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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」
このAI論文では、ディープラーニングを通じて脳の設計図について探求します:神経科学とsnnTorch Pythonライブラリのチュートリアルから得た知見を活用してニューラルネットワークを進化させる
神経科学と人工知能の交差点では、特に「snnTorch」として知られるオープンソースのPythonライブラリの開発を通じて、顕著な進展が見られています。この革新的なコードは、脳の効率的なデータ処理方法に触発されたスパイキングニューラルネットワークをシミュレートするもので、UCサンタクルーズのチームの努力から生まれています。 過去4年間、このチームのPythonライブラリ「snnTorch」は、100,000を超えるダウンロードを誇って大きな注目を集めています。その応用は学術的な範囲を超えており、NASAの衛星追跡事業や半導体会社による人工知能用のチップの最適化など、多様なプロジェクトで有益な役割を果たしています。 IEEEの論文に最近掲載された「snnTorch」のコーディングライブラリは、脳の効率的な情報処理メカニズムを模倣したスパイキングニューラルネットワークの重要性を強調しています。彼らの主な目標は、脳の省電力処理を人工知能の機能性と融合させることで、両者の長所を活用することです。 snnTorchは、パンデミック中にチームのPythonコーディングの探求と電力効率の向上のために始まった情熱的なプロジェクトでした。今日、snnTorchは、衛星追跡からチップ設計までのさまざまなグローバルプログラミングプロジェクトで基礎的なツールとして確立されています。 snnTorchの優れた点は、そのコードとその開発に伴って編集された包括的な教育資料です。チームのドキュメントと対話型コーディング資料は、ニューロモーフィックエンジニアリングとスパイキングニューラルネットワークに関心を持つ個人のための入門点となり、コミュニティで貴重な資産となっています。 チームによって著されたIEEE論文は、snnTorchコードに補完される包括的なガイドです。非伝統的なコードブロックと主観的なナラティブを特徴とし、神経モーフィックコンピューティングの不安定な性質を正直に描写しています。これにより、コーディングの決定に不十分に理解された理論的な基盤と格闘する学生たちの苦悩を和らげることを意図しています。 教育リソースとしての役割に加えて、論文は、脳の学習メカニズムと従来の深層学習モデルとの隔たりを埋める視点も提供しています。研究者たちは、AIモデルを脳の機能と調整する課題について探究し、ニューラルネットワークでのリアルタイム学習と「一緒に発火して接続される」興味深い概念に重点を置いています。 さらに、チームはUCSCのGenomics InstituteのBraingeneersとの共同研究において、脳情報処理の洞察を得るために脳器官モデルを利用しています。この共同研究は、生物学と計算論的パラダイムの融合を象徴し、snnTorchの器官モデルのシミュレーション能力による脳発祥の計算の理解への大きな進歩となっています。 研究者の業績は、多様な領域をつなぐ協力的な精神を体現し、脳に触発されたAIを実用的な領域に推進しています。snnTorchの議論に特化した繁栄するDiscordとSlackチャンネルを通じて、この取り組みは産業と学術界の協力関係を促進し、snnTorchに関する熟練を求める求人募集内容にさえ影響を与え続けています。 UCサンタクルーズのチームによる脳に触発されたAIの先駆的な進展は、深層学習、神経科学、計算論的パラダイムのランドスケープを変革する可能性を示しています。
一緒にAIを学びましょう−Towards AIコミュニティニュースレター#5
おはようございます、AI愛好家の皆さん!今週のポッドキャストのエピソードは必聴で、これまでの24エピソードの中でも一番優れていますグレッグは驚くべき洞察を共有し、起業家だけでなく関係者にも関連する情報です...
