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新しい方法で生成AIが休日の贈り物を見つけるのに役立つ方法

「ホリデーショッパーは、自分自身や他の人への贈り物を見つけるために生成AIを利用することができます」(Horidē shoppā wa, jibun jishin ya hoka no hito e no okurimono o mitsukeru tame ni seisei AI o riyō suru koto ga dekimasu.)

LangChain チートシート — すべての秘密を1ページにまとめました

作成されたワンページは、LangChainの基本をまとめたものですこの記事では、コードのセクションを進めて行き、LangChainで成功するために必要なスターターパッケージについて説明しますLangChainにおけるモデルは…

最も困難な部分：分類の目標を定義すること

ターゲット変数は、教師あり機械学習モデルで予測しようとしている変数またはメトリックですこれは、依存変数、応答変数、'y'変数ともよく呼ばれます...

チャレンジを受け入れました：アニメーターのワード・ナイシュタット氏が、今週の「NVIDIA Studio」でロボット革命を驚異的なスピードでリード

編集者注：この投稿は私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一環であり、特集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。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく紹介し、コンテンツの制作を劇的に加速させる方法についても深く掘り下げています。キャラクターアニメーターのSir Wade Neistadtは、ビデオチュートリアルや業界のトレーニングを通じて、アニメーションと3D教育をよりアクセスしやすくしようとしています。このYouTubeクリエーターであるSir Wadeは、また、チャレンジも好きです。最近、電子機器会社のRazerから、新しいRazer Blade 18ラップトップとGeForce RTX 4090グラフィックスを使用してユニークで創造的なものを作成するよう依頼されましたが、Sir Wadeは快く引き受けました。「クリエイティブなリスクを取ってまだ達成方法を知らないものを作りたいと思ったからです」と、アーティストは語りました。アイ、ロボット Sir Wadeは、プロジェクトを進める上で最も困難な部分の1つは、要求に応じて創造的である必要があると述べています。Razerのプロジェクトでは、アニメーターは自分自身に2つの質問を投げかけて始めました。「何にインスピレーションを受けるか？」、「何で作業できるか？」 Sir Wadeは、ゲーム、テクノロジー、映画、人々の観察、会話にインスピレーションを見出しています。テクノロジー好きであり、ProRigsライブラリのキャラクターに長い間注目していた彼は、短編アニメーションにロボットを登場させることにしました。アニメーションのコンセプトを作成する際、Sir…

インターネット上のトップ8逆電話検索ツール

想像してみてください匿名の電話を受けたり、一度も絶えずイタズラされたりするという状況があるとします詐欺の電話もたくさんあり、さまざまな不正な計画に巻き込まれる可能性もありますこれらの状況では、電話の背後にいる人物を特定することが、自己防衛のための正しい手段を提供し、彼らの行為を止めることができますインターネット上でのトップ8の逆引き電話検索ツールについて詳しくご紹介します詳細はこちらをご覧ください

Tech

「最高のデジタルコンテンツ戦略（アレックス・ホルモジとエド・マイレットによるアドバイス）」

最適なコンテンツ戦略を見つけるために、私はサヒル・ブルーム、ダン・コー、アレックス・ホルモジ、ジャスティン・ウェルシュ、そしてエド・マイレットの分析を数ヶ月間にわたって入念に行いました

AIの闇面──クリエイターはどのように助けを提供できるのか？

最近、AIツールが驚くべきことを成し遂げたという知らせを聞かない日はありませんはい、私たちは未知の領域にいますAI革命は猛スピードで進んでいます...

