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ジオのHaptikがビジネス向けのAIツールを立ち上げました

インドの人工知能スタートアップ、Haptikは、Reliance Jio Infocommの一部であり、ビジネスクライアントが仮想アシスタントとバックエンド情報サポートを構築できる専門の創発型AIプラットフォームを導入しました。『Contakt』というプラットフォームは、すでに初期のパイロット展開を行っており、会社は将来の拡大に期待を示しています。技術が進歩するにつれて、Contaktはビジネス志向のAIソリューションへのエスカレートする需要に対応する重要なソリューションとして浮かび上がっています。 Contaktの強力な機能高度なビジネスソリューションの需要の増加を受けて、HaptikのCEOであるAakrit Vaishは、Contaktのインスピレーションについて言及しました。このプラットフォームは、現在、Upstox、Tira、Starbucks、およびインドビジネス学校など、注目の企業と共に徹底的なテストを実施しています。 Contaktは、チャットインターフェースを通じてテキスト、音声、および画像のクエリを受け取り、OpenAIのGPT-3.5およびGPT-4モデルの強力なパワーを活用しています。この多目的なプラットフォームは、セルフサービスオプションを容易にし、ルーティンタスクを自動化し、Co-pilot機能によってエージェントの生産性を向上させます。HaptikのCTOであるSwapan Rajdevによれば、Contaktは、ボットのパフォーマンスを最大15%向上させ、AIのトレーニングの労力を約40%削減し、顧客満足度を20%向上させる可能性を誇っています。ブランド向けカスタムLLM Contaktは、各ブランドがカスタマイズされた大規模な言語モデル（LLM）アシスタントを育成することで、さまざまな接点でエンドツーエンドの顧客体験を実現します。この創発型AIアシスタントは、プリセールスでの対話的なガイダンス、顧客自己サービス、生産性向上のためのエージェントの共同作業機能、および主要なメトリックのトラッキングと最適化のためのインテリジェントアナリティクスを提供します。Vaishは、特にGPT-3.5およびGPT-4モデルを含むOpenAIのLLMが、市場競争相手に先行する位置にContaktを置くと強調しています。リライアンスリテールのAIの飛躍 Jio Haptikは、別の計画を明らかにしました。リライアンスリテールは、Tiraのeコマースサイトに創発型AIビューティーアドバイザーチャットボットを導入する意向です。Reliance Retailの最高製品およびテクノロジーオフィサーであるAnand Thakurは、統合を予想しています。彼は、Web販売アシスタントにChatGPTのような機能を組み込むことで、購入プロセスを合理化し、総合的な顧客体験を向上させることができると期待しています。Thakurは、この取り組みを重要な進歩と位置付けており、Tiraの各顧客に対して個別化された体験を提供するための小売技術の未来を形作る上で重要な役割を果たすと考えています。私たちの意見人工知能の進化する景色を進んで行く中で、Contaktはゲームチェンジャーとして浮かび上がっています。Haptikは、OpenAIの強力な言語モデルを戦略的に統合しています。それにより、Contaktは市場の先頭に立つ存在となっています。その約束は、ボットのパフォーマンス、AIの訓練効率、顧客満足度の向上という前例のない進化です。Contaktの導入は、AIとビジネスオペレーションの融合における重要なマイルストーンを示しています。産業が進化するにつれて、HaptikとReliance Jioの軌跡がAIの役割を強化しています。これは、企業と顧客の両方にとってより効率的で個別化された未来を形作る推進力です。

「SMARTは、AI、自動化、そして働き方の未来を進めるための研究グループを立ち上げました」

「Mens, Manus and Machina (M3S)は、人間と機械の成功した協働のために、技術、トレーニングプログラム、および制度を設計します」

Sixty AIは、デジタルライフを整理し、喜びを取り戻すためのプラットフォームを立ち上げました

会社は、AIパワードの個人関係管理を通じて人間のつながりを再活性化するという使命を支援するために、350万ドルのシードマネーを調達しましたオレゴン州ポートランド - 2023年6月27日 - 溢れる受信トレイ、毎日のミーティング、数え切れない中断により、デジタルコミュニケーションの過多が個人とプロフェッショナルの生産性に課題を提起しています忙しい私たちの生活から焦点、流れ、喜びを取り戻すための使命を果たすため、Sixty AIはプラットフォームを立ち上げ、デジタルライフを整理し、喜びを取り戻します詳細を読む»

