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「信頼性のあるLLMテストの5つの柱」

「ハロウィーン、偏見、品質を含む責任あるAIの主要な柱を見つけ、特定の業界ニーズに合わせた信頼性のあるモデルを作成する際の課題は何かを発見してください」

「2023年11月の5つの最高のメディアキットジェネレーター」

今日のデジタルファーストの世界では、注目すべきメディアキットがブランド、インフルエンサー、クリエイターにとって不可欠ですメディアキットは、コンパクトで視覚的に魅力的な形式で、ブランドのストーリー、成果、提供物を強調し、あなたのプロフェッショナルなポートフォリオとして機能しますプロフェッショナルで魅力的なメディアキットの需要が高まるにつれ、効率的かつユーザーフレンドリーなツールの必要性が増してきています

best of

「AIツールのためのベスト5のブラックフライデーセール」

今年最も待ち望まれているブラックフライデーイベントへようこそ！先端のAIツールと無敵のディールが出会う場所です！テックの世界が興奮に包まれる中、私たちは最高のAIツールとアプリケーションを厳選し、破格の割引価格で提供します開発者、ビジネスオーナー、AI愛好家、全ての方々におすすめのブラックフライデーセールです

ジェネラティブAIをマスターするための5つの無料コース

『創造的AIは、研究と応用の興奮を引き起こす速い領域です最新情報に追いつき、流れに先んじるために、以下の5つのコースをチェックしてください』

Artificial Intelligence

「データサイエンティストの履歴書を他と差別化するために、以下の5つの簡単なことを試してみてください」

ただし、資格のある候補者によって過剰に溢れているわけではありません単一の求人に数百の候補者が応募していることがあるかもしれませんが、そのうち実際に採用されるのはほんの一握りです...

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションにおけるベクトル埋め込みの保存、インデックス付け、クエリ処理において、その汎用性、パフォーマンス、拡張性、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

language models

5分で作成するLow-Code GPT AIアプリを作成する

AIとデータベースの相互作用にAIのツール、AINIROとOpenAIのGPTを組み合わせることで、5分で完全なデータベースをCRUDアプリに組み込むことができます

「OpenAI、マイクロソフトの支援を受けてGPT-5開発に向けて準備を進める」

次世代AI分野を指し示す大胆な動きとして、OpenAIのCEOサム・オルトマンは人気の高いChatGPTの後継機であるGPT-5の開発を示唆しました。この取り組みは、Microsoftの財政的な支援を受ける可能性があり、AIの境界を再定義し、AGIの実現を目指しています。生成AIの進化主要なAI研究所であるOpenAIは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズを通じて生成AIをリードしてきました。各イテレーションごとにモデルはより洗練されています。現行のChatGPTは、人間らしいテキスト生成の嵐であり、高度なAIソリューションへの需要が急増する中、GPT-5への期待が高まっています。 MicrosoftのAI競争への貢献 GPT-5へのマイクロソフトの潜在的な投資は、テック巨人のAIリーダーシップへの取り組みを反映しています。この協力は新しいものではなく、マイクロソフトは2019年に10億ドルを投資しました。成功した10億ドルのパートナーシップと収益成長にもかかわらず、オルトマンは大きな課題があることを認識しています。AGIへの道は、膨大な計算能力とトレーニング費用を必要とし、追加の資金が必要です。OpenAIの財務状況は非公開ですが、ChatGPTの成功によって、次の12ヶ月間において約10億ドルの売上が見込まれています。 GPT-5の憶測と業界のダイナミクスオルトマンは、次世代言語モデルであるGPT-5の開発を示唆していますが、詳細は非公開です。ソーシャルメディア上の憶測では、2023年12月の展開が示唆されていますが、オルトマンはそのモデルの予測困難な能力を強調しています。同時に、セレブリティとの仮想的な対話を可能にするチャットボットモデルであるCharacter.AIは、AIの競争の激しさを浮き彫りにしています。 AGIとOpenAIのビジョンオルトマンは、広範な研究開発を通じて、人間の知能に匹敵する人工汎用知能（AGI）の実現を目指しています。ChatGPTやGPTストアなどの現行製品をOpenAIの究極の目標である知性への道と位置付けながら、オルトマンはAGIを会社の次の進化段階と位置付けています。私たちの意見 OpenAIがAGIに向けて航海する中、オルトマンの戦略的なマイクロソフトからの追加資金調達の追求は、同社がAI革命をリードすることへの取り組みを強調しています。GPT-5の到来に関する憶測は、展開中の物語に期待を高めます。この技術と金融のダイナミックな交差点では、OpenAIとGoogleの間でのAIの支配権を巡る競争が、人工知能の未来を形作ることを約束しています。次の大きな飛躍を待つ利害関係者たちは、知的技術の変革的な章に向けて舞台が整えられています。