ジェン AI for the Genome LLM は COVID バリアントの特徴を予測します

広く高く評価されている大規模な言語モデルであるGenSLMsは、COVID-19の原因であるSARS-CoV-2の現実世界の変異体に酷似した遺伝子配列を生成する能力を示しました。 GenSLMsと呼ばれるこのモデルは、昨年、高性能コンピューティングを利用したCOVID-19の研究でGordon Bell特別賞を受賞したもので、DNAとRNAの構成要素である核酸配列のデータセットで訓練されました。これは、Argonne National Laboratory、NVIDIA、シカゴ大学、その他の学術機関や企業の研究者によって開発されました。研究者たちは、GenSLMsによって生成された核酸配列を調べると、AIによって生成された配列の特定の特徴が今年主流であるErisとPirolaの変異体と非常によく一致することを発見しました。ただし、AIはパンデミックの最初の年に限定されたCOVID-19ウイルスのゲノムの訓練しか受けていませんでした。アルゴンヌ国立研究所の計算生物学者でプロジェクトのリードリサーチャーであるアールヴィンド・ラマナタンは、「私たちのモデルの生成過程は非常に素朴であり、新たなCOVID変異体がどのように見えるべきかに関する具体的な情報や制約を持っていません」と述べました。「AIが訓練中にAlphaとBeta変異体しか見ていないにもかかわらず、最近のCOVID変異体に存在する遺伝子変異の種類を予測できる能力は、その能力の強力な検証です」と述べています。 GenSLMsは独自の配列を生成するだけでなく、異なるCOVIDゲノム配列を分類してクラスタリングすることもできます。NVIDIAの加速ソフトウェアのハブであるNGCにまもなく公開されるデモでは、GenSLMsがCOVIDウイルスゲノム内のさまざまなタンパク質の進化パターンの分析を行う視覚化が可能です。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/GenSLM.mp4 行間を読み解き、進化パターンを明らかにする GenSLMsの主な特徴の1つは、長い核酸配列（DNAではA、T、G、Cの文字列、RNAではA、U、G、Cの文字列）を、英語のテキストで訓練されたLLMが文を解釈するのと同じ方法で解釈できる能力です。この能力により、モデルはゲノムの異なる領域の関係を理解することができます。コロナウイルスでは、これは約30,000個の核酸から構成されています。デモでは、ユーザーは8つの異なるCOVID変異体から選択し、AIモデルがウイルスゲノムのさまざまなタンパク質の突然変異をどのように追跡するかを理解することができます。この視覚化は、ウイルスタンパク質間の進化的な結合を示し、特定の変異が特定の変異体に見られる可能性のあるゲノムのスニペットを強調表示します。ラマナタンは、「ゲノムの異なる部分が共進化している方法を理解することは、ウイルスが新たな脆弱性や耐性の形態を発展させる手がかりを与えてくれます」と述べています。「モデルが特定の変異が特に強い変異体においてどのように理解しているかを見ることは、特定の株が人の免疫系を逃れる方法を決定するなど、後続のタスクにおいて科学者に役立つかもしれません」と述べています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/11/SLM.mp4 GenSLMsは1億1千万以上の原核生物のゲノム配列で訓練され、バクテリアおよびウイルスのバイオインフォマティクスリソースセンターのオープンソースデータを使用して約150万のCOVIDウイルスの配列を用いて微調整されました。将来的には、このモデルは他のウイルスやバクテリアのゲノムに微調整されることで、新たな研究アプリケーションが可能になるかもしれません。研究者たちは、NVIDIA A100 Tensor Core GPUを搭載したスーパーコンピューター（ArgonneのPolaris、米国エネルギー省のPerlmutter、およびNVIDIAのSelene）を使用して、モデルを訓練しました。 GenSLMs研究チームのGordon Bell特別賞は、昨年のSC22スーパーコンピューティング会議で授与されました。今週のSC23（デンバー）では、NVIDIAが加速コンピューティング分野での画期的な新しい取り組みを共有しています。以下からフルスケジュールをご覧いただき、NVIDIAの特別講演のリプレイをご覧ください。…

「シリコンバレーの大胆なSFの賭け：スマートフォンの次に来るデバイス」

『サンフランシスコを拠点にするスタートアップ企業、ヒュメインは、初めての人工知能デバイスとして売り出されていることに期待をかけています』

インストゥルメンタル変数の理解

A/Bテストは因果推論のゴールデンスタンダードであり、乱数割り当てにより最小限の仮定のもとで妥当な因果的な述語を行うことが可能です実際に、ランダムに割り当てることで、

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