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OpenAIのAPIとBubbleを使用した4つのアプリのアイデア

これが、AIとノーコードを組み合わせて、人々が愛するアプリを作成する方法です

VoAGIニュース、11月22日：パンダとの7つの必須データ品質チェック•2024年に試してみるべき5つのベクトルデータベースのベスト

今週のVoAGIでは、pandasを使用してデータ品質チェックの方法を学びます欠損したレコードや外れ値、一貫性のないデータ入力などを検出しますまた、トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションのためのベクトルエンベディングの格納、インデックス付け、クエリにおいて、その多様性、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

NEWS

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＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

CSVからPDFへ：自動データビジュアライズレポート作成のためのGPT-4のプロンプト

「GPT-4の素晴らしい新機能の一つは、データを作成したばかりの場合でも、チャートや地図を含めたPDFファイルをその場で作成できる能力です過去数日間にわたって、GPT-4は…」

即座のマルチビジュアライゼーションダッシュボードのためにGPT-4を促す

この更新の新しい力は、基本的なプロンプトエンジニアリングを使用して複雑なデータセットからデータ可視化を即座に作成するシンプルさですダッシュボードの作成に関するケーススタディを見ていきましょう...

「ターシャーに会ってください：GPT4のようなマルチモーダルLLMとのウェブインタラクションを可能にするオープンソースのPythonライブラリ」

AIの成長とそれによる私たちの生活への影響はますます大きくなっており、AIをより便利で使いやすくするための研究が行われています。今日、AIは日常生活のあらゆる側面で有用性を見出しています。多岐にわたる分野で広範な研究が行われてきました。そのため、Reworkdの研究者たちは、GPT-4などのマルチモーダル言語モデル（LLM）とのWebインタラクションを容易にするための、オープンソースのPythonライブラリであるTarsierを開発しました。 Tarsierは、ウェブページ上のインタラクティブな要素を視覚的にタグ付けし、ユーザーとマシンの間のインタラクションを可能にする橋の役割を果たします。 Tarsierは、LLMの複雑なウェブインタラクションのプロセスを簡略化します。これは、角括弧やIDなどの一意の識別子を使用して要素にタグを付けることによって実現されます。これらの要素は、ボタン、リンク、および入力フィールドなど、ページ上で表示される要素であり、GPT-4がアクションを実行するための重要なマッピングを確立します。言い換えれば、Tarsierは、言語モデルにウェブを理解可能にする翻訳者の役割を果たします。 Tarsierの特徴の1つは、ページを視覚的に表現する能力です。この機能は、既存のビジョン言語モデルが直面する課題に対して重要となります。Tarsierは、光学文字認識（OCR）ユーティリティを提供することで、ページのスクリーンショットをホワイトスペース構造化された文字列に変換し、非マルチモーダルLLMでもウェブページの内容と意味を理解できるようにします。 Tarsierは、言語モデルのインタラクション能力を大幅に向上させる2つの基本的なユーティリティを導入しています。これらは、インタラクティブな要素のタグ付けとスクリーンショットのOCRテキスト表現への解析です。 Tarsierは、一意の識別子を使用してインタラクティブな要素にタグを付けるという点で他とは一線を画しています。この識別子により、言語モデル（LLM）は、ボタンのクリック、リンクの追跡、入力フィールドの完成など、自分が対応できる要素を理解することができます。このタグ付けの方法により、理解力が向上し、LLMの選択肢とウェブページの基盤となる要素との明確な関連性が生まれます。 Tarsierのもう一つの革新的な特徴は、スクリーンショットを空間的に認識できるOCRテキスト表現に変換できる能力です。この進歩により、GPT-4などのテキストのみのLLMを用いてウェブタスクを実行することが可能になります。本質的に、Tarsierは視覚に頼らずに言語モデルがウェブと対話するためのAIアプリケーションの可能性を広げます。また、Tarsierには、LangchainやLlamaIndexなどのよく知られたLLMライブラリとの使用方法を示すクックブックがあり、オンボーディングプロセスを簡単にすることができます。これらのクックブックにより、人々は有用な例や知見を提供しながら、直接Tarsierの機能を体験することができます。まとめると、TarsierはLLMの能力向上のために必要なツールです。オンライン要素の整理された描写を提供することで、LLMにウェブの複雑さを探求し理解するためのツールを提供します。OCRツールを備えることで、テキストのみのモデルにまで利用範囲を広げ、障壁を取り除き、多様で適応性のあるAI環境を促進します。この記事は、Meet Tarsier: An Open Source Python Library to Enable Web Interaction with Multi-Modal LLMs like…

