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- 生成 AI はビデオゲーム開発の分野でどのような成果をもたらすでしょうか?
- ジェネレーティブ AI は、ビデオ ゲーム開発者に、魅力的なコンテンツ、リアルなビジュアル、没入型のゲーム エクスペリエンスを作成する刺激的な新しい方法をもたらします。この記事では、生成 AI がどのようにゲーム開発を強化し、スピードアップできるかを一連の実践例を通して探っていきます。生成AIは何ができるのでしょうか?まずはゲーム開発の主要な要素のいくつかを分析し、生成 AI が創造的なプロセス、つまり手続き型生成をどのように促進できるかを見てみましょう。大規模で複雑で予測不可能な環境は、すべてのゲームでユニークでダイナミックなゲームプレイ エクスペリエンスを提供するためにアルゴリズムによって作成されます。地形の生成。生成 AI は、現実的な地形を生成し、ゲーム世界の視覚的な魅力を高めるのに役立ちます。自動モデリング。生成 AI は、キャラクターやその他の要素の 3D モデルの作成を簡素化できます。
- AI 742 2024-04-29 18:04:26
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- Llama 70B を実行するシングル カードはデュアル カードより高速、Microsoft は FP6 を A100 オープンソースに強制導入
- FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ
- AI 1214 2024-04-29 16:55:12
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- マーケティング テクノロジーにおける AI の台頭: デジタル マーケティング戦略の変革
- 進化し続けるデジタル マーケティングの世界において、AI はマーケティング ファネルを正確かつ効率的にナビゲートしたいと考えているブランドにとって強力なツールとなっています。 AI を使用して大規模なデータセットのパターンと傾向を分析することで、マーケティング担当者は消費者の行動、好み、購入パターンに関する貴重な洞察を得ることができます。このデータ主導のアプローチにより、ブランドは、認知からコンバージョンに至るまで、ファネルのあらゆる段階でマーケティング戦略を比類のない正確さで調整できるようになります。 AI は機械学習と深層学習テクノロジーを使用して、大量のデータを自動的に収集、分析、解釈し、データを実用的なマーケティング戦略に変換します。 AIの利点は、膨大なデータに隠れたパターンや傾向を自動的に発見し、人間よりも正確にマーケティング戦略を策定できることです。 AI の応用により、マーケターはより深く理解できるようになります
- AI 700 2024-04-29 16:43:10
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- Xiaohongshu は記憶メカニズムからの情報検索を解釈し、EACL Oral を取得するための新しいパラダイムを提案します
- 最近、Xiaohongshu 検索アルゴリズム チームの論文「GenerativeDenseRetrieval: MemoryCanBeaBurden」が、自然言語処理分野の国際会議である EACL2024 に口頭発表として採択され、採択率は 11.32% (144/1271) でした。彼らは論文の中で、新しい情報検索パラダイム、Generative Dense Retrieval (GDR) を提案しました。このパラダイムは、大規模なデータセットを扱うときに従来の生成検索 (GR) が直面する課題を十分に解決できます。それは記憶のメカニズムからインスピレーションを得たものです。過去の練習では
- AI 1157 2024-04-29 16:16:07
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- 宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化
- 1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。
- AI 774 2024-04-29 15:25:01
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- 人間のような AI の台頭: 雇用市場と労働力の変化
- 人工知能の出現により、世界の雇用市場と労働力が再構築されています。 AI ロボットがますます洗練され、肉体労働から複雑な認知能力に至るまで幅広いタスクを実行できるようになると、業界に革命を起こし、従来の仕事の概念を再定義することが期待されています。この記事では、人工知能の台頭と、それが業界全体の雇用市場と労働力に与える変革的な影響について考察します。定型的なタスクの自動化: AI は定型的で反復的なタスクの自動化に優れており、人間の従業員がより創造的で戦略的な作業に集中できるようになります。製造、物流、小売などの分野では、組み立てラインの作業、倉庫管理、顧客サービスなどのタスクを実行するために人型ロボットが導入されています。この自動化により効率と生産性が向上する一方で、人間の労働者の再訓練や再訓練も必要になります。
- AI 479 2024-04-29 13:20:01
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- Gaussian-LIC: 初のマルチセンサー融合 3DGS-SLAM システム (浙江大学 & TUM)
- マルチセンサーと 3DGS の組み合わせを暗黙的に表現するには、「3D 空間でのサンプリングに基づく計算集約型の SLAM タスクに必要なリアルタイム機能」を実現するには、NeRF ベース + SLAM アプローチが必要です。 3DGS は、その高速なレンダリング速度と優れたビジュアル品質で際立っています。 3DGS は明確で解釈可能な表現として、シーンの編集をシンプルにし、多数の下流タスクの実行を容易にします。既存の放射線場ベースの SLAM システムは、主に照明が良好な小規模の屋内環境でテストされ、シーケンシャル RGB-D または RGB 入力を使用して満足のいく結果が得られます。これらの方法を、困難な照明など、制御されていない大規模な屋外シーンに拡張すると、困難に遭遇します。
- AI 817 2024-04-29 11:49:20
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- GPU クラウド サーバーを AI インフラストラクチャに統合するにはどうすればよいですか?
