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「$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チャットボットが$1未満で数分でソフトウェアを作成する」

AIチャットボットが仮想のソフトウェア会社ChatDevを運営し、ソフトウェアをわずか7分で一から開発し、コストを1ドル以下に抑えるという驚くべき可能性を示す研究が行われました。OpenAIのChatGPTなどの強力なAI技術によって実現されたこの驚異的な成果は、ソフトウェア開発の新たな扉を開くものです。この記事では、この研究の興味深い結果を探求し、AIチャットボットがこの偉業を成し遂げた方法と、テクノロジー業界への影響を探ります。また読む: MetaがCode Llamaをリリース：最新のAIコーディングツール実験: ChatDevの作成ブラウン大学と中国のいくつかの大学の研究者たちは、AIチャットボット（特にChatGPTの3.5モデルを使用したもの）が最小限の人間の介入でソフトウェア開発を処理できるかどうかをテストすることを目指しました。彼らは、よく知られたウォーターフォールソフトウェア開発モデルに触発された架空のソフトウェア開発会社ChatDevを設立し、設計、コーディング、テスト、ドキュメントの4つの主要な段階で構成されました。また読む: Codey: GoogleのジェネレーティブAIによるコーディングタスク AIの役割と共同プロセス研究者はAIボットに異なる役割を割り当て、それぞれ特定のタスク、通信プロトコル、制約を提供しました。CEOとCTOは「設計」の段階を主導し、プログラマとアートデザイナーは「コーディング」の段階を担当しました。プロセスの各段階で、AIボットはお互いとコミュニケーションを取り、最小限の人間の入力を必要としました。この共同プロセスには、プログラミング言語の選択やバグの特定などの意思決定が含まれていました。ボットたちはシームレスに連携し、ソフトウェアの完全な開発まで各段階でプロジェクトを進めました。効率とコスト効果この実験では、さまざまなソフトウェアシナリオが含まれており、開発の時間とコストを測定するための分析が行われました。ChatDevは、平均してわずか7分でソフトウェア開発の全プロセスを完了し、驚くべきコストである1ドル未満でした。ボットの「メモリ」と「自己反省」の機能により、この驚異的な偉業が達成され、潜在的な脆弱性が特定され、解決されました。研究では、86.66%の精度率が報告され、ほとんどの生成されたソフトウェアシステムが完璧に実行されました。ChatDevによって示されたこの効率とコスト効果は、ソフトウェア開発業界に広範な影響を与えます。意義と現実世界への応用この研究の結果は、ChatGPTなどの生成AI技術が特定の業務を遂行する際の膨大な潜在能力を示しています。ChatGPTは、導入以来、生産性を向上させ、時間を節約するためにさまざまな産業でますます採用されています。コーダーたちもChatGPTなどの生成AIツールを迅速に受け入れています。たとえば、ベルリンのコーダーであるDaniel Dippoldは、ChatGPTを使用してアパートを見つけるのを助けるプログラムを開発しました。Amazonなどの大手テック企業もソフトウェア開発にChatGPTの力を活用し、その広範な応用範囲を示しています。また読む: プログラマーを支援するコードを生成できる10のAIツール課題と将来の展望この研究は確かに画期的である一方、その限界も認識することが重要です。研究者は、ソフトウェア作成に影響を与える可能性がある言語モデルのエラーやバイアスを特定しました。しかし、研究者たちは、これらの課題がAIの進化に伴い解決されるということに楽観的です。また読む:…

「ストリーミング巨人Netflix、ライターストライキ継続中にAIジョブを$900,000でリストアップ」

「ストリームサービスが好きで、機械学習製品管理に熱心な方はいらっしゃいますか？もしそうなら、最近Netflixが掲示した求人情報に目を通してみると良いかもしれませんAIに特化したポジションで、年収は高い範囲の90万ドルとなっています...」

「MongoDBの時系列コレクションとAmazon SageMaker Canvasで洞察力の向上を加速する」

これは、MongoDBのBabu Srinivasanと共同執筆したゲスト投稿です現在の急速に変化するビジネスの風景では、リアルタイムの予測を行う能力の欠如は、正確かつタイムリーな洞察に重要な依存をする産業にとって、重要な課題をもたらしますさまざまな産業におけるリアルタイムの予測の欠如は、意思決定に重要な影響を与える切迫したビジネスの課題を提起します

