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アーティフィシャル・インテリジェンス

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78 記事

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!
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Adobe FireflyによるデザイナーのためのジェネレーティブAIクレジット [Latest Update]

デザインにおけるジェネレーティブAIの世界市場は急成長し、2032年までに77億5,483万ドルという驚異的な規模に達すると予測されている。 34.11% . アドビは9月、画期的なイノベーションである「Fireflyウェブアプリケーション」を発表し、この革命に大きく貢献した。 Fireflyウェブアプリケーション . その後、より多くの機能が追加された。 デザイナーにとって、このプラットフォームは、AIを使ってクリエイティブなアイデアをより良いものにできる楽しい場所のようなものだ。 6ヶ月間のベータ期間終了後、アドビはFireflyの機能をAdobe Creative Cloud、Adobe Express、Adobe Experience Cloudなどのクリエイティブエコシステムにシームレスに統合し、商用利用が可能になりました。 このブログでは、Fireflyを搭載したAdobeのGenerative AI with creditsが、デザイナーのゲームをどのように変えているのかを探ります。 ホタルの生成AIモデルの創造力 ホタルのジェネレーティブAIモデルは、画像、テキストエフェクト、ベクターなど、さまざまなクリエイティブ領域に対応しています。 これらのモデルが印象的なのは、100以上の言語で書かれた指示を理解し、それに反応できるからだ。 こうすることで、世界中のデザイナーが、魅力的で商業的に有効なコンテンツを作ることができる。 さらにエキサイティングなのは、AdobeがCreative Cloud内の複数のアプリケーションにFireflyを搭載した機能を統合したことだ。 幅広い創造的なエンパワーメントを提供する。 例えば、Photoshopのジェネレーティブフィルとジェネレーティブエキスパンド、Illustratorのジェネレーティブリカラー、Adobe Expressのテキストから画像への変換とテキストエフェクトなどがあります。 企業レベルのイノベーションでデザイナーに力を与える アドビが新しいアイデアや技術を提供する姿勢は、個人のクリエイターだけでなく、大企業にも当てはまる。 Firefly for Enterpriseは、Adobe GenStudioとExpress for Enterpriseに最先端のジェネレーティブAI機能をもたらします。 ビジネスクライアントとの緊密な連携により、アドビはクライアントが独自の資産やブランド固有のコンテンツを使用してAIモデルをカスタマイズできるようにしている。 Accenture、IHG Hotels & Resorts、Mattel、NASCAR、NVIDIA、ServiceNow、Omnicomなどの国際的な有名企業が、すでにFireflyを使用して業務をより簡単かつ迅速に行っています。 彼らはお金を節約し、コンテンツを準備するスピードを上げるために利用している。 さらに、企業顧客はFirefly APIにアクセスできる。 これにより、このクリエイティブなパワーを自社のエコシステムと自動化ワークフローに簡単に統合することができる。 知的財産権（IP）補償の付加的な利点は、Fireflyを通じて生成されたコンテンツが安全であり、法的な複雑さから解放されることを保証します。 ジェネレーティブAIの新時代 アドビは、ジェネレーティブ画像ワークフローをより身近で柔軟なものにするため、ジェネレーティブAIにクレジットベースのシステムを導入している。 Firefly ウェブアプリケーション、Express Premium、および Creative Cloud 有料プランのユーザーには、「高速」ジェネレーティブクレジットが割り当てられるようになりました。 これらのクレジットはトークンの役割を果たす。 そのため、ユーザーはPhotoshop、Illustrator、Express、Fireflyウェブアプリケーションなどのアプリケーションを使って、テキストベースのプロンプトを画像やベクターに変換することができる。… Read more »

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On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.
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Grok Generative AI：能力、価格、技術

2022年、私たちはAIの導入に大きな飛躍を見た。 大規模なジェネレーティブAIが占める割合 23% テック界の さて、2025年に向けて話を進めると、大規模なAIの導入は46％に達し、興奮はさらに高まる。 このAI革命の真っ只中に、エキサイティングな新プレーヤーが堂々と登場する。 2023年11月4日、イーロン・マスクはゲームを変えるAIモデル「Grok」を公開した。 Only 10 days into Year 2 of building a modern global town square that welcomes everyone & enables more economic opportunity — here’s what we have shipped so far: AI-powered personalizationWe introduced X’s new friend 'Grok’. Because of our partnership with xAI, we'll ask Grok… — Business (@XBusiness) November… Read more »