「Pythonクライアントを使用してMyScaleを始める」
「マイスケールの基本から、テーブルの作成やインデックスの定義などを学び、上級のSQLベクトル検索までを探求してくださいなぜマイスケールを選ぶべきかも知ることができます」
「メタは、トレーニングにLLaMAモデルを使用するために著作権のある本を使用し、著者たちは訴訟を起こしています」
Meta Platforms、以前のFacebookとして知られる企業が、コメディアンのサラ・シルバーマンやピュリッツァー賞受賞者のマイケル・シャボンを含む有名人がテックジャイアントに反対して法的紛争に巻き込まれています。告発は、Metaが著作権付きの書籍を利用して、その法的チームの警告にもかかわらず、人工知能モデルを訓練したことを示唆し、コンテンツ制作者と企業との間で争いを引き起こしました。このReutersが最初に報じた出来事は、MetaとそのAIの進歩において燃料となるとされる作品の制作者との衝突を明らかにしています。 告発と法的混乱 Metaは数千冊の違法な書籍をAIモデルのトレーニングに使用したとの告発に直面し、法的な挑戦に直面しています。最近の裁判所の提出によって明るみに出たこの著作権侵害の訴訟は、有名な著者とテック大手の間の対立を浮き彫りにしました。Metaの法的チームからの警告にもかかわらず、Metaはこの議論のあるデータセットの利用を続け、法的な泥沼をさらに悪化させました。 制作者からの結束した反対 コメディアンのサラ・シルバーマンやピュリッツァー賞受賞者のマイケル・シャボンを含む他の有名な著者が、Metaが違法に彼らの作品を使用したと主張しています。これは人工知能言語モデルであるLlamaを訓練するためです。Reutersによると、最新の法的な提出にはこれらの主張が総括されており、知的財産の倫理的な使用についての疑問を提起しています。 Discordログと法的な議論 法的提出の重要な一部として、Meta関連の研究者がDiscordサーバーで物議を醸すデータセットの取得について話しているチャットログが含まれています。これらのログは、Metaが書籍ファイルの使用に関連する潜在的な著作権侵害に関する認識を持っていることを示す可能性のある証拠となります。この会話は、データセットの利用の許容性についてのMeta内での内部的な議論を明らかにしています。これにより、この問題に関するMetaの明らかな法的な不確実性への認識が浮き彫りにされています。 Metaが議論のあるデータセットを訓練に使用したとされるLlama大規模言語モデルのリリースは、コンテンツ制作者コミュニティ内で懸念を引き起こしました。テック企業は、著作権保護された資料の無許可使用を理由にしたAIの進化に関する訴訟にますます直面しています。これらの法的な戦いの結果は、Reutersが報じたように、データを必要とするモデルの構築におけるコストと透明性に重大な影響を与える可能性があります。 私たちの意見 技術の進歩と知的財産権の交差点を進む中で、Metaは複雑な法的闘争の最前線に立っています。著作権付きの書籍の許可なく利用するという疑惑は、倫理的な問題を提起します。テック大手は、コンテンツ制作者の知的貢献を尊重する責任があります。法的手続きが進むにつれ、テック業界は潜在的な前例を待っています。これらはAIの開発の将来と技術と創造性の関係を形作る可能性があります。
「たぬき+GPT4を使用して、20分で顧客サポートボットを作成しましょう」
要点 このワークフローは、顧客のフィードバックメッセージに応答し、それらをGPT4 + タヌキ(オープンソース)を使用して優先されたサポートチケットに解析しますこれは誰にとって役立ちますか? 何人でも興味を持っている人は、...
チャットGPT vs Gemini:AIアリーナでのタイタン同士の激突
はじめに 人工知能の世界では、GoogleのGemini AIとOpenAIのChatGPTの2つの巨人の間で魅惑的な一戦が繰り広げられています。ChatGPTは注目を浴びていますが、Gemini AIは静かに強力な武器を作り上げ、攻撃の瞬間を待っていました。そして、その瞬間がやってきて、驚くべきベンチマークの連続がAIの世界の基盤を揺るがすことになりました。Googleは過去1年間、OpenAIのChatGPTが世界を席巻するのを静かに見守ってきました。しかし今、Googleの輝く番です。画期的なAIモデルであるGeminiの登場により、GoogleはAIの競技場に進出するだけでなく、それを再定義しようとしています。AIの世界でのタイタン同士の激突、ChatGPT対Geminiについて掘り下げてみましょう。 GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、Geminiのリリースにより「新たなAIの時代」の到来を大胆に宣言しました。Geminiは最も高度な大規模言語モデル(LLM)であり、優れた「推論能力」を誇っており、複雑な問いにもより正確かつ深い理解で取り組むことができます。これにより、他のAIモデル(Google自身を含む)が抱える「幻覚」のリスクを最小限に抑えます。この飛躍的な進歩により、知的かつ微妙な思考プロセスが可能な新世代のAIが道を切り拓かれます。 Geminiの異なるバージョン Geminiはデータセンターからモバイルデバイスまで効率的に実行するように設計されています。これにより、開発者やあらゆる規模の企業が簡単に製品やサービスにAIを統合することができます。 Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano Geminiの最も重要で強力なバージョンは、科学研究や薬物発見などの複雑なタスクに向けて設計されています。