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基盤モデル(FMs)の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です
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慎重なGPT-4の促進により、複雑なデータの視覚化問題(地図作成を含む)は、数分で解決できるようになります例えば、私たちはGPT-4を利用してPythonコードを作成することができます
ピザの味を最大限に引き出すために
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ダックAIは、DuckTrackを紹介します:マルチモーダルコンピュータインタラクションデータコレクター
ユーザーの相互作用の正確で精密なトラッキングは、コンピューターエージェントの機能を進化させる上で重要な基盤となります。このタスクは、インテリジェントシステムの開発とトレーニングにおいて中心的な役割を果たしています。認知プロセスを模倣し、独立して業務を実行することを目的としたこれらのシステムの効果は、ユーザーの相互作用の慎重な調査と体系的な記録に依存しています。 ダックAIの研究者は、コンピューターエージェントが収集されたデータに適切に訓練されるように、さまざまな入力を正確に記録するためのDuckTrackを開発しました。DuckTrackは、主要なオペレーティングシステムと互換性のある使いやすいデスクトップアプリを通じて、マウス、キーボード、画面のビデオ、および音声データを同期して収集します。 さらに、DuckTrackはコミュニティデータ収集イニシアチブを開始しました。 このオープンソースの取り組みでは、さまざまなコンピューターの相互作用データの収集に参加する貢献者を募集しています。 DuckTrackは、すべての主要なオペレーティングシステムでスムーズに動作し、Pythonで作成されています。 DuckTrackの機能概要には、マウスおよびキーボードアクションの正確で精密な記録と再生の能力が示されています。 リサーチャーは、画面の録画をOBSと統合することで、その汎用性をさらに向上させると述べています。 DeepTruckでは、描画タスクにおいて構造的類似性指数(SSIM)は常に0.9を超えています。各イベントは、市場に存在する既存のトラッカーよりも低い誤差範囲で0.03ms ± 0.4msで記録されています。 DuckTrackは、パフォーマンスメトリックにおいて卓越したコミットメントを示しており、最高のトラッキングおよび再生ソリューションを求めるユーザーにとって信頼性のある選択肢となっています。 しかし、DuckTrackにも一定の制限があります。再生時にダブルクリックやトリプルクリックをリアルに再現することは現実的には難しく、これらのアクションの正確性に影響を与えます。さらに、DuckTrackはトラックパッドのジェスチャーを記録することができず、ゲームなどの生の情報を含むシナリオで入力をキャプチャする際に制限があります。 開発者たちは、これらの制限に対処し、コミュニティとの関与を継続することでDuckTrackの能力を向上させるために積極的に取り組んでいます。 リサーチャーは、M2 Pro MBP 14(macOS Sonoma 14.0を実行)、Intel i7-10510U System76 Lemur Pro 9(PopOS!…
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