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

「AIは本当に人間のように小説を書くことができるのか？ Sudowriteの詳細を知り、このSudowriteのレビューで真実を解明しましょう」

ビジネスにおけるAIの潜在的なリスクの理解と軽減

「この技術を導入する際に遭遇する可能性のあるAIのリスクを学びましょうビジネスオーナーとして、そのようなリスクを避けるためにできることを理解しましょう」

チャットGPTプラグインとの安全なインタラクションの変換ガイド

イントロダクションかつては静的なコンテンツの領域であったChatGPTは、ChatGPTプラグインの注入によって革命的な変革を遂げています。これらのプラグインは仮想の鍵として機能し、デジタルストーリーテリングの未踏の領域を開拓し、ユーザーエンゲージメントを再構築しています。このガイドでは、ChatGPTプラグインがブログの世界にシームレスに統合される過程を探求し、創造性を育み、コミュニティを構築し、絶えず変化する景観での進歩を予測する可能性を明らかにします。学習目標 ChatGPTプラグインを有効化およびインストールする手順を学び、言語モデルの機能を向上させる方法を理解する。 ChatGPTプラグインのアクティブなステータスを確認し、シームレスなユーザーエクスペリエンスのためにそのパフォーマンスを監視する方法を理解する。 APIキーの取得と必要なパッケージのインストールを含む、アプリケーションにChatGPTプラグインを統合するための簡略化されたガイドを探索する。医療、金融、製造などの実際の応用に焦点を当て、ChatGPTプラグインが効率と意思決定に与える影響を示す。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPTプラグインの世界に飛び込むことは、会話ツールキットに個人のタッチを加えることと同じです。これらのモジュール拡張機能は、ユーザーが相互作用を調整し、特定のブログ目標を達成する力を与えています。コンテンツを生成するだけでなく、オーディエンスに対してユニークでダイナミックな体験を作り上げることに関わるのです。 ChatGPTプラグインの変革的な役割 ChatGPTプラグインの変革的な役割について掘り下げることで、ユーザーエンゲージメントへのその変革的な影響が明らかになります。ChatGPTは単体の形態で印象的な自然言語処理を提供しますが、プラグインは専門機能を導入することにより、その体験をさらに向上させます。これらの機能は、トリガーされる応答や文脈に気を配った相互作用から外部APIによるリアルタイム情報の取得まで、さまざまなものです。この革新的なダイナミックは、静的な会話モデルから多目的かつ適応性のあるツールへの進化を示しており、ChatGPTとの相互作用の方法において新たな次元を開くものです。これらのプラグインの具体的な内容に探求していくことで、会話型AIの世界を再構築する可能性がますます明らかになります。プラグインの影響を活用する私たちの探求では、これらの多才なツールの深い意義と安定性を慎重に検証します。ChatGPTプラグインが重要であり続ける理由を探求し、ユーザーとの相互作用の形成と豊かさを探ります。このセクションでは、ChatGPTフレームワーク内でChatGPTプラグインの安定性を詳細に検証し、その信頼性と堅牢性について洞察を提供します。これらのプラグインの影響を探ることによって、さまざまな会話シナリオでの安定したパフォーマンスと重要性について包括的な理解を提供することを目指しています。制約と技術の理解実践的な側面について見てみましょう。安定性と制約は重要な考慮事項です。これらのプラグインはChatGPTフレームワーク内でどのように動作するのでしょうか？ニュアンスを理解し、エクスペリエンスを最適化し、情報を得るための情報を得るための知識を活用しましょう。同時に使用できるプラグインの数にはどのような制約がありますか？効果的なカスタマイズに関する実践的な考慮事項を探索しましょう。 ChatGPTプラグインの能力とパフォーマンスに影響を与える、GPT-4の興味深い影響について。基礎となるモデルの次のイテレーションとして、GPT-4の進歩はプラグインの機能に影響を与えます。この探求により、技術の発展がChatGPTプラグインの機能にどのように影響するかが示されます。これらの制約と技術的なニュアンスを包括的に理解することで、ユーザーはChatGPTプラグインの領域を知識を活用して安全かつ効果的に進めることができます。安全性とモニタリング安全性は最重要です。ChatGPTプラグインに関連する安全性について掘り下げ、安全な相互作用のための対策を概説します。安全性に関するよくある質問について、簡潔なFAQ形式で説明し、分かりやすさと安全性を築き上げます。 ChatGPTプラグインの安全性に焦点を当てたよくある質問（FAQ）を提示します。これらはChatGPT体験にプラグインを組み込むことに関するユーザーの疑問をカバーします。FAQは、安全に関する側面に関する明確化を求めるユーザーにとって貴重なリソースとなります。このステップバイステップの検証ガイドにより、ユーザーは自分のプラグインが会話に積極的に貢献していることを確認できるようになります。安全性を重視し、効果的なモニタリングのためのツールを提供することで、このセクションではユーザーがChatGPTプラグインの世界を安全かつ自信を持って進むために必要な知識を提供します。費用、アクセス、およびインストール…

