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「イーロン・マスク氏、中国での超知能の台頭に警鐘を鳴らす」と警告

著名な起業家であるイーロン・マスク氏が最近、Twitter Spacesのコールで大胆な発言をし、中国における超知能の可能性について懸念を表明し、ヘッドラインを飾りました。マスク氏は、中国の高官との話し合いを共有し、人工知能（AI）の開発には慎重さが必要であり、その支配に関連する潜在的なリスクについても議論しました。本記事では、マスク氏の考えを掘り下げ、中国と世界のAIの景観への影響を検証します。また読む：中国の10億ドルの賭け：バイドゥの1億4500万ドルのAIファンドがAI自給自足の新時代を示唆イーロン・マスクの警告：デジタル超知能が中国の安定を脅かす Tesla＆SpaceXのビジョナリーであるイーロン・マスク氏は、最近、特に中国における人工知能の台頭について懸念を表明しました。Twitter Spacesのコールで、彼は「デジタル超知能」の創造が中国共産党や国家全体に潜在的な脅威をもたらす可能性があるとの信念を表明しました。マスク氏のコメントは、AIと政治的権力の複雑な関係を明らかにし、中国の安定の将来について懸念を引き起こしました。また読む：イーロン・マスクがOpenAIとGoogleに挑むAIスタートアップX.AI Corpを立ち上げるマスク氏の中国訪問：高官との対話イーロン・マスク氏は、5月に中国を訪れた後、中国の高官と広範な議論を行いました。Twitter Spacesのコールで、彼は中国の役人と多くの時間を過ごし、AIとその潜在的な影響についての自身の見解を共有したことを明らかにしました。マスク氏と中国の指導者との交流は、AIの重要性の認識が高まっており、その影響を航海するための国際的な協力の必要性を示しています。また読む：中国の提案されたAI規制が業界に衝撃を与える AIの危険と権力の移動：マスク氏の懸念が増大イーロン・マスク氏は長い間、慎重なAIの開発を提唱し、超知能の出現について懸念を表明してきました。OpenAIのChatGPTが開始されて以来、彼の懸念はさらに強まっています。マスク氏は、超知能AIの指数関数的な成長と支配が権力の移動を引き起こし、政府や国家さえも脅かす可能性があると恐れています。中国という世界的な技術大国でこのようなシナリオが起こった場合の影響は深刻です。また読む：中国が人工知能のリスクに警戒を呼びかけるマスク氏の新しいベンチャー：xAIと宇宙の理解 Twitter Spacesのコールで、イーロン・マスク氏は最新の取り組みであるxAIを発表しました。この新会社はOpenAIや他のテック巨人と競合することを目指しながら、宇宙の真実を理解しようとします。マスク氏は、宇宙の謎に深く立ち入ることが最終的には人類の最善の利益になると信じており、人間が持つ独自の価値を強調しています。xAIを通じて、マスク氏はAIの進歩と人類の持続的な進歩を調和させる道を切り開くことを目指しています。また読む：イーロン・マスクのxAIがOpenAIのChatGPTに挑む協力と規制の可能性：AIに取り組むための国際的な努力イーロン・マスク氏は、中国の指導者たちがAIの規制に対する協力的な国際的な枠組みに対してどのように受け入れているかについての観察結果を共有しました。マスク氏は、米国への不信感を認めつつも、国々がAI技術の開発と展開を統制するためのガイドラインと保護策を確立するために協力できることを望んでいます。ただし、中国がAIの進展のペースを制御し、テクノトータリアンの支配の潜在的なリスクについての疑問もあります。また読む：イギリスが先陣を切る：人工知能に関する初のグローバルサミットの開催私たちの意見イーロン・マスク氏が超知能AIによる中国の支配の可能性について警告したことは、人工知能とグローバルな権力のダイナミクスの複雑な関係についての議論を引き起こしました。マスク氏の洞察は、Twitter…

