InfoQ ホームページ AIと機械学習、データエンジニアリング に関するすべてのコンテンツ
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Meta AI Labsは、仮想世界向けの音声制御ビルダーBuilderBotを発表
Metaの最新のAI研究で、BuilderBotを導入している。これは創造性を高めるメタバースの新しいツールで、音声コマンドのみで没入型オブジェクトを生成できる。
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Metaが会話型AIモデルプロジェクトCAIRaokeを発表
Meta AI Researchは最近、デジタルアシスタント向けのエンドツーエンドのディープラーニングモデルProject CAIRaokeを発表した。プロジェクトCAIRaokeは現在MetaのPortalデバイスで使われており、リマインダータスクについて評価すると、以前の会話モデルよりも優れている。
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MicrosoftがAzure Health Data Servicesを導入：クラウド上の保護対象保健情報
Microsoftは最近、Azure Health Data Servicesを発表した。これは、組織がオープンスタンダードのFHIRとDICOMにヘルスケアデータをアップロード、保存、管理、分析できるようにするPlatform-as-a-Serviceである。
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ワシントン大学がAIファインチューニングアルゴリズムのWISE-FTをオープンソース化
ワシントン大学（UW）、Google Brain、コロンビア大学の研究者チームは、ファインチューニングのための重み空間アンサンブル（WiSE-FT）をオープンソース化した。これは、分布シフト時のロバスト性を向上させるファインチューニングAIモデルのためのアルゴリズムである。いくつかのコンピュータービジョン（CV）ベンチマークでの実験では、WISE-FTの精度が最大6パーセントポイント向上したことが示されている。
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Azure Purviewワークフローを使って、データエンティティの操作、検証、承認を統合
最近、MicrosoftはAzure Purviewワークフローのプレビューを発表した。これにより、顧客は、反復可能なビジネスプロセスを使って、データエンティティに対する統合を行い、そして作成・更新・削除の操作、検証、承認ができるようになる。これらのワークフローは現在プレビュー中であり、Azure Purviewの一部である。
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アレン研究所が最新のEmbodied AIチャレンジを開始
アレン人工知能研究所（AI2）は、2022年版のAI2-THOR再配置チャレンジを発表した。このチャレンジでは、参加者に対して、仮想部屋でオブジェクトを移動させることができる自律エージェントを設計することが要求される。このチャレンジでは、新しいデータセットや、最新リリースのAI2-THORシミュレーションプラットフォームを使ったより高速なトレーニングなど、いくつかの改善がなされている。
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QCon Software Development Conference - 見逃せない7つのトラック
マイクロフロントエンドはなぜ重要なのか？ 組織構造をスピードやフローの面から最適化するにはどうするべきか？ マイクロサービスを成功させるにはどうすればよいのか？ 有名なハイテク企業が、数百万のユーザや何十億というトランザクションをサポートしながら、並外れたユーザエクスペリエンスを途絶えることなく提供できるのはなぜだろう、と疑問に思ったことはないだろうか？新たなプロセスやソフトウエアのベストプラクティスを探してはいないだろうか？
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ディープラーニングツールキットIntel OpenVINOではAPIが拡張され、パフォーマンスが向上
Intel OpenVINOの最新リリースでは、よりクリーンなAPIが提供される。自然言語処理のサポートが拡張されており、新しいAUTOプラグインのおかげでパフォーマンスと移植性が改善している。InfoQは、詳細についてAI Intel OpenVINOのシニアディレクターMatthew Formica氏と話をした。
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大学の研究者が機械学習のコンピューティングトレンドを調査
アバディーン大学、MIT、そして他のいくつかの機関の研究者チームが、機械学習（ML）モデル向けの過去のコンピューティング需要のデータセットをリリースした。このデータセットには、123の重要なモデルのトレーニングに必要な計算が含まれている。分析によると、2010年以降、トレンドが大幅に上昇している。
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AlphaCode：ディープラーニングによる競争力のあるコード合成
AlphaCodeの研究で、目標指向のコード合成に関して有望な結果が示さ���ており、ディープsequence-to-sequenceモデルが使われている。それは、以前のネットワークを拡張しており、CodeContestsという名前の新しいデータセットをリリースしている。これは、将来の研究ベンチマークに貢献するためである。
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テルアビブ大学、長文NLPベンチマークSCROLLSをリリース
テルアビブ大学(Tel-Aviv University)、Meta AI、IBM Research、Allen Institute for AIの研究者らが、さまざまな分野から収集した長いテキスト列を処理対象とする自然言語処理(NLP)ベンチマーク用のタスクセットを、Standardized CompaRison Over Long Language Sequences(SCROLLS)としてリリースした。ベースラインのNLPモデルを対象とした実験結果からは、現行のモデルに改善の余地が多くあることが示唆されている。
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WaymoがBlock-NeRF 3Dビュー合成ディープラーニングモデルをリリース
Waymoは、自動運転車によって収集された画像から再構築された大規模な3Dワールドビュー合成のためのBlock-NeRFと呼ばれる画期的なディープラーニングモデルをリリースした。NeRFには、ニューラルネットワークで表面と体積の表現をエンコードする機能がある。
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OpenAIは人間の指示に従うためのInstructGPT言語モデルを導入
OpenAIはGPT-3言語モデルを見直した。そして、有害な言語や誤った情報に関する不満に対処するためにInstructGPTと呼ばれる新しいデフォルトツールを導入した。
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MetaがマルチモーダルAIアルゴリズムのdata2vecをオープンソース化
Meta AIは最近、data2vecをオープンソース化した。画像、テキスト、音声音声データに関する自己監視型ディープラーニングのための統合フレームワークだ。一般的なベンチマークで評価すると、data2vecを使ってトレーニングされたモデルは、モダリティ固有の目的でトレーニングされた最先端のモデルと同等かそれ以上のパフォーマンスを達成している。
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GitHubが機械学習を使って脆弱性コードスキャンを拡張した方法
GitHubは、機械学習技術をルールベースのセキュリティコードスキャン機能に適用し、既存のルールから新しいルールを自動的に推測することで、あまり一般的ではない脆弱性パターンにその機能を拡張できることを期待している。