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- なぜデータベースと AI の統合が必要なのでしょうか?オラクル Oracle 23ai が答えを与えてくれました
- 2017 年、「ActualisAllYouNeed」と呼ばれる論文で、新しいニューラル ネットワーク アーキテクチャである Transformer が提案されました。 7 年後、Transformer は生成された AI の中核となり、今日のテクノロジーの波をリードしています。 Yiguwen Company の副社長兼中国マネージングディレクターの Wu Chengyang 氏によると、新しいテクノロジーの出現で最も重要なことは、テクノロジーそのものではなく、そのテクノロジーがユーザーにもたらす価値であると述べています。データの分野では、データは新しいタイプの資産であり、データレベルでAIとどのように緊密に統合し、データの価値を最大化するかが、現時点で解決すべき中心的な課題であることが業界のコンセンサスとなっています。オラクルが最近リリースした OracleDatabase23ai は、まさにこの目的のためのものです
- AI 313 2024-06-04 12:25:07
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- Spring Boot3.x は Alibaba Cloud 顔認識サービスと接続して顔認識を実装します
- このトピックでは、SpringBoot3.x フレームワークと OpenCV ライブラリを通じて効率的な顔検出および顔認識システムを実装する方法について詳しく説明します。基本概念から高度な応用まで、コード例や実際の事例と組み合わせた 10 の体系的な記事を通じて、完全な顔検出および認識システムをゼロから構築するプロセス全体を徐々にマスターできるようにガイドします。 Alibaba Cloud 顔認識サービスは、顔検出、顔属性分析、顔比較などの機能を提供できるディープラーニングに基づく人工知能サービスです。他のサービスと比較して、Alibaba Cloud は、その超高精度、低遅延、強力な技術サポートとコンプライアンスにより、中国の多くの企業の最初の選択肢となっています。その利点は次のとおりです。 高精度: アリババの強力な人工知能研究能力に依存しており、アリババ
- AI 309 2024-06-04 11:53:12
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- 生成 AI の推進により、世界のパブリック クラウド支出は 2024 年に 6,754 億ドルに増加
- Gartner の最近の予測によると、プロダクション用人工知能 (GenAI) とアプリケーションのモダナイゼーションによって、今年の世界のユーザーのパブリック クラウド サービスへの支出は 67 億 5,400 万米ドル増加すると予想されています。この数字は、昨年の56億1,000万米ドルと比較して20.4%の増加に相当します。世界のパブリック クラウドへの支出は 2025 年までに 8,250 億ドルに達すると予想されており (図 1 を参照)、この継続的な成長傾向は衰える兆しがありません。この数字は、パブリック クラウド サービスの分野における新たなマイルストーンとなります。パブリック クラウド サービスは、さまざまな理由から企業の間で人気が高まっています。まず、弾力性と柔軟性が提供され、企業が実際のニーズに基づいてコンピューティング リソースとストレージ リソースをスケールアップまたはスケールダウンできるようになります。第二に、パブリック クラウド サービスは、より多くのサービスを提供できます。
- AI 772 2024-06-04 10:26:39
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- OpenAI、Microsoft、Zhipu AI、その他世界中の 16 社がフロンティア人工知能セキュリティコミットメントに署名
- 人工知能 (AI) のセキュリティ問題は、かつてないほどの注目を集めて世界中で議論されています。 OpenAIの創設者兼チーフサイエンティストのイリヤ・サツケヴァー氏と、OpenAIスーパーアラインメントチームの共同リーダーであるジャン・ライク氏が相次いでOpenAIを離れる前、ライク氏はXに関する一連の投稿さえ公開し、OpenAIとそのリーダーシップは光沢のある製品を優先してセキュリティを無視していると述べた。これは業界で広く注目を集め、現在の AI セキュリティ問題の深刻さをある程度浮き彫りにしました。 5月21日、サイエンス誌に掲載された記事は、世界の指導者に対し、人工知能(AI)のリスクに対してより強力な行動を取るよう呼びかけた。この記事は、権威ある科学者や
- AI 383 2024-06-03 22:24:44
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- 説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明
- 翻訳者 | Li Rui によるレビュー | 今日、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルはますます複雑になっており、これらのモデルによって生成される出力はブラックボックスになっており、関係者に説明することができません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を確実に理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題を解決するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。説明可能な AI が重要であるいくつかの理由 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります
- AI 800 2024-06-03 22:08:09
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- CVPR 2024 | 合成ビデオ データ セットには 1 人の人物データしかありませんか? M3Act は群衆の行動のラベル付けの問題を解決します
- AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 論文リンク: https://arxiv.org/abs/2306.16772 プロジェクトリンク: https://cjerry1243.github.io/M3Act/ 論文タイトル: M3Act:
- AI 581 2024-06-03 22:02:59
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- AI はどのようにロボットをより自律的で順応性のあるものにすることができるのでしょうか?
