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「GPT-4V（ビジョン）のコンセプトを理解する：新しい人工知能のトレンド」

OpenAIはAIの最新の進歩において、GPTやDALLEといった非常に優れたモデルを有しています。GPT-3のリリースは、テキストの要約、文の補完などの言語処理能力を持つ画期的なモデルでした。その後継モデルであるGPT-4のリリースは、AIシステムとの対話方法において重要な変化をもたらし、テキストと画像の両方を処理する多モーダル機能を提供しています。さらにその機能を拡張するために、OpenAIは最近、GPT-4V(ision)をリリースしました。これにより、ユーザーはGPT-4モデルを使用して画像入力を分析することができます。近年、異なるデータ形式を処理できる多モーダルLLMの開発が増えています。GPT-4は、多くのベンチマークで人間レベルの基準を示しているモデルの一つです。GPT-4V(ision)は、GPT-4の既存の機能の上に構築されており、テキストとの相互作用機能に加え、ビジュアル分析機能も提供しています。モデルはGPT-Plusに加入することでアクセスすることができますが、APIを介したアクセスについてはウェイトリストに参加する必要があります。 GPT-4V(ision)の主な特徴モデルの主な能力には、以下があります：ユーザーからスクリーンショット、写真、ドキュメントなどのビジュアル入力を受け付け、さまざまなタスクを実行することができます。オブジェクト検出を行い、画像内に存在する異なるオブジェクトに関する情報を提供することができます。さらに、グラフやチャートなどの形式で表されるデータを分析することが可能です。また、画像内の手書きテキストを読み取り、理解することができます。 GPT-4V(ision)の応用 GPT-4V(ision)の興味深い応用の一つは、データ解釈です。モデルはデータ可視化を分析し、それに基づいて重要な洞察を提供することができます。これにより、データの専門家の能力が向上します。このモデルは、ウェブサイトのデザインに基づいてコードを書くことも可能です。これにより、ウェブ開発のプロセスを大幅に加速することができます。 ChatGPTは、ライターズブロックを克服し、素早くコンテンツを生成するためにコンテンツクリエーターに広く使用されてきました。ただし、GPT-4V(ision)の登場により、それは完全に異なるレベルにまで進化しました。たとえば、まずDALLE 3からイメージを生成するためのプロンプトを作成し、それを使用してブログを書くことができます。このモデルは、駐車状況の分析、画像内のテキストの解読、オブジェクトの検出（およびオブジェクト数のカウントやシーンの理解などのタスク）、などにも役立ちます。モデルの応用は上記で挙げたポイントに限定されず、ほとんどの領域に適用することができます。 GPT-4V(ision)の制限事項モデルは非常に優れていますが、画像の入力に基づいて間違った情報を提供することがあるため、注意が必要です。そのため、完全に頼るのではなく、データ解釈を行う際には人間が結果を検証する必要があります。また、複雑な推論はGPT-4にとって難しい領域であり、例えば数独の問題などが該当します。プライバシーとバイアスは、このモデルの使用に関連するもう一つの重要な問題です。ユーザーによって提供されたデータは、モデルの再トレーニングに使用される可能性があります。GPT-4も、前身のモデルと同様に、社会的なバイアスや視点を再強化しています。そのため、制限事項を考慮して、GPT-4V(ision)は科学的な画像や医療アドバイスの提供などの高リスクなタスクには使用されないほうが良いでしょう。結論 GPT-4V(ision)は、AIの能力において新たな基準を設けた強力な多モーダルLLMです。テキストと画像の両方を処理する能力により、AIを活用したアプリケーションの新たな可能性が開かれています。それにはまだ制限があるものの、OpenAIはこのモデルを安全に使用できるよう取り組んでおり、完全に依存することではなく、分析を補完するために使用することができます。記事「GPT-4V(ision)の概念を理解する：新しい人工知能のトレンド」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

タイムシリーズの異常値のデマイスティファイ：2/4

「私たちは、外れ値で密集した時系列データである#rovella関連のツイートから始め、平均と…という2つの基本的な情報だけを使用して、非常に直接的な方法でそれらを特定しました」