- GPU クラウド サーバーは、グラフィックス処理ユニットを利用して高性能タスクを処理するクラウドベースのコンピューティング リソースです。 CPU のみに依存する従来のサーバーとは異なり、GPU クラウド サーバーは並列処理向けに設計されているため、機械学習や人工知能などの計算集約型のアプリケーションに最適です。 B2B 分野では、GPU クラウド サーバーを AI インフラストラクチャに統合することが、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させるための戦略的な動きとなっています。機械学習モデルには多くの場合、強力なコンピューティング能力が必要ですが、GPU クラウド サーバーは、企業が大規模なデータ セットを処理し、複雑なアルゴリズムをより効率的に実行できるようにするスケーラブルなソリューションを提供します。 AI が業界全体の変化を推進しているため、この機能は、急速に進化するテクノロジー環境で競争上の優位性を維持したい企業にとって非常に重要です。
- AI 817 2024-04-28 17:34:37
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- ロボット運用の世界モデルについての考え
- 近年、ワールドモデルの人気がロボットの運用に重要な役割を果たしているようです。身体化された知性にとって、操作はこの段階で突破すべき最も重要なポイントです。特に、次のような長期にわたるタスクでは、さまざまな複雑な動作要件を達成するロボット「小脳」をどのように構築するかが、現時点で解決する必要がある最も緊急な問題です。スキルをアトミックな操作に分割する必要がありますか? LM を使用してロボットに適用する場合、一般的なアプローチは、コンテキストでさまざまな API を提供し、タスク プロンプトに従って LLM に計画コードを自動的に作成させることです。この方法の利点は、次の記事を参照してください。直感的で明確に理解できる タスクの内訳をマスターする
- AI 716 2024-04-28 17:31:10
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- Yuanxiang の最初のマルチモーダル大型モデル XVERSE-V はオープンソースであり、権威ある大型モデルのリストを更新し、あらゆるアスペクト比入力をサポートします。
- 人間が得られる情報の 83% は視覚から得られます。グラフィックスとテキストの大規模なマルチモーダル モデルは、より豊富で正確な現実世界の情報を認識し、より包括的な認知知能を構築できるため、AGI (汎用人工知能) に向けて大きな一歩を踏み出すことができます。 Yuanxiang は本日、あらゆるアスペクト比の画像入力をサポートし、主流の評価をリードするマルチモーダル大型モデル XVERSE-V をリリースしました。このモデルは完全にオープンソースであり、無条件に無料で商用利用が可能であり、多数の中小企業、研究者、開発者の研究開発とアプリケーションの革新を促進し続けています。 XVERSE-V は優れたパフォーマンスを備えており、数多くの信頼できるマルチモーダル評価や総合的な能力評価 MMBen において、Yi-VL-34B、壁面インテリジェント OmniLMM-12B、DeepSeek-VL-7B などのオープンソース モデルを上回っています。
- AI 670 2024-04-28 16:43:08
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- 大きなモデルを「ビッグ Mac」から解放する これは、大きなモデルのパラメータの効率的な微調整に関する最新のレビューです。
- 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。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。近年、大規模言語モデルやヴィンセントグラフモデルなどの大規模AIモデルが急速に発展しています。このような状況の下、急速に変化するニーズにどのように適応し、大規模なモデルをさまざまな下流タスクに迅速に適応させるかが重要な課題となっています。コンピューティング リソースによる制限、従来のフルパラメータ マイクロ
- AI 1092 2024-04-28 16:04:01
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- デジタルフォレンジック市場は2028年までに160億ドルに達する見込み
