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「ロボットのビジョン-言語プランニングにおけるGPT-4Vの力を発揮する方法は？ViLaと出会ってください：長期計画のためにGPT-4Vを活用するシンプルで効果的なAIメソッド」

高レベルなパフォーマンスをロボットのタスクプランニングで達成する問題に対して、清華大学、上海人工知能研究所、上海騎至研究所の研究者がVision-Language Planning (VILA) を導入することで取り組んでいます。VILAはビジョンと言語の理解を統合し、GPT-4Vを使用して厳密な意味の知識をエンコードし、複雑なプランニング問題を解決することができます。これにより、ゼロショットのシナリオでも優れた能力を持つオープンワールドの操作タスクが可能になります。この研究はLLMの進歩とビジョン-言語モデル（VLM）の拡大に関する成果を探求しており、ビジョン、言語、ビジョン-言語モデルへの事前学習モデルの応用をカテゴリー分けしています。重点はVLMのビジョンに基づいた特性を活用し、ロボティクスにおける長期的なプランニングの課題に共通知識を提供することです。GPT-4Vを搭載したVILAは、追加のトレーニングデータや文脈に関連する例を必要とせず、日常的な機能において優れた効果を発揮します。シーンに関するタスクプランニングは、人間の知能の重要な側面であり、文脈の理解と適応性が求められます。LLMは複雑なタスクプランニングのための意味の知識をエンコードすることで優れた成果を上げていますが、ロボットに必要な世界の基盤が欠けています。この問題に対処するため、Robotic VILAはビジョンと言語処理を統合するアプローチです。従来のLLMベースの手法とは異なり、VILAはビジョンの手がかりと高レベルの言語の指示に基づいて行動可能な手順を生成するようにVLMを促し、人間の適応性と多様なシーンでの長期的なタスクプランニングを実現することを目指しています。 VILAはビジョン-言語モデルをロボットプランナーとして活用するプランニング手法です。VILAはビジョンを直接的に推論に組み込むことで、ビジュアル領域に根ざした常識的な知識を活用します。タスクプランニングのためのVLMとして事前学習されたGPT-4V(ision)を用います。実ロボットとシミュレート環境での評価により、VILAは多様なオープンワールドの操作タスクにおいて既存のLLMベースのプランナーに比べて優れたパフォーマンスを発揮します。空間レイアウトの処理、オブジェクト属性の考慮、マルチモーダルな目標の処理など、特徴的な機能を持っています。 VILAはオープンワールドの操作タスクにおいて既存のLLMベースのプランナーよりも優れた成果を上げます。空間レイアウト、オブジェクトの属性、マルチモーダルな目標において優れたパフォーマンスを発揮します。GPT-4Vの力を借りて、ゼロショットモードでも複雑なプランニング問題を解決することができます。VILAはエラーを大幅に減らし、空間配置やオブジェクトの属性、常識的な知識を必要とする優れたタスクを実行します。まとめとして、VILAは高レベルの言語の指示を具体的な手順に効果的に変換する高度なロボティクスプランニング手法です。知覚データを統合し、ビジュアルの世界で常識的な知識を理解する能力により、既存のLLMベースのプランナーに比べて優れています。ただし、ブラックボックスのVLMに依存し、文脈に関連する例が不足しているという制約もあり、これらの課題を克服するために将来の改善が必要です。

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

「LLMsを使用して、ロボットの新しいタスクをコーディングする」

研究チームが、大規模な言語モデルを使用してロボットに新しいタスクをコーディングし、それをシミュレートするツールを開発しました

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

「9つの方法でAIがデータセンターセキュリティを向上させる」

データセンターは人工知能を用いて従来の技術を刷新し、サイバーセキュリティと物理セキュリティを劇的に向上させることができます以下は、データセンターセキュリティを向上させるために使用できる9つの主な方法です1. 管理の自動化 IT部門は大量の業務を抱えている場合がありますチケットの数量が多いか、絶え間なく受け付け...

「指先で軽く触れるだけで仮想オブジェクトを作り出す」

イギリスの研究者たちは、クイックな手のジェスチャーを使って仮想環境で物やデザインを作成するためのツールを選ぶことができるシステムを設計しました

「ゼロ-ETL、ChatGPT、およびデータエンジニアリングの未来」

変化が苦手な方には、データエンジニアリングは適していませんこの領域では、ほとんどのことが再構築されました最も顕著な最近の例は、SnowflakeとDatabricksがデータベースの概念を変革し、モダンデータスタックの時代を開いていますこの動きの一環として、Fivetranとdbtは基本的に...

スタイルTTS 2 大規模スピーチ言語モデルを用いた人間レベルのテキスト音声変換

自然な音声合成手法や合成手法の増加により、過去数年間においてAI業界が達成した主な成果の一つは、潜在的な応用範囲を持つテキストから音声への合成フレームワークを効果的に開発したことですこれは、オーディオブックやバーチャルアシスタント、ナレーションなど、さまざまな産業において可能性のある応用があります最新の技術では、人間と同等のパフォーマンスを提供することがあります

StyleTTS

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

『Pythonでのマルチスレッディングとマルチプロセッシングの紹介』

「Pythonを使用して、マルチスレッディングとマルチプロセッシングの環境について学び、それらの実装と制限について理解しましょう」

Python

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