この最も強力なバージョンは現在一般公開されていません。Googleは2024年にリリースすることを発表しましたが、具体的な日付はまだ発表されていません。 これはChatbotsやバーチャルアシスタント、コンテンツ生成など、さまざまなタスクに拡張可能なGeminiの最良のバージョンです。このモデルはBard(ぜひ試してみてください)の基盤となっており、2023年12月13日からGoogle Generative AI StudioまたはVertex AI in Google Cloudを介して開発者やエンタープライズのお客様が利用できるようになります。 これはモバイル電話やスマートホームデバイスなどのデバイス上で実行するために設計された、最も効率的なGeminiのバージョンです。この軽量バージョンは現在、Pixel…
「 Omnivore に会いましょう:SiBORG Lab は OpenUSD と NVIDIA Omniverse を使ってアクセシビリティのアプローチを高める」
アクセシビリティは、すべてのデザイナーがスペースや製品を構築する前に考慮しなければならない重要な要素ですが、評価プロセスは従来、手間と時間がかかるものでした。 ニュージャージー工科大学の建築とデザインの助教授であるマシュー・シュワルツは、NVIDIA OmniverseプラットフォームとUniversal Scene Descriptionフレームワーク(別名OpenUSD)を使用して、建築家、インテリアデザイナー、産業デザイナーがこの課題に取り組むのを支援しています。 シュワルツの研究および設計ラボSiBORG(シミュレーション、バイオメカニクス、ロボット工学、グラフィックス)は、特にアクセシビリティ、人間要因、自動化に関連するデザインのワークフローを理解し、改善することに焦点を当てています。シュワルツと彼のチームは、研究プロジェクトのためのアルゴリズムを開発し、それらを利用可能な製品に転換します。 Omniverseを使用することで、チームはシュワルツのコードを使用してグラフやそれが生成するパスを視覚化することができます。これは、デザイナーが建築基準と居住者の安全性をより良く評価するのに役立ち、重要なアクセシビリティの洞察を提供します。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/12/Pathloop.mp4 OpenUSDの力 従来、建築設計プロセス中のアクセシビリティや環境条件に関するフィードバックは、建築基準分析に限定されていました。シュワルツの研究により、OmniverseとOpenUSDをシームレスに統合することで、デザイナーはこの壁を乗り越えることができるようになりました。 以前は、彼はシミュレーションとモデリングのプロジェクトのさまざまな側面を達成するために複数のアプリケーションの切り替えが必要でした。彼のワークフローは、人々をサポートするUnityや3Dモデリング機能を提供するMcNeel Rhino3Dなどのツールの間で分割されることが多かったのです。 OpenUSDを使用することで、彼は研究、Pythonコード、3D環境とレンダリング、お気に入りのツールをOmniverseに統合することができます。 彼は言いました。「Omniverseに魅了されたのは、Pythonアプリケーションプログラミングインタフェースを強力な物理、レンダリング、アニメーションソフトウェアと組み合わせることができる点でした。チームは、柔軟なPython APIをOmniverseで活用して、ほぼすべてのユーザーインターフェースを開発しました。」 シュワルツのチームは、OpenUSDに互換性のあるプログラムと相互作用できる汎用的なデータ分析ツールをOmniverseを使用して活用しています。 彼は言いました。「OpenUSDとOmniverseを使用すると、研究の範囲を広げることができました。データ分析と可視化を設計プロセスと簡単に組み合わせることができます。」 リアルなレンダリングとシミュレーションの実行 シュワルツはまた、Omniverseを使用して人々の動きや相互作用をシミュレートしています。 彼は、リアルタイムの可視化を可能にする2つのNVIDIA RTX A4500 GPUsを使用して大規模な群衆のシミュレーションとアニメーションを高速化しています。これにより、デザイナーは移動能力の制限がある人々がどのように空間を移動し、相互作用するかに関する貴重な洞察を得ることができます。 シュワルツは言いました。「看板を最も目立つ位置に配置するための最適な場所を示すこともできます。シミュレーションの結果は、早期の設計段階で取られるパスを可視化するために使用できます。これにより、建築基準に問題が生じることを防ぎながら、最小の要件を超えるデザインを作成できます。」…
「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」
「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出する方法について探求しましたこの技術は便利ですが、ファットテールはさらなる調査が必要です...」
一緒にAIを学ぶ – Towards AI コミュニティニュースレター第4号
おはようございます、AI愛好者の皆さん! 今号では、Activeloopと共同で取り組んでいる大規模な言語モデル(LLM)のパフォーマンス向上に関する新しいビデオを共有します このビデオではさまざまな…
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