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(「AI ga hontōni watashitachi o zenmetsu saseru kanōsei ga aru no ka, shirouto ni yoru gaido」)

「私は法律とビジネス管理の二重の学位を持ち、専門分野は精神健康、ライティングのヒント、自己啓発、生産性、エンターテイメントです私はテクノロジーに詳しくありませんコーディングはできません私は...」

Amazon AlexaのAI研究者がQUADRoを発表：QAシステムの向上に向けた画期的なリソースで、440,000以上のアノテーション付きの例があります

人工知能（AI）と機械学習（ML）の能力は、あらゆる可能な産業に進出することを成功裏に可能にしました。最近では、大規模言語モデル（LLM）と質問応答システムの導入により、AIコミュニティは大きな進歩を遂げています。事前計算されたデータベースから効率的に応答を取得することは、自動質問応答（QA）システムの開発における一般的なステップです。主なQAパラダイムには、オープンブック型とクローズドブック型の2つがあります。オープンブック型、またはリトリーブアンドリード型は、適切な素材を大量の文書コーパス、頻繁にインターネットから取得する2つの手順を経て、異なるモデルや手法を適用して取得された素材から解決策を取り出す手法です。一方、クローズドブック型は最近の手法であり、外部のコーパスを利用せずにT5などのSeq2Seqモデルを基にしたモデルを訓練することで、結果を生成します。クローズドブック技術は優れた結果を示しているものの、多くの産業アプリケーションに対してリソースが過剰であり、システムのパフォーマンスに重大なリスクをもたらす可能性があります。質問応答型データベース（DBQA）は、パラメータや大規模なコーパスの情報に頼るのではなく、事前生成された質問応答のデータベースから応答を取得する方法です。これらのシステムの主要な部分は、質問と回答のデータベース、データベースのクエリに対する検索モデル、および最適な回答を選ぶランキングモデルです。DBQA技術により、迅速な推論と再学習モデルなしで新しいペアを追加できる能力が可能となり、新しい情報を導入することができます。 DBQA技術の課題の一つは、検索およびランキングモデルの開発における充分なトレーニングデータの不足です。既存のリソースはスコープと内容の面で不足しており、注釈プロセスの品質を向上させる必要があるものや、質問と質問の類似性に焦点を当て、回答を無視するものが多数存在しています。これらの課題に対処するため、研究者チームは質問応答データベースの検索に関するデータセットとモデルであるQUADRoを提案しました。これは訓練と評価のために特別に作成された新しいオープンドメインの注釈リソースです。リポジトリの15,211の入力質問には、各質問に関連する30の質問応答ペアがあります。このコレクションには合計で443,000の注釈付きサンプルが含まれています。入力クエリに対する各ペアの重要性を示すバイナリインジケータがラベル付けされています。研究チームはまた、このリソースの品質と特性をいくつかの重要なQAシステムコンポーネントに関して評価するための徹底した実験も行いました。これらの要素には、トレーニング方法、入力モデルの構成、および回答の関連性が含まれます。実験は、このデータセットで訓練されたモデルの挙動とパフォーマンスを検討することで、関連する応答を取り出すために提案された方法がどれだけうまく機能するかを示しました。まとめると、この研究は、自動品質保証システムにおけるトレーニングとテストデータの不足を解決するために、有用なリソースを導入し、リソースの属性を慎重に評価することで、包括的な理解を支援しています。トレーニング戦略と回答の関連性のような重要な要素に重点を置くことで、評価が補完されます。

(Donna data no shigoto demo ukeru to iu koto wa, kariara toshite saiaku no sentaku deari, kawari ni nani o subeki ka)

厳しい就職市場によって、仕事ではなく命を賭けてハンガーゲームのように戦っているような気持ちになっていませんか？もしあなたがもう投げやりになることを考えている段階まで来ているなら、

In this article, we will explore the fascinating world of NOIR, Stanford University’s mind-controlled AI robot.

「物事がもうこれ以上狂ったことになり得ないと思っていたときに、スタンフォード大学が心の力で動かせるロボットを発表しましたしかし、それはどのように機能するのでしょうか？」

「あなたはiPhoneに1,000ドル支払いましたが、Appleがまだそれを管理しています」

会社は、安全警告や故障を引き起こすソフトウェアを使用してデバイスをコード化しており、修理を困難にしています

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多目的データキット（VDK）は、データ管理の複雑さを簡素化するために設計されたオープンソースのデータインジェスチョンおよび処理フレームワークですVDKは、さまざまなデータ統合タスクを処理できますが、以下に示すような...

