Search Results A

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃73

今週の会話は、再びOpenAIのDevdayの余波、新製品のリリース、そしてGPTStoreの将来の可能性についての推測で占められていましたすでに10,000以上のGPTが作成されています...

「#30DayMapChallenge」の私の2週目」

2019年から、地理情報システム（GIS）と空間解析のコミュニティは、毎年11月に楽しいチャレンジ「#30DayMapChallenge」のおかげでとても忙しくなっています毎年、このチャレンジでは...

Google Quantum AIの研究者が、拡張性のある量子エラー訂正のための漏洩管理において大きな進展を達成

最近、Google Quantum AIと他の研究機関の研究者がNature Physicsに発表した論文で、量子コンピューティングにおける重要な課題が取り上げられました。具体的には、Googleの量子デバイスにおけるキュビットの感受性、特にビットフリップエラーやフェーズフリップエラーについてのものです。これらのエラーが信頼性のある量子コンピュータの構築を妨げています。量子誤り訂正（QEC）は有望なアプローチですが、ビットフリップエラーやフェーズフリップエラー以外のさまざまなエラー機構により、障害に直面しています。論文では、Googleの量子プロセッサの基盤となる超伝導キュビットであるトランスモンキュビットにおいて、リーク状態と呼ばれる高エネルギーレベルからのエラーの追加的な原因が特定されています。これらのリーク状態は、特に広く使用されているCZゲート操作中に近くのキュビットを破壊し、操作エラーやアルゴリズムの実行を妨げる可能性があります。この課題に対処するため、研究者たちはデータキュビットリーク除去（DQLR）という新しい量子操作を導入しました。DQLRは、データキュビットのリーク状態を特に対象とし、それらを効率的に計算状態に変換します。このプロセスは、CZゲートにインスパイアされた二キュビットゲートであるリークiSWAPに続き、エラーを除去するために測定キュビットを高速にリセットすることを含みます。研究は、DQLRがすべてのキュビットで平均リーク状態の人口を約1％から約0.1％に大幅に減少させることを示しています。重要なことに、DQLRは実装前に観察されたデータキュビットのリークの漸進的な上昇を防ぎます。ただし、研究者たちは、リーク除去だけでは十分ではないと強調しています。彼らは、各サイクルの最後にDQLRを交互に挿入した量子誤り訂正（QEC）実験を実施し、論理的な量子状態の保存との互換性を確保しました。その結果、検出確率メトリックが著しい改善を示し、成功したQECの実行を示しています。さらに、DQLRはリーク除去の効果的な手法である測定リーク除去（MLR）よりも優れており、保存された量子状態を消去することもありません。結論として、DQLRは大規模なQEC実験において有望であり、リーク以外のエラー機構と、より大きなトランスモングリッドにおけるリークへの感度の増加を予期しています。研究者たちは、リークとそれに関連するエラーの理解と効果的な対処が、トランスモンキュビットの大規模なグリッド上でのサーフェスコードQECプロトコルの実現における重要な一歩であると考えています。研究者たちは、DQLR操作を導入することでリーク状態を効率的に除去し、QECプロセスの安定性を向上させる手段を提案しました。その結果、信頼性のある機能的な量子コンピュータの達成への有望な道筋が示されています。

埋め込み + 知識グラフ：RAGシステムの究極のツール

大量のテキストデータで訓練された大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理における最も重要な進歩の一つですこれらのモデルの能力は、…

「$1でジェネラティブAIを使ってより優れたランニングシューズ（または他の製品）を作る」

「ChatGPT Generative AIを使用して、どんな製品でも開発する - 市場調査、競合分析、顧客の感情や市場の需要これがハウツーです」

AIが医療費を削減するのにどのように役立つのか？

「医療業界ほど財政的な援助を必要としている産業はほとんどありません診断機器、医療用品、薬物療法の高いコストに加えて、医療センターの電気と水道代もすぐに膨れ上がりますこれらの請求はしばしば患者に転嫁され、彼らに膨大な医療負債を残してしまいますAIはおそらく…」

「検索強化生成（RAG）理論からLangChainの実装へ」

「LangChain、OpenAI、およびWeaviateを使用したPythonでの検索増強生成（RAG）の実装例」

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...