GPT-4の進化：Python Plotlyダッシュボードの簡単な作成方法

数ヶ月前、私はPythonのplotlyダッシュボード作成のためのGPT-4のプロンプト方法に関する一連の（まずまず成功した）記事を書きました最近、GPT-4はデータの可視化を分析して表示する能力を大幅に向上させましたそれは今や簡単にマルチビジュアルなPythonのplotlyダッシュボードの作成に対応できるのでしょうか？読んで確かめましょう！

「2024年に機械学習を学ぶ方法（もし最初からやり直せるなら）」

私は元メタ教授のもとで働く学生研究者であり、Google DeepMindやAmazonなどのクールな企業と面接をする機会がありましたが、この地点にたどり着くまでに3年以上かかりましたですので、今日は…

「One-2-3-45++に出会ってみましょう：おおよその1分で単一の画像を詳細な3Dテクスチャメッシュに変換する革新的な人工知能手法」

UCサンディエゴ、浙江大学、清華大学、UCLA、およびスタンフォード大学の研究者たちは、高速かつ高品質な3Dオブジェクト生成のための革新的なAI手法「One-2-3-45++」を発表しました。この手法は、まず2次元拡散モデルを活用し、一貫したマルチビュー画像の生成のために微調整を行います。次に、これらの画像を詳細な3Dのテクスチャつきメッシュに変換するために、マルチビューによる条件付きの3Dネイティブ拡散モデルが使用されます。この手法により、約1分間で入力画像によく似た高品質で多様な3Dアセットが合成され、実用アプリケーションにおける速度と忠実度の課題に取り組まれています。 One-2-3-45++は、1枚のRGB画像からわずか1分未満で高品質な3Dオブジェクトを生成する手法です。マルチビュー画像を活用し、生成されたメッシュのテクスチャを軽量の最適化プロセスを介して改善します。比較的な評価では、One-2-3-45++がCLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアにおいてベースライン手法よりも優れていることが示されています。3D拡散モジュールの効果に対するマルチビュー画像の重要性が強調され、一貫したマルチビューの生成において既存手法に対して改善が見られました。この研究は、単一の画像やテキストに基づいて3D形状を生成するという課題に取り組んでおり、さまざまなアプリケーションにとって重要です。既存の手法は、3Dトレーニングデータの不足により未知のカテゴリにおいて汎化する際に改訂する必要があります。提案されたOne-2-3-45++手法は、以前のOne-2-3-45の欠点を克服し、一貫したマルチビュー画像を同時に予測し、マルチビューによる条件付きの3D拡散ベースモジュールを使用して効率的かつ現実的な3D再構築を実現します。この手法は、細かい制御を持ちつつ1分未満で高品質な結果を達成し、ベースライン手法を上回っています。広範なマルチビューと3DペアリングでトレーニングされたOne-2-3-45++モデルは、各ステージに別々の拡散ネットワークを使用しています。最初のステージでは通常の3D畳み込みを使用して完全な3D占有ボリュームを作成し、2番目のステージでは3Dスパース畳み込みを3Dライトボリュームに取り入れます。マルチビュー画像によって誘導される軽量の改善モジュールは、テクスチャの品質を向上させます。CLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアを含む評価指標は、この手法がベースライン手法を上回っていることを示しています。ユーザー調査によっても品質が検証され、既存手法と比較してランタイムの効率性が強調されました。 One-2-3-45++はCLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアにおいてベースライン手法を上回し、優れた品質とパフォーマンスを示しています。改善モジュールはテクスチャの品質を向上させ、CLIPの類似度スコアを高めることにつながります。さらに、この手法は最適化ベースの手法と比較して優れたランタイムの利点を提供し、迅速な結果を提供します。まとめると、One-2-3-45++は、1枚の画像から迅速かつ正確に高品質な3Dテクスチャ付きメッシュを生成する非常に効率的なテクノロジーです。ユーザー調査によって、入力画像との品質と整合性において他のテキストから3Dモデリング手法よりも優れていることが検証されました。さらに、最適化ベースの代替手法を上回し、迅速な結果を提供します。将来の研究は、より大規模かつ多様な3Dトレーニングデータセットの活用、追加の後処理技術の探求、テクスチャの改善モジュールの最適化、幅広いユーザースタディの実施、および他の情報タイプの統合に注力する必要があります。この手法を仮想現実、ゲーム、コンピュータ支援設計などのさまざまな分野で適用する際の有効性と潜在的な影響を評価することが重要です。

