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「Copy AI レビュー：最高のAIライティングツール？」

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「NeRFたちが望むヒーローではないが、NeRFたちに必要なヒーロー：CopyRNeRFは、NeRFの著作権を保護するAIアプローチです」

もし、コンピュータグラフィックスの領域での進化に注目していれば、ニューラル放射場 (NeRFs) についてはお馴染みかもしれません。NeRFsは、3Dシーンやオブジェクトの表現のための有望な技術として登場しました。異なる視点からキャプチャされた画像のコレクションを使用して、シーンの外観を深層ニューラルネットワークでモデル化します。 NeRFsは、新しい視点の高品質な合成や現実的なレンダリング、さらにはスパースで非正規サンプリングされたデータからのシーンの再構築を実現することができます。複雑な照明効果を処理する能力があるため、多くの応用がある技術として広く研究されています。ですので、2Dではなく3Dで周囲の景色をキャプチャすることが可能になり、記憶の奥深くに入り込むことができます。キャプチャについて話すと、著作権という大きな問題があることをおそらくご存知かもしれません。特にプロフェッショナルな方々は、美しい写真や素晴らしいイラストをキャプチャするためにかけた時間と努力を著作権で保護する傾向があります。これにより、彼らは自分たちの時間に対するクレジットを得ることができます。 NeRFsに関連する著作権の側面について考えたことはありますか？デジタルアセットを著作権で保護することはよく知られた方法です。写真を撮影すれば、それを著作権で保護することができます。ビデオを録画すれば、それを著作権で保護することができます。しかし、NeRFsにはどうなるのでしょうか？デジタルなNeRFを保護し、未承認の使用や盗難を防ぐにはどうすればいいのでしょうか？それでは、CopyRNeRFと出会いましょう。 NeRFモデルを学習し、知的財産を保護することは大きな課題です。直感的な解決策の1つは、既存の透かし付け手法を使用してレンダリングされたサンプルに直接著作権メッセージや透かしを埋め込むことです。ただし、この方法はレンダリングされたサンプルのみを保護し、コアなNeRFモデルを保護しません。これはNeRFが従来のメディアフォーマットと異なる点です。出力だけでなく、モデル自体もプロジェクトする必要があります。 CopyRNeRFは、この問題に対処するために提案されています。著作権情報がモデルのウェイトに埋め込まれるようにすることで、著作権メッセージをモデル自体に埋め込みます。この透かし付けプロセスにより、著作権情報は保護されたモデルのみでアクセス可能となります。透かし付けの基準を満たすために、CopyRNeRFは透明性と頑健性の両方に焦点を当てています。埋め込まれたメッセージが視覚的な歪みを引き起こさないようにすることと、様々な歪みの下で信頼性のあるメッセージの抽出を可能にすることです。 CopyRNeRFはモデルの所有権を保護できます。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.11526.pdf 2D画像に透かしを使用する以前の試みは、NeRFモデルへの効果的な伝達に失敗し、透かしの抽出の頑健性が損なわれていました。その代わりに、CopyRNeRFでは、一部のモデルを基にした透かし付きのカラー表現を使用してレンダリングすることが含まれています。これにより、基本的な表現が保持され、レンダリングされたサンプルにおいて透明性が確保されます。さらに、空間情報が透かし付きのカラー表現に組み込まれるため、異なる視点からのNeRFモデルのレンダリングにおいて埋め込まれたメッセージが一貫していることが保証されます。 CopyRNeRFの概要。出典: https://arxiv.org/pdf/2307.11526.pdf さらに、透かしの抽出の頑健性を強化するために、モデルの最適化中に歪みに強いレンダリングが使用されます。歪み層により、ぼやけ、ノイズ、回転などの厳しい歪みの下でも信頼性のある透かしの抽出が可能となります。さらに、ランダムサンプリング戦略は、異なるレンダリング方法やサンプリング戦略に対する保護されたモデルの頑健性を高めます。

Sudowriteのレビュー：AIが人間らしい小説を書けるのか？

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「5つ星アプリを構築する：AIと自動化を利用したモバイルテストの向上」

ソフトウェア開発チームは、高品質なモバイルアプリ体験を提供するために、強力で低コストのツールが必要ですAIと自動化は解決策を提供します

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

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「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

「トップ40以上の創発的AIツール（2023年12月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4は、以前のモデルよりもより創造的で正確かつ安全なOpenAIの最新のLLMです。また、画像、PDF、CSVなどの多様な形式も処理できるマルチモーダル機能も備えています。コードインタープリターの導入により、GPT-4は独自のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIは、OpenAIのGPT-4モデルを搭載し、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即座のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールで、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスプロセスを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品の説明など、さまざまな要件に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

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