンダリングのおかげで、基本的なダイナミクスシナリオにおいてリアルタイムのパフォーマンスを実現しました。

「インフレクションは、世界で最高のAIモデルであり、そのクラスのコンピューティングでは世界で2番目に能力のあるLLMです」

Inflection AIは、最高のLarge Language Modelを開発しました。同社のモデルであるInflection-2は、オープンAIの最新作品に続いて世界で2番目に優れた能力をもっていると述べています。このような高度なモデルの必要性は、さまざまなタスクで人間に似たテキストの理解と生成ができるAIアプリケーションの需要の増加から生じています。 AI言語モデルの領域では、GoogleやMetaなどの企業から既に注目すべきソリューションが存在します。しかし、Inflection-2は、事実の知識、推論能力、スタイルの制御を向上させることでこれらを上回ることを目指しています。研究チームは、そのモデルの優位性を示すためにさまざまなテストを実施し、常識や数理論理の分野で優れた能力を発揮しました。特に、モデルのトレーニング中の主な焦点ではなかったコーディングや数理論理の分野でも、有望な能力を示しました。 Inflection AIは、さまざまなタスクで他のモデルと比較して、ベンチマークテストを実施しました。印象的なことに、Inflection-2は科学的な質問応答データセットでGoogleの最新モデルを上回り、複数のベンチマークでMetaのモデルを超えました。チームは、パーソナルAIアシスタントのチャットボットであるPiにInflection-2を統合する準備を進めており、効率の改善を約束しています。 Inflection-2のトレーニングプロセスでは、膨大な数のGPU（グラフィックス処理ユニット）を利用して驚異的な計算を行いました。同社は、GPUクラスターを使用してさらに大きなモデルを訓練することを目指し、そのモデルを指数関数的に拡大する計画です。チームは、AIの開発における倫理的な考慮の重要性を強調し、責任あるスケーリングを重視しています。巨大なリソースを持つOpenAIのような巨大企業が支配するAIの競争の風景では、Inflectionのようなスタートアップは効率を戦略的に最適化しています。そうすることで、彼らは小規模でもモデルに大きな影響を与えることができます。Inflection-2の発表は、AIの領域における競争の激化を示しており、スタートアップが既存の主要プレーヤーに挑戦することを目指しています。まとめると、Inflection-2の登場は、革新的なAIを開発する競争の重要な進展を象徴しています。そのベンチマークの結果とスケーリングの意欲により、強力な言語モデルの創造において厳しい競争相手になる可能性があります。AIが進歩し続ける中、競争は激化しており、倫理的な開発を保証しながら次のレベルの能力を開拓する企業がAIアプリケーションの未来を形成する上で決定的な優位性を得るかもしれません。この記事の元となった投稿は、Inflection Introduces Inflection-2: The Best AI Model in the World for Its Compute Class…

Learn more about Search Results A - Page 60