「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

「中国AI研究チームが導入した4K4D ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のない描画速度を実現する4Dポイントクラウド表現」

ダイナミックビューシンセシスは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型仮想再生を生成しようとするコンピュータビジョンとグラフィックのタスクです。この技術の実用性は、高忠実度なリアルタイムレンダリング能力に依存しており、VR / AR、スポーツ放送、芸術的パフォーマンスキャプチャなどで使用されます。従来のアプローチでは、動的な3Dシーンをテクスチャ付きメッシュシーケンスとして表現し、複雑なハードウェアを使用して再構築しますが、制御された環境に限定されます。最近の研究では、RGBビデオから動的な3Dシーンを再構築するための暗黙のニューラル表現が、微分可能なレンダリングを通じて非常に成功しています。最近開発された手法では、対象シーンを動的な放射輝度場としてモデル化し、ボリュームレンダリングを使用して画像を合成し、最適化のために入力画像と比較します。動的ビューシンセシスで印象的な結果を達成しているにもかかわらず、既存の手法は通常、1080pの解像度で画像をレンダリングするために数秒または数分の時間を要します。静的なビューシンセシスの手法に触発され、特定のダイナミックビューシンセシスのテクニックは、コストまたはネットワーク評価の数を減らすことによってレンダリング速度を向上させます。これらの戦略を採用することにより、MLPマップとして知られる表現は、ダイナミックな前景人物のためのレンダリング速度を41.7 fpsに達成します。ただし、レンダリング速度の課題は依然残ります。MLPマップは、中程度の解像度の画像（384×512）を合成する場合にのみリアルタイムのパフォーマンスを発揮します。4K解像度の画像をレンダリングする場合、その速度は1.3 FPSまで低下します。この研究では、4K4Dという新しいニューラル表現を紹介し、動的な3Dシーンのモデリングとレンダリングに使用します。4K4Dは、レンダリングの速度を大幅に改善し、レンダリングの品質において競争力を維持しています。システムの概要を以下に示します。このコアのイノベーションは、4Dポイントクラウド表現とハイブリッド外観モデルにあります。具体的には、動的なシーンでは、空間刻みアルゴリズムを使用して取得した荒いポイントクラウドシーケンスを使用し、各ポイントの位置を学習可能なベクトルとしてモデル化します。4D特徴グリッドを導入し、各ポイントに特徴ベクトルを割り当て、それをMLPネットワークに入力してポイントの半径、密度、および球面調和（SH）係数を予測します。 4D特徴グリッドは、ポイントクラウドに空間的正則化を自然に適用し、最適化のロバスト性を向上させます。さらに、異なる可能な深さの剥離アルゴリズムを開発し、ハードウェアラスタライザを使用して前例のないレンダリング速度を実現します。研究では、MLPベースのSHモデルが動的シーンの外観を表現する際の課題を特定しています。これに対処するために、SHモデルを補完するための画像ブレンディングモデルを導入して、シーンの外観を表現します。重要な設計の選択肢により、画像ブレンディングネットワークは視線方向と独立しており、トレーニング後の事前計算を可能にし、レンダリング速度を向上させます。ただし、この戦略は、ビュー方向に沿った離散動作の課題を導入し、連続のSHモデルを使用して緩和されます。3Dガウススプラッティングとは異なり、SHモデルのみを使用するのではなく、このハイブリッド外観モデルは入力画像で捉えられた情報を十分に活用し、レンダリング品質を効果的に向上させます。著者によって報告された広範な実験では、4K4Dは注目すべきレンダリング品質であると同時に、桁違いに高速なレンダリングを達成しています。RTX 4090 GPUを使用した場合、この手法は1080pの解像度で最大400 FPS、4Kの解像度で80 FPSに達するとのことです。以下の画像は、最先端の技術との視覚的比較です。これは4K4Dの概要であり、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のない高速なレンダリングを可能にする革新的なAI 4Dポイントクラウドの表現です。詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクを参照していただくか、お気軽にお問い合わせください。

「音で見る：GPT-4V（イジョン）とテキスト読み上げ技術による視覚障がい者のサポート」

視覚障害者のナビゲーションを強化する：GPT-4V（ision）とTTSを統合した高度な感覚支援

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