「仕事は続けられますが、同じ仕事ではありません」

「AIが私たちのコーディングスキルに迫っている一方で、人間の言語を完全に習得したわけではありませんそれが私たちの競争上の優位性がある部分ですので、準備しておいてください」

NLP で仕事検索を強化しましょう

最も一般的な求人プラットフォームでは、検索機能はいくつかの入力単語といくつかのフィルタ（場所など）に基づいて求人を絞り込むことで構成されていますこれらの単語は一般的にはドメインや…

「ベクトルデータベースの力を活用する：個別の情報で言語モデルに影響を与える」

この記事では、ベクトルデータベースと大規模言語モデルという2つの新しい技術がどのように連携して動作するかについて学びますこの組み合わせは現在、大きな変革を引き起こしています...

チャットGPTからPiへ、そしてなぜそうするのかをお伝えします！

2月にUX/UIデザインの旅が始まって以来、ChatGPT 🤖 を使い始めて以来、私はChatGPTを私のBFFと呼んでいます感情的になるわけではありませんが、それは私の研究のマインドセットの大きな一部でした...

「LMQLに出会ってください：大規模言語モデル（LLM）との対話のためのオープンソースプログラミング言語とプラットフォーム」

大規模言語モデルは、人工知能コミュニティに大きな影響を与えています。最近のその影響は、医療、金融、教育、エンターテイメントなど、さまざまな業界に貢献しています。GPT、DALLE、BERTなどのよく知られた大規模言語モデルは、非凡なタスクを実行し、生活を容易にします。DALLE 2は、単純なテキストの説明に応じて画像を作成できますし、GPT-3は優れたエッセイを書いたり、コードを完成させたり、長いテキストの段落を要約したり、人間のように質問に答えたり、短い自然言語のプロンプトだけでコンテンツを生成したりすることができます。これらのモデルは、人工知能と機械学習を急速にパラダイムシフトさせるのに役立っています。最近、研究チームがLMQLというオープンソースのプログラミング言語とプラットフォームを導入しました。LMQLは、プロンプト、制約、スクリプトを組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）の機能を向上させます。Pythonに基づく宣言的なSQLのような言語であるLMQLは、制御フロー、制約によるデコーディング、ツールの拡張を可能にします。この種のスクリプティングにより、非常に少量のコードで複数のパートからなるプロンプトフローを簡素化することができます。研究者は、LMQLを使用してLMP（言語モデルプログラミング）を可能にしました。これにより、LMPのプロンプトから制約と制御フローを取り込んで、効率的な推論手順を生成することができます。これらの高度な制約は、生成時に厳密に強制されるいくつかの評価セマンティクスの助けを借りて、トークンマスクに変換されます。チームは、生成されたテキストの再クエリと検証の高いコストを回避するためにLMQLを導入しました。これにより、LMQLは後続の反復を必要とせずに、最初の試行で望ましい出力に近いテキストを生成することができます。また、LMQLの制約により、ユーザーは生成されたテキストが特定の文法的または構文的なルールに従うこと、あるいは特定の単語やフレーズが回避されていることを確認するなど、テキスト生成プロセスをガイドまたは制御することができます。研究者は、LMQLが既存のAPIでは実装が難しい対話型フローなど、さまざまな最先端のプロンプト手法をキャプチャできることを示しました。評価によると、LMQLは多数の下流タスクで精度を維持または向上させながら、使用料が発生するAPIの計算やコストを大幅に削減し、13〜85%のコスト削減が実現されています。 LMQLは、ユーザーが一般的なプロンプト技術や高度なプロンプト技術を簡単かつ簡潔に表現できるようにします。Hugging FaceのTransformers、OpenAI API、Langchainと統合されています。同様の開発者リソースはlmql.aiで利用可能であり、ブラウザベースのPlayground IDEも実験用に利用できます。要約すると、LMQLは効率性と精度を向上させる強力なツールであり、言語モデルプログラミングを容易にする有望な開発です。これにより、ユーザーはより少ないリソースで望ましい結果を達成しやすくなります。