クライテリオンを使用したRustコンパイラの設定のベンチマーキング

この記事では、まず、人気のある基準箱を使用してベンチマークする方法について説明します次に、コンパイラの設定を横断してベンチマークする方法について追加情報を提供します各組み合わせについて…

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

紹介 AI音声クローンはソーシャルメディアで大流行しています。これにより、創造的な可能性が広がりました。ソーシャルメディアで有名人のミームやAI声の上書きを見たことがあるかもしれません。それがどのように行われているのか疑問に思ったことはありませんか？Eleven Labsなど、多くのプラットフォームがAPIを提供していますが、オープンソースソフトウェアを使用して無料で行うことはできるのでしょうか？短い答えは「YES」です。オープンソースには音声合成を実現するためのTTSモデルとリップシンクツールがあります。したがって、この記事では、音声クローンとリップシンクのためのオープンソースのツールとモデルを探求してみましょう。学習目標 AI音声クローンとリップシンクのためのオープンソースツールを探求する。 FFmpegとWhisperを使用してビデオを転写する。 Coqui-AIのxTTSモデルを使用して声をクローンする。 Wav2Lipを使用してビデオのリップシンクを行う。この技術の実世界での使用例を探求する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。オープンソーススタック既にご存じのように、私たちはOpenAIのWhisper、FFmpeg、Coqui-aiのxTTSモデル、およびWav2lipを私たちの技術スタックとして使用します。しかし、コードに入る前に、これらのツールについて簡単に説明しましょう。そして、これらのプロジェクトの作者に感謝します。 Whisper： WhisperはOpenAIのASR（自動音声認識）モデルです。これは、多様なオーディオデータと対応するトランスクリプトを用いて、650,000時間以上のトレーニングを受けたエンコーダ-デコーダトランスフォーマーモデルです。そのため、オーディオからの多言語の転写に非常に適しています。エンコーダは、30秒のオーディオチャンクのログメルスペクトログラムを受け取ります。各エンコーダブロックは、オーディオ信号の異なる部分を理解するためにセルフアテンションを使用します。デコーダは、エンコーダからの隠れ状態情報と学習済みの位置エンコーディングを受け取ります。デコーダはセルフアテンションとクロスアテンションを使用して次のトークンを予測します。プロセスの最後に、認識されたテキストを表すトークンのシーケンスを出力します。Whisperの詳細については、公式リポジトリを参照してください。 Coqui TTS： TTSはCoqui-aiのオープンソースライブラリです。これは複数のテキスト読み上げモデルをホストしています。Bark、Tortoise、xTTSなどのエンドツーエンドモデル、FastSpeechなどのスペクトログラムモデル、Hifi-GAN、MelGANなどのボコーダなどがあります。さらに、テキスト読み上げモデルの推論、調整、トレーニングのための統一されたAPIを提供しています。このプロジェクトでは、xTTSというエンドツーエンドの多言語音声クローニングモデルを使用します。これは英語、日本語、ヒンディー語、中国語などを含む16の言語をサポートしています。TTSについての詳細情報は、公式のTTSリポジトリを参照してください。 Wav2Lip： Wav2Lipは、「A Lip Sync…

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる：JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

「Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)開発における広範なセットの完全に管理された統合開発環境(IDE)を提供していますこれには、JupyterLab、Code-OSS(Visual Studio Codeオープンソース)に基づいたCode Editor、およびRStudioが含まれていますそれは、データの準備から構築・トレーニングまでの各ステップのための最も包括的なツールのアクセスを提供します...」

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