Press Releases

インドのスタートアップ、OpenHathiをリリース：初のヒンディー語LLM

言語の革新に向けた注目すべき一歩として、インドのAIスタートアップSarvam AIがOpenHathi LLMをリリースし、ヒンディー語の言語モデルの領域で重要な進歩を遂げました。シリーズAの資金調達で4100万ドルという印象的な数字を獲得したわずか1週間後、同社はOpenHathiシリーズの初のリリースであるOpenHathi-Hi-v0.1を発表しました。 OpenHathiの起源 Sarvam AIの最新の創作物は、ヒンディー語の微妙さに合わせて特別に設計されたMeta AIのLlama2-7Bアーキテクチャに基づいています。OpenHathiシリーズの最初のヒンディー語の大規模言語モデル（LLM）と位置づけられ、インド系言語のGPT-3.5と同等のパフォーマンスを約束しています。このモデルの基盤は、Llama2-7Bの機能を拡張する予算に優しいプラットフォームにあるのです。トレーニングプロセスの紹介 OpenHathi-Hi-v0.1は、入念な2つのフェーズのトレーニングプロセスを経ます。最初に、ランダムに初期化されたヒンディー語の埋め込みを整列させる埋め込みの整列に焦点を当てます。次に、モデルはバイリンガルな言語モデリングに取り組み、トークン間でクロスリンガルな注意を習得します。その結果、ヒンディー語のさまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスが得られ、ネイティブおよびローマ字表記のスクリプトの両方で優れた能力を発揮できるようになります。協力と学術貢献 Sarvam AIのOpenHathi-Hi-v0.1は、AI4Bharatの学術パートナーとの共同開発によるもので、これらのパートナーが提供する言語リソースとベンチマークを活用しています。この共同の取り組みは、最近KissanAIが発表したDhenu 1.0のように、英語、ヒンディー語、ヒングリッシュの農業に関する大規模言語モデルで示されるように、言語の境界を超えて拡張されています。 Sarvam AIの今後の展望 Sarvam AIの共同設立者であるPratyush KumarとVivek Raghavanは、2023年7月にスタートアップを立ち上げました。Lightspeed Venturesを中心とする大規模なシリーズAの資金調達に支えられ、彼らは多様なインド言語のための生成AI統合を通じてインドの固有のニーズに対応することを目指しています。彼らの関心は、データをバックボーンとしてドメイン固有のAIモデルの開発における企業との協力関係の育成にも及んでいます。私たちの意見言語の多様性が重要視される環境において、Sarvam AIのOpenHathi-Hi-v0.1は、インドの言語AIのイノベーションへのコミットメントを体現した約束された進化として現れます。学術パートナーとの協力的な姿勢と明確な将来のロードマップにより、Sarvam AIは生成AIの分野での指針となる存在として位置付けられています。モデルが開発者にその潜在能力を探求するよう促す中、創造性と専門化されたモデルの連鎖反応がインドのAIの領域をさらに豊かにすることが期待されます。…

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」

ピーター・ワンはAnacondaのCEO兼共同創設者ですAnaconda（以前はContinuum Analyticsとして知られる）を設立する前は、ピーターは15年間にわたり、3Dグラフィックス、地球物理学、大規模データシミュレーションと可視化、金融リスクモデリング、医療画像など、さまざまな分野でソフトウェアの設計と開発に取り組んできましたPyDataコミュニティとカンファレンスの創設者として、 […]

IBMとMETAが責任あるイノベーションのためのAI連携を結成

責任あるAIイノベーションへの重要な一歩として、IBMとMetaは共同でAIアライアンスを立ち上げました。この連携により、世界中の50以上の有名な組織が結集しています。この協力の目的は、人工知能（AI）におけるオープンで透明性のあるイノベーションを促進することです。重点は安全性、多様性、経済機会に置かれています。このアライアンスには、AMD、CERN、Dell Technologies、NASA、Oracleなどの有名な組織、さらに多くの主要な大学や研究機関が含まれています。協力的なイノベーションの必要性 AIの進化は前例のない機会を提供し、私たちの生活、仕事、交流方法を変革しています。個別の組織がオープンな科学と技術に取り組む一方で、AIアライアンスは協力の重要性を強調しています。開発者、研究者、採用者を結集することで、アライアンスはイノベーションの加速、リスクの特定、製品が市場に出る前の責任あるAIの開発を目指しています。目標と焦点領域アライアンスは、その使命をガイドするための明確な目標を定めています。アライアンスは、グローバルなAIシステム開発のためのベンチマーク、標準、ツール、リソースを開発する予定です。さらに、オープンな基盤モデルを進め、活気のあるAIハードウェアアクセラレータエコシステムを育成することを目指しています。また、グローバルなAIスキルの構築を支援し、教育コンテンツを開発します。これらの取り組みは、公共の議論と政策立案に貢献することを目指しています。 AIアライアンスは、自らの使命をガイドするために明確な目標を設定しています: 1. ベンチマークと評価基準: 安全性、セキュリティ、信頼性の確保を含む、責任あるAIシステム開発を支援するために、ツールとリソースをグローバルに開発します。 2. オープンな基盤モデル: 気候、教育などの社会的課題に対処するため、多様なオープンな基盤モデルの進化を促進します。 3. AIハードウェアアクセラレータエコシステム: 必須の有用なソフトウェア技術を向上させることにより、活気のあるAIハードウェアアクセラレータエコシステムを育成します。 4. グローバルなAIスキルの構築: 基盤となるAIモデルやツールの研究プロジェクトへの貢献を行うため、探索的な研究をサポートし、学術コミュニティと連携します。 5. 教育コンテンツとリソース: AIの利点、リスク、規制について、公衆や政策立案者に情報を提供するコンテンツを開発します。 6. オープンな開発イニシアチブ:…