- デジタル世界の急速な拡大により、さまざまなデジタルデバイスやテクノロジーの登場により、私たちの生活は予期せぬ形で再定義されています。しかし、デジタル変革に伴い、サイバー脅威、データ侵害、その他の不正行為が増加しています。同時に、デジタルトランスフォーメーションの急速な発展により、デジタル資産保護とサイバー犯罪捜査をサポートするデジタルフォレンジック市場の出現が促進されました。したがって、デジタルフォレンジック市場分析を検討する際には、業界の現状を調査し、その将来を予測する必要があります。デジタルフォレンジック市場の現状は、主にテクノロジーと法的という 2 つの主要な要因によって決まります。テクノロジーの面では、ビッグデータ、人工知能、ブロックチェーンテクノロジーの発展により、デジタルフォレンジックテクノロジーがより効率的かつ正確になりました。これらのテクノロジーの適用により、デジタル証拠の出現が促進され、デジタル証拠がサポートされます。
- AI 592 2024-04-28 14:52:09
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- Google社員がPython基本チームはその場で解散したと明らかに
- 何? GoogleはPython財団チーム全員を解雇したのか?上司を含め、あなたが直接一緒に仕事をする人は全員解雇されています。ああ、ポジションが削減され、あなたは彼らの後任を採用するよう求められています。これらの人々は、別の国で同じ立場にいると言われ、それに満足していなかった、大変な一日でした。このニュースを投稿した Thomas Wouters は、「Google 従業員、Python 運営委員会、Python 3.12 および 3.13 のリリース ディレクター」と説明されています。このニュースは、PyTorch の創設者で傑出したメタ エンジニアである Soumith Chintala を含む、この分野の多くの開発者を驚かせました。最も議論された理由は、もちろんキャンセルの理由でした。
- AI 860 2024-04-28 14:37:07
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- 「安全な銀河を一緒に構築する: 初の AI セキュリティ コンテストが中関村フォーラムで盛大に開始されました」
- 2024 年中関村フォーラム データ セキュリティ ガバナンスおよび開発フォーラムでは、画期的なイベントである第 1 回生成人工知能セキュリティ コンペティションが正式に始まりました。このコンテストは、北京インターネット情報局と中国科学院ネットワークセキュリティおよび情報化指導グループ局の共同指導の下、中国科学院情報工学研究所と国家情報セキュリティ工学研究センターが共同で主催するものです。科学。このコンテストは、人工知能と情報化の分野におけるセキュリティ技術の交流と革新を促進し、中国科学院情報技術研究所と国家情報セキュリティ工学研究センターの協力を強化することを目的としています。参加者は、情報コンテンツセキュリティ分野における技術的な攻防対決を通じて技術力とイノベーション能力を発揮し、国家情報セキュリティ工学研究センターおよび国家情報コンテンツセキュリティ研究センターの研究成果に貢献します。
- AI 340 2024-04-28 13:34:18
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- 現時点で最強の国産ソラ!清華チームは 16 秒のビデオを突破し、複数のレンズを使った言語を理解し、物理法則をシミュレートできる
- 箱の中にダイヤモンドを詰めてくださいとおっしゃっていたので、箱の中にダイヤモンドがいっぱい入っていて、実際のショットよりも眩しかったです。そのようなスキルを好まない乗組員はいるでしょうか?これは、少し前にAdobeのビデオ編集ソフトウェアPremiereProが提示した「魔法」です。このソフトウェアは、Sora、Runway、Pika などの AI ビデオ ツールを導入し、ビデオ内のオブジェクトの追加、削除、ビデオ クリップの生成機能を実現します。これは、ビデオ分野におけるもう 1 つの技術革新とみなされます。 Sora が再び Adobe の魔法に世界を席巻した 2 月から、海外は本格化しています。対照的に、中国はビデオ分野、特に長時間ビデオ生成の方向において依然として「待ち」の状態にある。過去 2 か月間、私たちはソラを追いかけているという多くの主張を聞いてきました。
- AI 1065 2024-04-28 13:04:01