「SOCKS5プロキシ vs HTTPプロキシどちらが優れているのか？」

「ウェブサイト上のオンライン制限を解除したり、国際的なデータにアクセスしたりすることができるように、プロキシを使用することは、今日行える最も賢明なことの一つですこのツールは、あなたのアイデンティティを変えることで、インターネットを匿名で閲覧することができますしかし、すべてのプロキシが同じではありませんたとえば、SOCKS5プロキシは... SOCKS5プロキシ vs HTTPプロキシ：どちらが優れているのでしょうか？続きを読む」

Tech

AdobeのAI研究が提案する「ラージリコンストラクションモデル（LRM）」は、単一の入力画像からオブジェクトの3Dモデルを5秒以内に予測するというものです

多くの研究者たちは、任意の2D画像を瞬時に3Dモデルに変換できる世界を想像してきました。この分野の研究は、これらの長年の目標を達成するための一般的かつ効率的な方法を見つけるという願望に基づいており、産業デザイン、アニメーション、ゲーム、拡張現実/仮想現実などのさまざまな応用が考えられています。初期の学習ベースの手法は、一目での3Dジオメトリの曖昧さにより、一部のカテゴリにおいてはうまく機能します。最近の研究は、DALL-EやStable Diffusionなどの画像生成の最新の進展に触発されて、2D拡散モデルの驚くべき一般化の可能性を活用するために、マルチビューの監督学習を実現することを目指しています。しかし、これらの手法の多くは慎重なパラメータ調整と正則化を必要とし、最初に使用された事前学習済みの2D生成モデルによって制約されます。 Adobe Researchとオーストラリア国立大学の研究者たちは、Large Reconstruction Model（LRM）を使用して単一の画像を3Dに変換することが可能となりました。提案されたモデルは、単一の画像からのデータ駆動型3Dオブジェクト表現学習のための大規模なトランスフォーマベースのエンコーダ・デコーダアーキテクチャを使用しています。画像がシステムに入力されると、NeRFの三面図の表現が出力されます。具体的には、LRMは、事前学習済みのビジュアルトランスフォーマDINOを画像エンコーダとして使用して画像特徴を生成し、その後、画像から三面図へのトランスフォーマデコーダを学習して、2D画像の特徴を3D三面図にattention的に投影し、空間構造化された三面図トークン間の関係を自己注意的にモデリングします。デコーダからの出力トークンは、最終的な三面図特徴マップにreshapeされてupsampledされます。その後、追加の共有マルチレイヤパーセプトロン（MLP）を使用して、各ポイントの三面図的特徴をデコードし、その色と密度を取得し、ボリュームレンダリングを実行することで、任意の視点から画像を生成することができます。 LRMは、設計がよく考えられているため高度にスケーラブルで効率的です。Triplane NeRFは、ボリュームやポイントクラウドのような他の表現に比べて計算的に効率的であり、シェイプEのトークン化したNeRFのモデルの重みと比較して、画像への近さが優れています。さらに、LRMは、新しいビューでのレンダリングされた画像とグラウンドトゥルー画像との差を最小化するだけで訓練されるため、過剰な3D感知的な正則化や繊細なハイパーパラメータ調整は必要ありません。そのため、モデルは訓練時に非常に効率的で、さまざまなマルチビュー画像データセットに適応可能です。 LRMは、500億個以上の学習可能なパラメータと、さまざまなカテゴリからの約100万個の3Dシェイプとビデオで構成されるトレーニングデータを持つ、最初の大規模な3D再構築モデルです。これは、より最近の手法が比較的浅いネットワークと小さなデータセットを使用しているのに対して、サイズが大幅に増加しています。実験結果は、LRMが実世界および生成モデルの写真から高品質な3D形状を再構築できることを示しています。また、LRMはダウンサイジングに非常に便利なツールです。チームは、将来の研究において次の領域に焦点を当てる予定です：最もシンプルなトランスフォーマベースの設計を使用して、モデルのサイズとトレーニングデータを増やす。 3Dのマルチモーダル生成モデルに拡張する。 3Dデザイナーが行っていた一部の作業は、LRMのような画像から3D再構成モデルの助けを借りることで自動化される可能性があります。また、これらの技術は創造的な分野における成長とアクセシビリティを高める可能性があることにも注意することが重要です。

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