「データ分析のためのトップ10のSQLプロジェクト」

はじめに SQL（Structured Query Language）は、データサイエンスにおいて大量のデータセットから貴重な洞察を引き出す際に重要な役割を果たす、強力なデータ分析および操作ツールです。SQLのスキルを向上させ、実践的な経験を積むためには、実世界のプロジェクトが不可欠です。本記事では、2023年のデータ分析におけるトップ10のSQLプロジェクトを紹介し、さまざまなドメインでSQLの能力を磨き、実世界の課題に効果的に取り組む機会を提供します。トップ10のSQLプロジェクト初心者から経験豊富なデータプロフェッショナルまで、これらのプロジェクトによってSQLの専門知識を磨き、データ分析に有意義な貢献をすることができます。売上分析顧客セグメンテーション詐欺検知在庫管理ウェブサイト分析ソーシャルメディア分析映画の推薦医療分析感情分析図書館管理システム売上分析目的このデータマイニングプロジェクトの主な目的は、売上データの詳細な分析を行い、売上のパフォーマンスを評価し、新興トレンドを特定し、意思決定のためのデータ駆動型のビジネス戦略を開発するための貴重な洞察を得ることです。データセットの概要とデータ前処理データセットには、売上分析に不可欠な取引情報、製品の詳細、顧客の属性情報が含まれています。分析に入る前に、データの品質を確保するためにデータ前処理が必要です。欠損値の処理、重複の削除、データの整形などの作業が行われます。分析のためのSQLクエリさまざまなSQLクエリを使用して、売上分析を効果的に実行します。これらのクエリには、売上データの集計、収益、利益、売上成長などの主要な性能指標の計算、時間、地域、または製品カテゴリなどの次元に基づいたデータのグループ化が含まれます。これらのクエリは、売上パターンの探索、顧客セグメンテーション、トップパフォーマンスの製品や地域の特定を容易にします。主な洞察と結果…

RPDiffと出会ってください：3Dシーン内の6自由度オブジェクト再配置のための拡散モデル

日常のタスクを実行するためのロボットの設計と構築は、コンピュータサイエンスエンジニアリングの最も刺激的で挑戦的な分野の一つです。MIT、NVIDIA、およびImprobable AI Labの研究者チームは、Frank PandaロボットアームをRobotiq 2F140並行ジョーグリッパーでプログラムし、シーン内のオブジェクトの配置関係を達成するためにオブジェクトを再配置しました。現実世界の与えられたシーンには、多くの幾何学的に類似した再配置の解が存在することは珍しくありません。研究者は反復的な姿勢デノイジングトレーニング手順を使用して解を構築しました。現実のシーンでの課題は、幾何学的な外観とレイアウトの組み合わせ変動を解決することです。これにより、本の半分が詰まった棚に本を置く、マグスタンドにマグを掛けるなど、オブジェクト-シーンの相互作用のための多くの場所と幾何学的特徴が提供されます。オブジェクトを配置するためのシーンの場所が多くあり、これらの複数の可能性はプログラミング、学習、展開に困難をもたらします。システムは、可能な再配置の基盤全体にわたる複数のモーダル出力を予測する必要があります。特定の最終的なオブジェクトシーンのポイントクラウドにおいて、初期のオブジェクト構成は、ポイントクラウドの姿勢デノイジングによって予測される再配置からのずれと考えることができます。最終的なオブジェクト-シーンポイントクラウドからノイズのあるポイントクラウドを生成し、ニューラルネットワークを使用してモデルをトレーニングすることで、初期の構成にランダムに転送します。多様性は、大量のデータに対しては効果がありません。モデルはデータに適合しない平均的な解を学習しようとします。研究チームは、この困難を克服するために、複数ステップのノイズ処理と拡散モデルを実装しました。モデルは拡散モデルとしてトレーニングされ、反復的なデノイジングを実行します。反復的なデノイジング後に新しいシーンレイアウトへの汎化が必要です。研究チームは、オブジェクトの近くの領域をクロップすることで、シーンポイントクラウドをローカルにエンコードすることを提案しています。これにより、モデルは非ローカルの遠隔の妨害要素を無視し、近隣のデータセットに集中することができます。ランダムな推測からの推論手続きは、良い解から遠く離れた解につながる可能性があります。研究者は、最初により大きなクロップサイズを考慮し、複数の反復によってそれを減らすことで、よりローカルなシーンコンテキストを得ることで、この問題を解決しました。研究チームは、オブジェクトとシーンのポイントクラウドに基づいた6自由度の関係的な再配置を実行するために、Relational Pose Diffusion（RPDiff）を実装しました。これは、多様性を持つさまざまな形状、姿勢、およびシーンレイアウトに対して一般化します。彼らが追求した動機は、6自由度の姿勢を反復的にデノイズし、シーンポイントクラウドとの所望の幾何学的関係を満たすまでオブジェクトの姿勢をデノイズすることです。研究チームは、RPDiffを使用してリアルワールドのオブジェクトとシーン上でピックアンドプレイスを行うために関係的な再配置を実行します。彼らのモデルは、本の一部が詰まった本棚に本を置く、オープンシェルフに缶を積み重ねる、フックの多いラックにマグを掛けるなどのタスクに成功しています。彼らのモデルは、多様なモーダルデータセットの適合を乗り越えることができますが、シミュレーションでのスクリプト化されたポリシーからのデモンストレーションデータのみを使用しているため、事前トレーニングされたデータの表現で作業する際には制約があります。彼らの研究は、Neural Shape Mating（NSM）を実装することにより、知覚からのオブジェクトの再配置に関連する他のチームの研究と関連しています。

