AmazonがChatGPTと同様の機能を備えた新しい家庭用ロボットを秘密裏に開発していることが明らかになった
5月10日、流出した内部文書によると、小売大手アマゾンは、観察したものをよりよく理解し、反応できるよう、家庭用ロボット「アストロ」のアップグレード版を密かに開発しているという。よりインテリジェントに物事に取り組むことができます。
社内コード名「Burnham」と呼ばれるこのプロジェクトは、Astro に「インテリジェントで会話型の音声インターフェイス」を追加するものであることが文書で示されています。申請書によると、Amazonは「コンテキスト理解」と呼ばれるこの新技術について、「ロボットをより賢く、より便利に、より会話可能にするために設計された当社の最新かつ最先端の人工知能技術」と説明している。
バーナムに関連する文書の中で、Amazon は 995 ドルの Astro 製品について説明しました。提出書類によると、標準的なホームモニタリング機能を備えた「バーナム・プラス」は月額24.99ドル、アマゾンのリング・ドアベル・カメラを備えた「バーナム・プラス」は月額34.99ドルだという。
Burnham は非常に多用途で、他のさまざまな製品をサポートできます。この技術は「見たもの、理解したものを記憶し」、それらのやり取りからより深い意味を理解できると文書には書かれている。また、ChatGPT などのアプリで一般的な大規模言語モデル (LLM) ベースのテクノロジーを使用して、見たり理解した内容について会話を行ったり、それに基づいて適切なアクションを実行したりすることもできます。
たとえば、バーナムが火が消えていないことや蛇口から水が流れ出していることに気づいた場合、飼い主を見つけて注意を促します。高齢者がキッチンで滑って転んだ場合、バーナムはその人の安否を確認し、他の人に助けを呼ぶことができます。緊急の場合、バーナムは自動的に適切な緊急番号にダイヤルして助けを求めます。
所有者はバーナムに鍵をどこに置いたか尋ねることができます。また、昨夜キッチンの窓が開いていたかどうかを確認したり、子供たちが放課後に友達を連れているかどうかを監視したりすることもできます。
社内文書には次のように書かれています。「簡単に言うと、私たちのロボットはすでに強い体を持っています。次のステップは頭脳です。バーナムのロボットは、人間と同じように、家庭で毎日起こるさまざまな些細な出来事を理解できます」 . 言語モデルの基礎となるデータには「常識」の知識が暗黙的に含まれているため、すべてをコーディングする必要はありません。」
この動きは、Astro の次の成長段階を表しています。 Astro は Amazon が多額の投資を行った Alexa を搭載した家庭用監視ロボットですが、今のところ Amazon の高い期待に応えているとは言えないようです。長年の投資と何百人もの人々の努力にもかかわらず、Astro の機能は依然として平凡であり、発売から 18 か月が経過した現在でもまだ招待制であるため、購入するのは困難です。
Microsoft や Google などのライバルが AI チャットボット市場で先頭に立っている中、これは Amazon が生成人工知能 (AIGC) と LLM テクノロジーを既存の製品とサービスに統合した最新の例です。報道によると、AmazonはAlexa音声技術をアップグレードしてChatGPTのような機能を持たせる計画を立てているほか、広告主向けに画像や動画を自動生成する人工知能ツールの構築も目指していると報じられている。
Amazonの最高財務責任者ブライアン・オルサブスキー氏は先月、より多くの投資が中核の物流事業からこうした人工知能やLLM技術に移っていると述べた。
アマゾンの広報担当者は電子メールで、アストロは「好調なスタートを切っている」と述べ、招待の要望は「依然として強い」と述べたが、具体的な数字は明らかにしなかった。広報担当者はさらに、「私たちは人工知能技術の可能性に興奮しており、これらの技術を活用して、顧客を喜ばせ、将来の生活を楽にする新しい体験をAstroに生み出すことを楽しみにしています。」と付け加えた。 Burnham の論文は、大規模言語モデルの分野の研究論文からインスピレーションを受けました。 Amazonは申請書の中で、LLMが規模を拡大するにつれて「推論と問題解決における新たなスキル」を発揮し始めると述べた。推論は、AI モデルが新しいデータに基づいて予測を行うときに発生します。
たとえば、Amazon は、LLM を使用すると、家庭用ロボットが照明が消えているかどうか、ドアが開いているかどうかを検出するなどの単純なタスクを実行できることを発見しました。その代わりに、床に落ちたガラスの破片を検出したり、ガラスの破片が危険で誰かが踏む前に掃除する必要があることを認識したりするなど、より複雑なタスクを処理できるようになりました。
Amazon は、新しい家庭用ロボットの推論と問題解決能力をテストするためのコンセプト デモンストレーションを実施しました。テストは成功しました。同社の内部文書には次のように書かれています:「これが当社のロボットにとって何を意味するかを知ったときの私たちの興奮は想像できると思います。バーナムを製品に統合できるようになるまでには長い道のりがあることは分かっていました。しかし、私たちはそれを信じるに十分な学習をしました」 ################################# 事情に詳しい関係者によると、アマゾンの他のチームと同様に、アストロ部門は過去1年間に重大なコスト圧力に直面しています。同チームは昨年、低価格モデルをリリースするという内部計画を撤回し、代わりに中小企業のセキュリティに新たに焦点を当てることを発表した。
バーナム プロジェクトの未来
バーナムは 1 つの製品に限定されるわけではありません。アマゾンは内部文書の中で、バーナムを製品そのものではなく一連のコア技術と定義し、バーナムが「将来のさまざまなロボットに登場する」ことを期待していると述べた。
Amazon が自社の人工知能テクノロジーをデジタル領域からホームセンターなどの現実の物理環境に移行しようとしている中、バーナムは大規模な言語モデルの限界を試す可能性があります。
文書によると、アマゾンはバーナムが「家では何も問題がないという安心感を家族に与えることができる」家庭用監視ロボットの大幅に改良されたバージョンであると信じているようだ。
この文書には、「バーナムのフレンドリーな性格、社会意識、会話の流暢さにより、彼は非常に便利であり、どの家庭にも歓迎されるでしょう。」と書かれています。
以上がAmazonがChatGPTと同様の機能を備えた新しい家庭用ロボットを秘密裏に開発していることが明らかになったの詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
