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幸運なことに、「The Day Before」はGeForce NOWで17のゲームをリードしています

17つの新しいゲームがGFN Thursdayに参加します。その中にはThe Day Before、Avatar: Frontiers of Pandora、そしてクラウドに参加する100番目のPC Game PassタイトルであるOri and the Will of the Wispsも含まれています。 GeForce NOWライブラリに参加しましょう。今週はまた重要な節目です：500以上のゲームとアプリケーションがRTX ONをサポートしています。 GeForce NOW UltimateとPriorityメンバーは、クラウド上のNVIDIA RTXでパワードされたゲーミングリグを使用してほぼすべてのデバイスでシネマティックなレイトレーシングを体験することができます。 GeForce…

「 Omnivore に会いましょう：SiBORG Lab は OpenUSD と NVIDIA Omniverse を使ってアクセシビリティのアプローチを高める」

アクセシビリティは、すべてのデザイナーがスペースや製品を構築する前に考慮しなければならない重要な要素ですが、評価プロセスは従来、手間と時間がかかるものでした。ニュージャージー工科大学の建築とデザインの助教授であるマシュー・シュワルツは、NVIDIA OmniverseプラットフォームとUniversal Scene Descriptionフレームワーク（別名OpenUSD）を使用して、建築家、インテリアデザイナー、産業デザイナーがこの課題に取り組むのを支援しています。シュワルツの研究および設計ラボSiBORG（シミュレーション、バイオメカニクス、ロボット工学、グラフィックス）は、特にアクセシビリティ、人間要因、自動化に関連するデザインのワークフローを理解し、改善することに焦点を当てています。シュワルツと彼のチームは、研究プロジェクトのためのアルゴリズムを開発し、それらを利用可能な製品に転換します。 Omniverseを使用することで、チームはシュワルツのコードを使用してグラフやそれが生成するパスを視覚化することができます。これは、デザイナーが建築基準と居住者の安全性をより良く評価するのに役立ち、重要なアクセシビリティの洞察を提供します。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/12/Pathloop.mp4 OpenUSDの力従来、建築設計プロセス中のアクセシビリティや環境条件に関するフィードバックは、建築基準分析に限定されていました。シュワルツの研究により、OmniverseとOpenUSDをシームレスに統合することで、デザイナーはこの壁を乗り越えることができるようになりました。以前は、彼はシミュレーションとモデリングのプロジェクトのさまざまな側面を達成するために複数のアプリケーションの切り替えが必要でした。彼のワークフローは、人々をサポートするUnityや3Dモデリング機能を提供するMcNeel Rhino3Dなどのツールの間で分割されることが多かったのです。 OpenUSDを使用することで、彼は研究、Pythonコード、3D環境とレンダリング、お気に入りのツールをOmniverseに統合することができます。彼は言いました。「Omniverseに魅了されたのは、Pythonアプリケーションプログラミングインタフェースを強力な物理、レンダリング、アニメーションソフトウェアと組み合わせることができる点でした。チームは、柔軟なPython APIをOmniverseで活用して、ほぼすべてのユーザーインターフェースを開発しました。」シュワルツのチームは、OpenUSDに互換性のあるプログラムと相互作用できる汎用的なデータ分析ツールをOmniverseを使用して活用しています。彼は言いました。「OpenUSDとOmniverseを使用すると、研究の範囲を広げることができました。データ分析と可視化を設計プロセスと簡単に組み合わせることができます。」リアルなレンダリングとシミュレーションの実行シュワルツはまた、Omniverseを使用して人々の動きや相互作用をシミュレートしています。彼は、リアルタイムの可視化を可能にする2つのNVIDIA RTX A4500 GPUsを使用して大規模な群衆のシミュレーションとアニメーションを高速化しています。これにより、デザイナーは移動能力の制限がある人々がどのように空間を移動し、相互作用するかに関する貴重な洞察を得ることができます。シュワルツは言いました。「看板を最も目立つ位置に配置するための最適な場所を示すこともできます。シミュレーションの結果は、早期の設計段階で取られるパスを可視化するために使用できます。これにより、建築基準に問題が生じることを防ぎながら、最小の要件を超えるデザインを作成できます。」…

なぜAIチップの将来がニューロモーフィックコンピューティングにおいて重要なのか？

神経形態計算はAIとIoTを変革する可能性がありますより正確で多様性に富み、信頼性の高いアクセスしやすいAIの波を引き起こす可能性がありますが、依然として課題が残っています