「大型言語モデルによる多様な学問領域における包括的評価：GPT-4で科学的発見のフロンティアを明らかにする」

最近、大型言語モデル（LLM）は人工知能（AI）コミュニティから多くの賞賛を受けています。これらのモデルは卓越した能力を持ち、コーディング、数学、法律から人間の意図や感情を理解するまで、さまざまな分野で優れた成果を上げています。自然言語処理、理解、生成の基礎に基づいており、これらのモデルはほとんどの産業に変化をもたらす可能性を秘めています。 LLMはテキストだけでなく、画像処理、音声認識、強化学習なども行い、その適用範囲と適応性を証明しています。最近OpenAIによって導入されたGPT-4は、そのマルチモーダル性から非常に人気があります。GPT 3.5とは異なり、GPT 4はテキスト形式と画像形式の両方の入力を受け付けることができます。いくつかの研究では、GPT-4が人工汎用知能（AGI）の初期の証拠を示しているとさえ言われています。GPT-4の一般的なAIタスクでの効果は、科学者や研究者がLLMに焦点を当てたさまざまな科学の領域を探求するきっかけとなっています。最近の研究では、研究チームがGPT-4を特に焦点として、自然科学研究の文脈でのLLMの能力を研究しました。生物学、材料設計、薬剤開発、計算化学、偏微分方程式（PDE）など、自然科学の幅広い分野に焦点を当てています。研究ではGPT-4を詳細に研究するために、LLMとして使用し、特定の科学的領域でのLLMの性能と可能性を包括的に紹介しています。研究は生物学、材料設計、偏微分方程式（PDE）、密度汎関数理論（DFT）、分子動力学（MD）など、幅広い科学分野をカバーしています。チームは、LLMが科学的なタスクで評価され、GPT-4の領域特異的な専門知識を完全に活用し、科学の進歩を加速し、リソースの割り当てを最適化し、学際的な研究を推進する必要があることを共有しています。研究は予備的な結果に基づいて、GPT-4がさまざまな科学的応用に有望な可能性を示しており、複雑な問題解決と知識の統合タスクを管理する能力を示しています。研究論文は、GPT-4のドメイン間の知識ベース、科学的理解力、数値計算スキル、多様な予測能力を詳細に調査しています。研究は、GPT-4が生物学と材料設計の分野で広範なドメインの専門知識を示しており、特定のニーズに役立つことを示しています。モデルは薬剤開発の文脈で属性を予測する能力があります。GPT-4は計算化学やPDE研究の分野での計算と予測に役立つ潜在能力を持っていますが、特に定量的な計算ジョブにおいてはわずかに精度が向上する必要があります。結論として、この研究は大規模な機械学習とLLMの急速な発展をハイライトし、基本的な科学モデルの構築とLLMを専門の科学ツールやモデルと統合する動的な研究に焦点を当てています。

基本に戻るウィーク4：高度なトピックと展開

「VoAGIの基礎に戻るシリーズ第4週へようこそ今週はニューラルネットワークやデプロイメントなど、より高度なトピックについて掘り下げます」

Data science

特定のタスクを効率的に解決するための4つのパンダのワンライナー

サードパーティのライブラリは、ニーズに応えて作成および開発されます誰もが座って「ツールを作成し、他の人がそれを必要とする状況が発生するのを待つ」とは言いません代わりに、彼らは・・・

「カスタムレンズを使用して、よく設計されたIDPソリューションを構築する-パート4パフォーマンス効率性」

「顧客がプロダクション用のインテリジェントドキュメント処理（IDP）のワークロードを持っている場合、よくWell-Architectedレビューの依頼を受けますエンタープライズソリューションを構築するためには、開発リソース、コスト、時間、ユーザーエクスペリエンスをバランスさせて、望ましいビジネスの成果を達成する必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、組織が運用およびアーキテクチャの学習を行うための体系的な方法を提供します...」

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