シンガポール国立大学（NTU）の研究者が提案する「OtterHD-8B」という革新的なマルチモーダルAIモデルは、「Fuyu-8B」から進化したものである

シンガポールのナニヤン工科大学のS-Labの研究者たちは、高解像度の視覚入力を正確に解釈するために特別に設計された画期的なマルチモーダルモデル「OtterHD-8B」をFuyu-8Bから派生させました。固定サイズのビジョンエンコーダを持つ従来のモデルとは異なり、OtterHD-8Bは柔軟な入力サイズに対応し、多様な推論ニーズにおいて適合性を高めます。彼らの研究では、小さいオブジェクトの詳細や空間的な関係を見分ける能力を評価するための評価フレームワーク「MagnifierBench」も提案されています。 OtterHD-8Bは、柔軟な入力サイズを処理できる高解像度のマルチモーダルモデルであり、特に高解像度の視覚入力の解釈に適しています。MagnifierBenchは、小さいオブジェクトの詳細や空間的な関係を見分ける能力を評価するフレームワークであり、実物のパフォーマンスをオブジェクト数のカウント、シーンテキストの理解、スクリーンショットの解釈によって示しています。この研究は、大規模なマルチモーダルモデルの視野や言語のコンポーネントのスケーリングの重要性を強調し、さまざまなタスクでの性能向上に寄与します。この研究は、大規模なマルチモーダルモデル（LMM）への関心の高まりと、LMMのイメージコンポーネントを無視してテキストデコーダを増やす最近の焦点に触れています。ビジョンエンコーダの前提となるイメージの知識にもかかわらず、固定解像度モデルがより高解像度の入力を処理する上での制約を示しています。Fuyu-8BとOtterHD-8Bモデルの導入により、独立したトレーニングステージなしでさまざまな画像サイズを処理する能力を向上させるために、ピクセルレベルの情報を言語デコーダに直接組み込んでいます。OtterHD-8 Bの優れたパフォーマンスは、LMMにおける適応性の高い高解像度の入力の重要性を示しています。 OtterHD-8Bは、高解像度の視覚入力を正確に解釈するために設計された高解像度のマルチモーダルモデルです。比較分析により、OtterHD-8 BがMagnifierBench上で高解像度の入力を処理する優れたパフォーマンスを示しています。この研究では、ベンチマークの回答に対するモデルの応答を評価するためにGPT-4を使用しています。OtterHD-8Bのような大規模なマルチモーダルモデルにおける柔軟性と高解像度入力能力の重要性を示し、Fuyuアーキテクチャが複雑な視覚データを処理するための潜在能力を示しています。 OtterHD-8Bは、特に高解像度の入力を処理する際に優れたパフォーマンスを発揮する高解像度のマルチモーダルモデルです。タスクや解像度にわたるその多目的性は、さまざまなマルチモーダルなアプリケーションにおいて強力な候補となります。この研究は、モデル間の視覚情報処理の構造上の違いやビジョンエンコーダの事前トレーニング解像度の影響を明らかにするとともに、解像度の柔軟性の大規模なマルチモーダルモデルにおける重要性を示しています。結論として、OtterHD-8Bは、高解像度の視覚入力を非常に正確に処理する点で、他の主要モデルを凌駕する先進的なマルチモーダルモデルです。異なる入力サイズに適応し、微細な詳細や空間的な関係を見分ける能力があるため、将来の研究において貴重な資産となります。MagnifierBench評価フレームワークは、さらなるコミュニティの分析のためのアクセス可能なデータを提供し、OtterHD-8Bなどの大規模なマルチモーダルモデルにおける解像度の柔軟性の重要性を強調しています。

「安全で、安心で信頼性のあるAIフレームワークを開発するための専門家の洞察」

「バイデン大統領の最近の執行命令に基づき、安全で信頼性のあるAIを重視するという方針に沿って、米国連邦政府の資金援助を受けて行っているTrusted AI（TAI）の研究プロジェクトの2年間で得られた知見を共有します」

Artificial Intelligence

Learn more about Search Results A - Page 87