データサイエンスへのゲートの解除：GATE 2024 in DS＆AIの究極の学習ガイド

イントロダクション Graduate Aptitude Test in Engineering（GATE）は、インドで行われる大学院入学試験です。この試験は主に、工学と科学の学部の内容を総合的に理解できるかをテストします。もし、IIScバンガロールが導入するGATE 2024のデータサイエンスとAIに向けて準備をしているのであれば、正しい場所にいます。この記事は、あなたがこの新しくてエキサイティングなGATEペーパーを進む際の指針となるであろう、学習教材、講義ノート、標準的な参考書などをまとめた宝庫です。準備の基盤となる主要な科目には、確率と統計、線形代数、機械学習、AIなどがあります。これらはただの科目ではありません。これらこそがデータサイエンスとAIの基盤です。私が紹介する情報源は、IIScバンガロールの名声高い教授陣によってテストされ、推奨されたものです。確率と統計：チャンスとデータのゲーム確率と統計においては、挑戦されることを予想しなければなりません。この科目は、CSEのカリキュラムに比べて非常に重要な位置を占めており、追加のトピックが多く含まれています。この難関を乗り越えるためには、正しい参考書を手にする必要があります。私はまず、“A First Course in Probability”（シェルドン・ロス著）から始めることをおすすめします。これは学部レベルでも定番です。これに慣れたら、同じ著者による“Introduction to Probability Models”に進んでください。より高度な知識を求める方には、“Introduction to Probability Theory”（S.C. PortおよびC.J. Stone著）、さらにその後に続く“Introduction to…

『NYU研究者が提案するGPQA 生物学、物理学、化学の3つの領域の専門家が作成した448の多肢選択問題からなる難解なデータセット』

大型言語モデル（LLM）は人工知能（AI）の最前線にあり、この急速に変化する分野で人間のスキルを凌駕する可能性を示しています。ただし、これらのモデルが超人的な能力に近づくにつれて、公正な評価や人間の理解に合わせることがより困難になります。この問題を解決することは、新しいAIシステムが正確な情報を提供することを保証するために不可欠であり、特に人間が検証できる真実が曖昧な問題において重要です。これはスケーラブルな監視として知られる問題です。ロバストな評価のテストベッドは、これらのジョブのためのLLMの適合度を評価するために必要です。テストベッドは、特に人間が生成したデータや独立に検証された真実へのアクセスが制限されている場合に、これらのモデルから一貫して正確なデータを得る必要があります。そのようなテストベッドは、人間の知識の外の問題に対して一般化を可能にするために十分に困難でなければならず、高度に訓練された非専門家によるテストも可能にする必要があります。特に専門知識が必要な分野では、LLMの回答の正確さを評価することはより困難です。人間のフィードバックからの強化学習などの監視技術の主要なコンポーネントは、人間の注釈者がLLMの出力の正確さを評価する際の正確さです。ただし、注釈者が経験不足により正確さを区別しにくい場所では、モデルの回答における妄想や相場の悪化といった問題が悪化します。これらの問題に対応するために、NYU、Cohere、Anthropicの研究者は、GPQA：卒業レベルのGoogle-Proof Q&Aベンチマークを提案します。GPQAは、生物学、化学、物理学の卒業レベルの多肢選択問題をカバーする評価データセットです。興味深いことに、GPQAは各質問に対して多くの時間を費やし、その質問をドメインの専門家や高度に訓練された非専門家と検証しています。これにより、問題がチャレンジングであることが保証されます。GPQAは、詳細な4つのステップの手順の結果です。質問はまず専門家によって開発され、その後他の人によって検証および修正されます。その後、2つの追加の専門家評価者が修正された質問を客観的に評価します。最終的に、各質問に時間をかけて回答する高資格の非専門家評価者がデータセットの複雑さを確認します。従業員のインセンティブは、すべてのレベルで優れた業績を認識し報酬を与えることを考慮して綿密に作成されています。 448の厳しいインスタンスを持つGPQAは、さえない最も先進的なAIシステムでも直面する課題を証明しています。最高のGPT-4ベースのモデルでも39％の正確性しか持ちませんが、専門家は65％、非専門家は34％に達します。これは、既存のモデルを凌駕する次世代モデルに対するスケーラブルな監視技術の研究にとって、このデータセットの価値を強調しています。重要性にもかかわらず、GPQAには非常に限られたモデルの訓練サイズと専門家選択におけるバイアスの可能性などの欠点があります。将来的には、監視データセットは超人的AI監視の標準として未解決の問題を見つけることを目指すかもしれません。これにより、モデルと人間の専門知識の知識ギャップが縮まります。 GPQAは、要求の高い分野で人工知能評価の最前線を拡大する先駆的な評価データセットとして機能します。その開発アプローチと検証技術は、スケーラブルな監視トライアルの洞察を提供することで、超人的なAIシステムの効率的な監視プロトコルの開発を容易にします。GPQAの開発は、AIシステムの評価を評価し、超人的モデルを人間の知識とより一致させることを目指しています。