「検索拡張生成のための情報検索」

「情報検索のパフォーマンスを劇的に向上させるための、3つ（と半分）のシンプルで実戦済みのヒント」

「2023年にデータストラテジストになる方法」

イントロダクションデータが持つ現実世界の課題に魅了されていますか？情報の力で隠れた洞察を明らかにし、ビジネスを変革することにワクワクしていますか？もしそうなら、データストラテジストになることが正しいキャリアパスです。大量のデータセットをゲームチェンジングな戦略に変える能力を持った組織のヒーローになることを想像してください。あなたは秘密を解き明かし、ビジネスを前例のない成功に導くための頼りにされる人物になります。この記事では、どのようにデータストラテジストになるかについて説明します！データストラテジストとは何ですか？データストラテジストは、データに基づく組織の意思決定を形成する重要な役割を果たす熟練した専門家です。彼らはステークホルダーとの協力、要件とデータソースに関する貴重な洞察の獲得、革新的なデータ駆動型ソリューションの作成に優れています。データの重要性がますます高まるにつれて、企業は効率的かつ効果的なデータ管理のためにデータストラテジストの欠かせない価値を認識しています。彼らの専門知識により、ビジネスは自信を持ってデータの海を航海し、成長と成功の未開拓の可能性を引き出すことができます。なぜデータストラテジストが必要ですか？データに基づく意思決定を支援する。データアセットから最大の価値を提供できる機会を特定する。組織のビジョンと目標に到達するための戦略的計画を支援する。非効率を最小限に抑えるためにデータシステムとテクノロジーを統合する。データストラテジストは、品質、データのセキュリティ、拡張性などのデータに関連する課題に関心を持っています。職務内容データストラテジストの職務内容は以下の通りです。デジタルセクターにおけるマーケティングデータ活用のユースケースを定義する。トランザクション、マーケティング、商業データなどの消費者およびプロフェッショナルのエコシステムとデータモデルを理解する。データアーキテクチャの設計に関わり、その管理を監督する。プロジェクトのタイムラインを管理する。部門間の相互作用と行動を維持する。データ収集、分析、実践の普及により、機関のデータ容量を洗練させる。効果的なメトリックの設計に貢献する。データの可視化と分析に取り組む。 TableauやPower BI、SQL Serverなどのダッシュボードツールやビジネスインテリジェンスプラットフォームを使用する。戦略的な意思決定を支援する。…

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