チーフAIシェアリングサークル

ステップ1：データソースへの接続 [マイファイル]タブにアクセスし、画面中央の[ファイルを追加]ボタンをクリックします。ファイルのアップロード]を選択し、CSV、Excel、JSONファイル、マルチメディアファイルなど、Juliusが分析・編集できる任意の形式のファイルをアップロードします。また、...

このAIアシスタントは、ディープラーニング、トランスフォーマー、拡散モデリング、LLM開発のエキスパートで、PyTorch、Diffusers、Transformers、GradioなどのPythonライブラリを専門としています。このアシスタントを使用するための主なポイントは次のとおりです。質問のヒント ディープラーニングに関する具体的な技術的質問をする...

要旨 広範囲の問題に対する大規模言語モデル(LLM)の推論性能は、連鎖思考プロンプトに大きく依存しており、プロンプトの例として多くの連鎖思考デモを提供する必要がある。思考ツリーなどの最近の研究では、複雑な問題解決における推論の探索と自己評価が指摘されている...

ブックタイトルジェネレーター 概要 ブックタイトルジェネレーターは、あなたのフィクションやノンフィクションの本のためのユニークで魅力的なタイトルを生成するのに役立つオンラインツールです。スリラー小説、ロマンス小説、自伝など、どのようなジャンルの本でも作成できます。

概要 DuckDuckGoは、ユーザーのオンラインプライバシーを保護するための製品開発に専念するアメリカのソフトウェア会社であり、その主力製品は、ユーザーを追跡せず、偏りのない検索結果を提供する検索エンジンである。これに加えて、DuckDuckGoは、強力なブラウザプラグインとカスタムウェブブラウザを提供しています...

TL;DR この8200字を超える記事は、全部読むのに15分ほどかかる。この記事では、知覚機械からディープラーニングの最新のビッグモデル応用であるChatGPTの歴史を簡単にレビューする。 元記事: https://hutusi.com/articles/the-history-of-neural-networks 人生に恐れるものは何もない。

1.主要原則 簡潔さと技術性：正確で簡潔な技術的回答を書き、Pythonの例を示す。 読みやすさと再現性: データ分析プロセスが読みやすく、他の人が簡単に再現できるようにする。 関数型プログラミング: 適切な場合には関数型プログラミングを使用し、不要なクラスは避けるようにする。 ベクトル

要約：グーグルの研究者は、静止画像と音声クリップのみから、上半身が完全に動いたリアルなトーキング・アバター動画を生成する新しい人工知能モデル、VLOGGERを開発した。 詳細：VLOGGERは、上半身を完全に動かしたリアルなしゃべるアバター動画を生成する。

要約：イーロン・マスクとxAIは、3140億パラメータの巨大言語モデルGrok-1の重みとアーキテクチャをオープンソースのApache 2.0ライセンスで公開した。 我々は、3140億パラメータのMixture-of-ExpertsモデルGrok-1の重みとアーキテクチャを公開した。この ...

アップルの研究者は、視覚と言語理解を組み合わせて高度な機能を実現するマルチモーダルAIモデル・ファミリーであるMM1に関する新しい論文を発表した。 詳細：MM1モデルは、画像キャプション、画像テキストデータ、およびプレーンテキストデータを慎重に組み合わせて動作します...

概論 FoleyCrafterは、OpenMMLabによって開発されたオープンソースプロジェクトであり、無音ビデオのための鮮明で同期された効果音を生成します。このプロジェクトでは、高度な人工知能技術を用いてビデオコンテンツを分析し、意味的に関連付けられ、時間的に同期した効果音を生成することで、ビデオの臨場感を高め、...

合成 ER-NeRF（Efficient Region-Aware Neural Radiance Fields）は、ICCV 2023カンファレンスで発表されたオープンソースの話し手合成システムです。このプロジェクトでは、Region-Aware Neural Radiance Fields技術を利用して、喋るキャラクターの忠実度の高い動画を効率的に生成します。このシステムの主な...