ケンブリッジ大学の研究者が50,000枚の合成された写真リアルな足のイメージデータセットと新しいAIライブラリを紹介

健康、ファッション、フィットネス産業は、写真から人体の3Dモデルを復元する難しいコンピュータビジョンの課題に非常に興味があります。この研究では、人間の足の3Dモデルを再構築する問題に取り組んでいます。正確な足のモデルは、シューズの購入、オーソティクス、個人の健康管理に役立ちます。また、写真から3Dモデルを復元するアイデアは、これらのビジネスのデジタル市場が成長するにつれて非常に魅力的になっています。既存の足の再構築ソリューションには、4つのタイプがあります。高価なスキャニング装置、ノイズの多いポイントクラウドの再構築、デプスマップやTrueDepthカメラのような携帯電話ベースのセンサーを使用した再構築、Structure from Motion（SfM）に続くMulti-View Stereo（MVS）、絵の輪郭に生成的な足のモデルをフィットさせる方法です。これらのオプションのいずれも、家庭で精密なスキャンを行うには十分ではありません。多くの人々が高価なスキャニング装置を手に入れることはできません。携帯電話ベースのセンサーは広く利用できず、使いやすくもありません。ノイズの多いポイントクラウドは、レンダリングや測定などの後続の活動に利用することが困難です。さらに、生成的な足のモデルは品質が低く制約があり、イメージからのシルエットのみを使用することにより、イメージから得られる幾何学的情報の量に制約があります。これは、少数のビューの状況において特に問題となります。SfMは、画像間の密な特徴のマッチングに多くの入力ビューを必要とし、MVSはノイズの多いポイントクラウドを生成することもあります。また、足の3Dグラウンドトゥルースデータとのペア写真の不足も、これらの手法の性能を制約しています。このため、ケンブリッジ大学の研究者たちは、FOUND（Foot Optimisation using Uncertain Normals for Surface Deformation）と呼ばれるアルゴリズムを提案しています。このアルゴリズムは、ピクセルごとの表面法線の不確実性を利用して、従来のマルチビュー再構築手法を改善します。彼らの手法は、最小限の校正済みRGB写真の入力数を必要としますが、幾何学的情報がないシルエットのみを利用して、表面法線とキーポイントを補完的な手がかりとして使用します。また、このようなシグナルのデータの希少性を乗り越えるために、人工的に写真のリアルなラベルと対応付けた豊富なコレクションも提供します。以下に、彼らの主な貢献を示します： • SynFootという大規模なシンセティックデータセットをリリースしました。このデータセットには、正確なシルエット、表面法線、キーポイントのラベルが付いた、5万枚のフォトリアルな足の写真が含まれます。このような情報を実際の写真で取得するには高価なスキャニング装置が必要ですが、彼らのデータセットは大規模なスケーラビリティを持っています。彼らは、8つの実際の足のスキャンのみを持っていながら、彼らのシンセティックデータセットが足の写真内の十分な変動を捉え、下流のタスクに対して実際の画像に一般化できることを示しています。また、474枚の14つの実際の足の写真と、高解像度の3Dスキャンとピクセル単位での表面法線のグラウンドトゥルースとの対応データセットも提供します。最後に、大規模なシンセティックデータセットの効果的な作成を可能にするBlenderのプロプライエタリPythonライブラリも公開します。 • 彼らは、不確実性を考慮した表面法線推定ネットワークが、8つの足のスキャンからのシンセティックデータのみを用いて、実際のフィールドでの足の写真に一般化できることを示しています。人工的な足の写真と実際の足の写真とのドメインの差を減らすために、彼らは積極的な外観と視点の拡張を使用しています。ネットワークは、各ピクセルで関連する不確実性と表面法線を計算します。不確実性をしきい値処理することで、別のネットワークを訓練する必要なく正確なシルエットを得ることができます。また、最適化スキームにおいて予測の正確性が不確実な場合に表面法線のロスに重みを付けるために、推定された不確実性を使用することで、ロバスト性を向上させることができます。 • 彼らは、ディファレンシャブルレンダリングを使用して生成的な足のモデルを校正済み写真のシリーズに適合させるための最適化戦略を提供します。彼らのパイプラインは、表面再構築のための最先端のフォトグラメトリよりも優れており、不確実性を考慮しており、ビューの数が限られている場合でも完全なメッシュを再構築することができます。また、ユーザーの携帯電話から得られたデータにも使用することができます。

「NSFが1,090万ドルの資金を安全なAI技術の開発に投資」

国立科学財団は、「安全な学習可能システム（Safe Learning-Enabled Systems）プログラム」を通じて、ユーザーが安心して利用できる人工知能（AI）の開発に対して、1,090万ドルを投資すると発表しました

Note This translation conveys the same meaning as the original English phrase, which refers to going from a state of poverty to wealth.

大規模言語モデル（LLM）が世界中を席巻している中、ベクトル検索エンジンも同行していますベクトルデータベースは、LLMの長期記憶システムの基盤を形成しています...

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この記事は、YouTubeの動画を要約するためのAIアシスタントを構築する手順を詳しく説明する3回シリーズの最初のブログ投稿ですこのシリーズでは、...についての詳しい手順を説明します

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