DatategyとMath＆AI Instituteの研究者、大規模言語モデルのマルチモダリティの未来に関する展望を提供

フランスのDatategy SASとトルコのMath＆AI研究所の研究者は、最近注目されているマルチモーダルアーキテクチャに対する1つの可能な方向性を提案しています。彼らの研究の中心的なアイデアは、よく研究された固有表現認識（NER）の定式化が、マルチモーダルな大規模言語モデル（LLM）の枠組みに組み込まれる可能性があるということです。最近、LLaVA、Kosmos、またはAnyMALなどのマルチモーダルアーキテクチャが注目を集め、実践でその能力を示してきました。これらのモデルは、テキスト以外のモダリティ（画像など）からデータをトークナイズし、外部のモダリティ固有のエンコーダを使用してそれらを共通の言語空間に埋め込むことができます。これにより、アーキテクチャはテキストと交互に混在したマルチモーダルデータを調整する手段を提供できます。この論文の著者は、この一般的なアーキテクチャの選好が将来的にはさらに野心的な設定に拡張される可能性があると提案しています。彼らはこれを「オムニモーダル時代」と呼んでいます。NERの概念に何らかの形で関連する「エンティティ」は、このようなアーキテクチャのモダリティとして想像することができます。たとえば、現在のLLMは完全な代数的推論を導き出すことが難しいとされています。特定の数学に優しいモデルや外部ツールの使用に関する研究が進められているとはいえ、この問題への一つの展望は、量的な値をこのフレームワークのモダリティとして定義することかもしれません。また、暗黙的および明示的な日付と時間のエンティティは、特定の時間認知モダリティエンコーダによって処理できます。 LLMは地理空間の理解にも非常に苦労しており、「地理的に意識した」とは言えません。また、数値的なグローバル座標を適切に処理する必要があり、近接性と隣接性の概念は言語の埋め込み空間に正確に反映されるべきです。そのため、場所を特別な地理空間のモダリティとして組み込むことで、特別に設計されたエンコーダと共同トレーニングによってこの問題を解決することもできます。これらの例に加えて、最初に取り組むべき可能なエンティティは人、機関などです。著者たちは、この種のアプローチはパラメータ/非パラメトリックな知識のスケーリングとコンテキストの長さ制限の解決策を提供すると主張しています。複雑さと情報は数多くのモダリティエンコーダに分散されることができます。これにより、モダリティを介して更新された情報を注入する問題も解決するかもしれません。研究者たちは、このような潜在的なフレームワークの枠組みを提供し、エンティティ駆動の言語モデルの開発の約束と課題について議論しています。

「パーティションを使用しよう、ルーク！SQLクエリの最適化に役立つシンプルで実証済みの方法」

データサイエンティストはSQLが大好きですが、クエリのパフォーマンスを向上させる書き方が苦手です（おそらく「S-Q-L」と発音するか、「シークエル」と発音するかを議論する時間に費やしすぎているためですか？）この記事では、...

「なぜ機械は思考できるのか」というテーマに関して

17世紀に、レネ・デカルトは比較的新しい考えを紹介しましたーCogito ergo sum（「私は考える、ゆえに私は存在する」）この簡単な形式は、西洋哲学の基礎となりました

「Pixel 8 Pro」という初めてのAI搭載スマートフォンは、現在Gemini Nanoで稼働しており、さらにAIのアップデートがPixelポートフォリオにも導入されています」

ニューフィーチャードロップは、Pixelハードウェアへのアップデートをもたらしますさらに、Gemini Nanoは、Pixel 8 Proのデバイス内生成AI機能をパワーアップします

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…

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