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「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

医療画像AIがより簡単になりました：NVIDIAがMONAIをホステッドクラウドサービスとして提供

本日、NVIDIAは医療画像AIのためのクラウドサービスを立ち上げました。これにより、完全に管理され、クラウドベースのAPIを通じてグランドトゥルースデータの作成と専門的なAIモデルのトレーニングをスムーズ化し、加速させることができます。 NVIDIA MONAIクラウドAPIは、この週にシカゴで開催される北米放射線学会の年次総会(RSNA)で発表され、開発者とプラットフォームプロバイダが事前にトレーニングされた基礎モデルを使用し、企業向けのAIワークフローを統合するための迅速なパスを提供します。これらのAPIは、NVIDIAとキングズカレッジロンドンによって設立されたオープンソースのMONAIプロジェクトに基づいて構築されています。医療画像は医療分野全体で重要な役割を果たしており、医療データの約90%を占めています。これは放射線科医や臨床医がスクリーニング、診断、介入を行うために使用されるほか、バイオファーマの研究者が臨床試験患者が新薬にどのように反応するかを評価するために使用され、医療機器メーカーはリアルタイムの意思決定支援を提供します。これらの領域における作業の規模は、医療画像専用のAIファクトリーを必要とします。これはエンタープライズグレードのプラットフォームであり、大規模なデータ管理を提供し、グランドトゥルースのアノテーションを作成し、モデルの開発を加速し、シームレスなAIアプリケーションの展開を確立します。 NVIDIA MONAIクラウドAPIを使用することで、ソリューションプロバイダは医療画像プラットフォームにAIをより簡単に統合することができます。これにより、放射線科医、研究者、臨床試験チームがドメインに特化したAIファクトリーを構築するための高速ツールを提供することができます。これらのAPIは、NVIDIA DGX Cloud AIスーパーコンピューティングサービスを通じて早期アクセスで利用可能です。 NVIDIA MONAIクラウドAPIは、AI開発のためのエンドツーエンドワークフローをサポートする主要な医療画像データおよびAIプラットフォームであるFlywheelに統合されています。RedBrick AIなどの医療画像アノテーション企業の開発者やDataikuなどの機械学習オペレーション（MLOps）プラットフォームプロバイダは、NVIDIA MONAIクラウドAPIを自社の提供物に統合する予定です。医療画像のための準備完了のアノテーションとトレーニング効率的かつコスト効果の高いAIソリューションを構築するには、ソフトウェアのためのフルスタック最適化、スケーラブルなマルチノードシステム、最新の研究など、堅牢でドメインに特化した開発基盤が必要です。また、高品質なグランドトゥルースデータも必要ですが、特に3D医療画像では専門知識が高度に必要なアノテーションのため、煩雑で時間がかかる場合があります。 NVIDIA MONAIクラウドAPIには、VISTA-3D（Vision Imaging Segmentation and Annotation）の基礎モデルによるインタラクティブなアノテーション機能が搭載されています。これにより、ユーザーのフィードバックと新しいデータに基づいて、AIモデルのパフォーマンスが向上します。 VISTA-3Dは、さまざまな疾患と体の部位にわたる4,000人以上の患者の3D CTスキャンからアノテーション付き画像のデータセットでトレーニングされており、医療画像解析のための3Dセグメンテーションマスクの作成を加速します。そして、継続的な学習により、AIモデルのアノテーション品質が時間とともに向上します。…

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