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GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are
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GPT-4ビジョン：GPT-4ビジョンは何を可能にし、なぜ重要なのか？

GPT-4ビジョン（GPT-4V）は、ディープラーニングとコンピュータービジョンを組み合わせた、オープンAIによる画期的な進歩である。 このモデルはテキストを理解するだけでなく、ビジュアルコンテンツにまで踏み込んでいる。 GPT-3がテキストベースの理解を得意としていたのに対し、GPT-4ビジョンは視覚的要素をレパートリーに加えることで、飛躍的な進歩を遂げた。 このブログでは、GPT-4ビジョンの魅惑的な世界を探求し、その潜在的なアプリケーション、基礎技術、そしてこの強力なAI開発に関連する倫理的考察を検証する。 GPT-4ビジョン（GPT-4V）とは何ですか？ GPT-4ビジョンは、しばしばGPT-4Vと呼ばれ、人工知能の分野で重要な進歩を遂げた。 これは、画像などの付加的なモダリティを大規模言語モデル（LLM）に統合することを含む。 マルチモーダルLLMは、言語ベースのシステムの能力を拡張し、斬新なインターフェースを導入し、より幅広いタスクを解決し、最終的にはユーザーにユニークな体験を提供する可能性を秘めているからだ。 このモデルは、自然言語理解で有名なGPT-3の成功に基づいている。 GPT-4 Visionは、このようなテキストへの理解を維持するだけでなく、ビジュアルコンテンツを処理・生成する機能を拡張している。 これは私が@bubbleで30分で作ったgpt-4-vision APIのデモです。 URLを受け取り、画像に変換し、Vision APIを通じて送信し、カスタムランディングページ最適化の提案を応答する。 pic.twitter.com/dzRfMuJYsp – セス・クレイマー (@sethjkramer)2023年11月6日 このマルチモーダルAIモデルは、文字情報と視覚情報の両方を理解するユニークな能力を持っている。 その大きな可能性を垣間見ることができる： ビジュアル質問応答（VQA） GPT-4Vは画像に関する質問に答えることができる。”この犬は何という種類の犬ですか？”とか、”この写真では何が起こっていますか？”といった答えを提供する。 gpt-4ビジョンAPIで遊び始めたpic.twitter.com/vZmFt5X24S – イベリック (@Ibelick)2023年11月6日 画像分類 画像内のオブジェクトやシーンを識別し、車、猫、ビーチなどを区別することができる。 画像キャプション GPT-4Vは画像の説明文を生成することができ、”赤いソファに座る黒猫 “や “ビーチでバレーボールをする人々 “といったフレーズを作ることができる。 画像翻訳 このモデルは、画像内のテキストをある言語から別の言語に翻訳することができる。 クリエイティブ・ライティング GPT-4Vは、テキストを理解し、生成するだけでなく、詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙など、さまざまな創造的なコンテンツ形式を作成し、画像をシームレスに組み込むことができます。 続きを読む GPT-4 ターボ 128K コンテキスト：知っておくべきこと GPT-4ビジョンにアクセスするには？ GPT-4ビジョンへのアクセスは、主にOpenAIが提供するAPIを通じて行われる。 これらのAPIにより、開発者はモデルをアプリケーションに統合することができ、さまざまなタスクにその機能を活用することができる。 OpenAIは、GPT-4 Visionのさまざまな価格層と利用プランを提供し、多くのユーザーが利用できるようにしている。 GPT-4ビジョンはAPIを通じて利用できるため、多様なユースケースに対応できる。 GPT-4ビジョンの価格は？ GPT-4 Visionの価格は、使用量、ボリューム、選択した特定のAPIやサービスによって異なる場合があります。 オープンAI 通常、公式ウェブサイトまたは開発者ポータルで詳細な価格情報を提供している。 ユーザーは、価格設定、使用量制限、サブスクリプションのオプションを検討し、最適なプランを決定することができます。… Read more »

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GPT-4 Turbo 128K: Slashed Prices and New Updates
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GPT-4ターボ128Kコンテクスト：知っておくべきこと

