アドビ、エンタープライズグレードのクリエイティブアプリで生成AIの時代に突入
おそらく近い将来、Adobe のエンタープライズ グレードのクリエイティブ アプリケーションおよび生成型人工知能ツールである Firefly を使用して、イラストからブランド資産に至るまであらゆるものが異なる方法で作成されるようになるかもしれません。人々は Firefly に欲しいものを伝えるだけで、Firefly は絵を描いたり、ビデオを作成したりします。
言うだけで描けます
アドビが開催したサミットで、同社は作成、共有に使用する新しいツールである Adobe Express Enterprise Edition をリリースしました。マルチメディア コンテンツ、ソーシャル投稿などの高品質のブランド コンテンツでコラボレーションできます。アドビはまた、Photoshop、After Effects、Premiere Pro、およびそのカスタマーエクスペリエンスツールに生成人工知能ツールを導入し、企業ユーザー向けの新しいコンテンツ作成ツールも発売する予定です。
多くのユーザーにとって最も興味深いニュースは、Adobe が自社のクリエイティブ ツールに生成 AI を導入する予定であるということです。
人工知能はアドビにとって未知の存在ではありません。同社が開発した Teacher プラットフォームは、Photoshop のフィルター機能などの強力なツールを駆動し、その新しい Firefly は、そのパフォーマンスを非常に高いレベルに引き上げることを約束します。
Adobe は、同社の人工知能ツール Firefly は、Firefly を使用して画像、ビデオ、イラスト、3D グラフィックスを作成できるクリエイティブ ワーカーにとって非常に魅力的であると説明しました。ベクター、ブラシ、テクスチャ、グラフィック デザイン、ビデオ、ソーシャル メディア投稿を作成します。 3D モデルを実行したり、ブランド資産を作成したりすることもできます。
将来的には、Adobe は自社製品にさらに関連する機能を追加したいと考えています。
同社はまた、クリエイティブなアプリのすべての機能を視覚的な形式で提供することで、クリエイティブな人々が技術スキルや描画スキルのギャップを埋められるようにしたいとも述べた。マイクロサービス Neuron Engine に含まれる専用のオンチップ機械学習リソースにより、このソフトウェアが Mac 上でより高速に動作するかどうかは不明です。
会話による創造性
アドビのデジタル メディア ビジネスの社長、デビッド ワドワニ氏は声明で次のように述べています。クリエイターとコンピューターの間の会話を、より自然で直観的で強力なものに変える生産性を実現します。」
Adobe は、Firefly をどのようにトレーニングしているかについてオープンにしています。
·Adobe社独自の著作権で保護された画像、著作権が切れた画像を使用しております。
·不正な画像は一切使用しておりません。
このニュースは、Adobe が 4 年前に Content Authenticity Initiative を立ち上げた理由を説明しています。この取り組みを支援するために、同社はクリエイティブが人工知能による分析を防ぐために自分の作品に適用できる「トレーニングしないでください」ラベルを導入する予定だ。これは、スティーブ・ジョブズの有名な言葉「偉大なアーティストは他人のインスピレーションを盗む」をある程度思い出させますが、アドビがここで「偉大なアーティストは他人のインスピレーションを盗まない」と言っている点を除いて。人工知能?
人々は人工知能の応用について多くの懸念を抱いており、アドビはいくつかの問題について話し合い、対処する必要があります。この取り組みを支援するために、同社は AI 倫理フレームワークを開発し、エンジニアリング チーム全体で正式なレビュー プロセスを採用し、製品内の AI が企業のニーズと人間の価値観を確実に反映するように努めています。
同社の Web サイトにあるブログ投稿では、人工知能を取り巻くいくつかの課題、特に AI モデルに固有のバイアスが指摘されています。アドビはまた、作成したモデルを継続的にテストしてセキュリティとバイアスを社内でチェックし、発生した問題を解決するためにその結果をアドビのエンジニアリング チームに提供することにも取り組んでいます。 同社は、クリエイティブな生成 AI を責任を持って開発することを約束し、次のように述べています:「私たちの使命は、クリエイターに創造的な面だけでなく、実際的な面でもあらゆる利点を提供することです。Firefly が成長するにつれて、私たちはクリエイティブ コミュニティと緊密に協力し続けます」 アドビは、ユーザーが既存のワークフロー内で Firefly を使用できるように、Firefly を業界をリードするツールとサービスに直接統合します。同社は、シーンを認識した画像生成機能をソフトウェアに追加することにも取り組んでいると述べた。人工知能テクノロジーには監視が必要です
生成 AI はインターネットそのものよりも早く勢いを増しているように見えるため、すべての利害関係者が協力して責任を持ってこれらのテクノロジーを開発する必要があるという Adobe の警告に留意する必要があります。 「テクノロジーが進化し続けるにつれて、生成型 AI は新たな課題を生み出し、業界、政府、コミュニティが協力して対処する必要があります。ベスト プラクティスを共有し、インテリジェントな標準を備えた生成型 AI の責任ある開発の原則に従うことで、私たちは、そこに秘められた無限の可能性を解き放ち、より信頼できるデジタル空間を構築することができます。」
アドビは、生成人工知能という今非常に注目されている分野に参入しています。 Adobe と Apple が Project Aero で拡張現実に関して長年協力していることを考えると、Apple はしばらくの間、このエキサイティングな新技術を秘密裏に開発していた可能性があります。おそらく、WWDC で正確な答えが得られるでしょう。
アドビは現在 Firefly をテストしています。ユーザーがその機能について知りたい場合は、ベータ版を利用できます。
以上がアドビ、エンタープライズグレードのクリエイティブアプリで生成AIの時代に突入の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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