- 産業オートメーション技術の分野では、人工知能 (AI) と Nvidia という無視できない 2 つの最近のホットスポットがあります。元のコンテンツの意味を変更したり、コンテンツを微調整したり、コンテンツを書き換えたり、続行しないでください。「それだけでなく、Nvidia はオリジナルのグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に限定されていないため、この 2 つは密接に関連しています。」このテクノロジーはデジタル ツインの分野にまで広がり、新たな AI テクノロジーと密接に関係しています。「最近、NVIDIA は、Aveva、Rockwell Automation、Siemens などの大手産業オートメーション企業を含む多くの産業企業と提携に至りました。シュナイダーエレクトリック、Teradyne Robotics とその MiR および Universal Robots 企業も含まれます。最近、Nvidiahascoll
- AI 1063 2024-06-03 19:18:05
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- AI エージェントの誇大宣伝と現実: GPT-4 はそれをサポートすることさえできず、実際のタスクの成功率は 15% 未満です
- 大規模な言語モデルの継続的な進化と自己革新により、パフォーマンス、精度、安定性が大幅に向上しており、それはさまざまなベンチマーク問題セットによって検証されています。ただし、LLM の既存のバージョンでは、その包括的な機能が AI エージェントを完全にサポートできないようです。マルチモーダル、マルチタスク、マルチドメイン推論は、公共メディア空間における AI エージェントの必須要件となっていますが、特定の機能実践で示される実際の効果は大きく異なります。これは、すべての AI ロボットの新興企業や大手テクノロジー企業に、より現実的であり、ビジネスを大きく広げすぎず、AI の強化機能から始めるという現実を認識するよう改めて思い出させるもののようです。最近、AI エージェントの宣伝と実際のパフォーマンスのギャップについてのブログが次の点を強調しました。
- AI 1005 2024-06-03 18:38:42
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- この記事を読んで、いくつかの一般的な LangChain の代替手段を理解してください
- こんにちは、私は Luga です。今日は、人工知能 (AI) の生態分野に関連するテクノロジー、つまり LLM 開発フレームワークについて話します。 LLM (大規模言語モデル) アプリケーション開発の分野では、オープンソース フレームワークが重要な役割を果たし、開発者に強力なツール サポートを提供します。この分野のリーダーとして、LangChain はその革新的なデザインと包括的な機能で広く賞賛を得ています。しかし同時に、さまざまなシナリオのニーズに適したより良い選択肢を提供する代替フレームワークもいくつか登場しています。結局のところ、どのフレームワークにも必然的に一定の制限が存在します。たとえば、場合によっては、LangChain の高速抽象化によって開始がより困難になる可能性があり、デバッグ エクスペリエンスを改善する必要があり、一部のコードの品質も改善に値します。
- AI 1399 2024-06-03 18:25:26
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- 2024年未来自動車パイオニアカンファレンス丨顧威豪:AI大型モデルが自動運転実現への唯一の道
- 6月1日、Hao Mo ZhixingのCEO、Gu Weihao氏は2024年(第2回)Future Automobile Pioneers Conferenceに招待され、「自動運転3.0時代、大型モデルがインテリジェント自動車路線を再形成する」という基調講演を行った。 Gu Weihao 氏は、「AI 大型モデルは自動運転を真に実現する唯一の方法であり、将来的にはエンドツーエンドが非常に重要な技術的方向性となるでしょう。エンドツーエンドとは、モデルの末端を最適化するだけではなく、しかし、データの供給とコンピューティング能力のサポートも必要です。「HaiMo DriveGPT は 2022 年からエンドツーエンドのソリューションを模索しており、適用されれば非常に素晴らしい結果がもたらされるでしょう。」 (HaoMo Zhixing CEO の Gu Weihao 氏が招待されました)。 2024年未来自動車パイオニアカンファレンスに参加)「現状への闘争」をテーマに、6月に開催。
- AI 866 2024-06-03 17:18:53
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- OpenAIとGoogleは2日連続で大きな動きを見せており、両社ともAIアシスタントを「スマート」にすることを目指している
- 昨日の OpenAI の春リリースを見れば、今日の Google I/O カンファレンスで間違いなく AI アシスタントの紹介があることを推測するのは難しくありません。結局のところ、Google I/O カンファレンスの前に GPT-4o をリリースしたアルトマンは、アルトマンの手法を十分に適切に活用して、正確な攻撃を達成し、この「赤と青の対決」を終わらせる自信を持っています。案の定、このカンファレンスでは、Google CEOのピチャイ氏がDeepMindの創設者デミス氏を招待し、Google I/OカンファレンスでデビューしたGoogleの新しいAIアシスタントProjectAstraが発表された。プロジェクトアストラとは何ですか?プロジェクトアストラ
- AI 300 2024-06-03 15:23:07
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- 最高人工知能責任者の必須スキルと特性
- 最高人工知能責任者 (CAIO) には、イノベーションを推進し、AI 対応の文化を構築して主導し、複雑で急速に進化するテクノロジーを活用して具体的な組織成果を達成するための多面的なスキルが必要です。さらに、CAIO は強力なリーダーシップ能力を備え、絶えず変化する環境において AI の戦略的計画と実装を推進できる必要があります。 CAIO には、照合 AI、特に生成 AI の急速な普及を理解するための深いビジネス知識と技術的背景が必要であり、多くの組織が最高人工知能責任者 (CAIO) を雇用または昇進するようになりました。これまでのところ、多くの役職はテクノロジーベンダーに集中していましたが、最近のいくつかの AI 法案の成立を受けて、同様の役職が政府機関にも登場しつつあります。しかし、今後数年間で、企業組織における CAIO のポジションの数は増加し続けると予想されます。
- AI 812 2024-06-03 12:32:13
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- 機械に話しかける: 迅速なエンジニアリングの 10 の秘密が明らかに
- AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/ をご覧ください。プロンプトの力は驚くべきものです。人間の言語に近いいくつかの単語を入力するだけで、Well- を取得できます。フォーマットされ、構造化された回答。曖昧なトピックや、手の届かない事実はありません。少なくとも、それがトレーニング コーパスの一部であり、モデルの ShadowyController によって承認されている限り、単純なプロンプトで答えを得ることができます。しかし、プロンプトの魔法が絶対的なものではないことに気づき始めている人もいます。私たちの合図は、常に私たちが望む結果を生み出すとは限りません。一部のプロンプト言語は他の言語よりもさらに優れています
- AI 378 2024-06-03 10:53:11
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- Microsoft、米国のデータセンター容量を拡大するための33億ドルのAIインフラ投資計画を発表
- Microsoftは2026年末までに4段階の投資戦略を開始する予定だ。このテクノロジー企業はデータセンターキャンパスを建設し、2030年までに州全体で1000万人以上の人々をGenAIでスキルアップする計画だ。 AWS、Google、Microsoft は、コンピューティング能力に対する需要の増大をサポートするための包括的なインフラストラクチャ計画を策定しており、全米の州に投資を行っています。今年初め、AWSはインドネシアとミシシッピ州のデータセンターに2億1000万ドルの投資を発表した。これは両州で最大の設備投資となる。グーグルは先月、バージニア州とインディアナ州のデータセンターキャンパスの建設と拡張に30億ドルを投資する計画を発表した。 SynergyResearchGroupが10月に発表したレポート
- AI 1120 2024-06-03 10:52:37
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- アメリカの教授は、2 歳の娘を使って AI モデルをトレーニングし、『サイエンス』誌に掲載されました。人間の子はヘッドマウント カメラを使用して新しい AI をトレーニングします
- 信じられないことに、ニューヨーク州立大学の教授は、AI モデルをトレーニングするために、GoPro のようなカメラを娘の頭に縛り付けました。信じられないように聞こえますが、この教授の行動には実は十分な根拠があります。 LLM の背後にある複雑なニューラル ネットワークをトレーニングするには、大量のデータが必要です。現在の LLM トレーニング プロセスは、必ずしも最もシンプルで効率的な方法なのでしょうか?確かにそうではありません!科学者たちは、人間の幼児の脳がスポンジのように水を吸収し、急速に一貫した世界観を形成していることを発見しました。 LLM は時々驚くべきパフォーマンスを発揮しますが、時間が経つにつれて、人間の子供はモデルよりも賢く、より創造的になります。子どもたちが言語を習得する秘訣 LLM をより良い方法で訓練するには?科学者が解決策に困惑しているとき、
- AI 700 2024-06-03 10:08:09