OpenAIの待望のDevDayイベントは、いくつかのエキサイティングなニュースと価格リークをもたらし、AIコミュニティを期待でざわつかせた。 主なハイライトは、GPT-4ターボのリリース、各種サービスの大幅値下げ、GPT-4ターボ128kコンテキストウィンドウ、アシスタントAPIの公開などである。 その詳細を掘り下げ、これらの開発がAIの未来をどのように形作るのかを見てみよう。 GPT-4ターボ：低価格でパワーアップ このイベントのヘッドラインを飾ったのは、間違いなくGPT-4ターボのお披露目だった。 この先進的なAIモデルは、128Kという驚異的なコンテキスト・ウィンドウを誇り、前身のGPT-3.5から大きく飛躍した。 この拡張されたコンテキストにより、GPT-4ターボは1つのコンテキストウィンドウで400ページの書籍に相当する情報を読み取り、処理することができる。 GPT-4ターボが同等のコンテキストサイズを提供するようになったからだ。 しかし、ニュースはそれだけにとどまらない。 GPT-4ターボは、より大きなコンテキスト・ウィンドウを提供するだけでなく、より高速な出力を実現し、GPT-4の数分の一の入出力価格で入手可能である。 この強化された能力と費用対効果の組み合わせにより、GPT-4ターボはAIの世界におけるゲームチェンジャーとして位置づけられる。 全面値下げ OpenAIは、AIをこれまで以上に身近で手頃なものにしようとしている。 リークされた情報によれば、GPT-3.5の投入コストは33％削減されたという。 さらに、GPT-3.5モデルのデフォルトは16Kになり、ユーザーにとってより費用対効果が高くなりました。 これらの変更は、AIの利用を民主化し、より多くの人々がこれらのモデルの力を活用できるようにすることを目的としている。 多くのAIアプリケーションにとって重要なリソースであるファインチューニング・モデルも、大幅な価格引き下げの恩恵を受けている。 微調整されたモデルの推論コストは、入力で75％、出力で60％近くも削減されるという。 これらの削減により、開発者や組織はAI主導のソリューションをより経済的に展開できるようになる。 アシスタントAPI：AIの新たなフロンティア OpenAIのDevDayでは、近日公開予定のAssistants APIも紹介された。Assistants APIは、APIを介してユーザーにコードインタプリタと検索機能を提供する予定だ。 このイノベーションにより、さまざまなアプリケーションへのAIの統合が効率化され、開発者はより強力でダイナミックなソリューションを構築できるようになると期待されている。 Dall-E 3とDall-E 3 HD：クリエイティブの地平を広げる このイベントでは、Dall-E 3とDall-E 3 HDの導入も明らかにされた。 これらのモデルは、創造的なAIの限界を押し広げることを約束する一方で、Dall-E 2に比べてより高価なオプションとして位置づけられている。 しかし、これらのモデルの強化された機能は、画像生成と操作のための最先端AIを求めるユーザーにとって、高いコストを正当化するかもしれない。 128Kコンテキストの力 簡単に言うと、GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウは、驚くほどの量の情報を一度に処理し、理解することができる。 コンテキストについては、前世代のGPT-3は1,024トークンのコンテキストウィンドウを持っていた。 トークンは、言語やテキストによって、単語や文字、あるいはサブワードを表すこともある。 GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウはGPT-3の約125倍で、AI言語モデルの世界ではまさに巨大なものとなっている。 実践的な意味合い 128Kのコンテキスト・ウィンドウを持つGPT-4ターボの導入は、AI分野での目覚ましい前進である。 膨大な量の情報を処理し理解するその能力は、AIシステムとの対話、研究、コンテンツ作成などに革命をもたらす可能性を秘めている。 開発者や研究者がこの強力なツールの可能性を探るにつれ、GPT-4 Turboの能力をフルに活用し、人工知能の新たな地平を切り開く革新的なアプリケーションが登場することが期待される。 包括的な理解 128Kのコンテキストを持つGPT-4 Turboは、広範な文書、記事、データセットをまるごと読み取り、分析することができる。 この機能により、複雑な質問、調査タスク、データ分析のニーズに対して、より包括的で正確な回答を提供することができる。 文脈の連続性 これまでのモデルでは、長い文書にまたがって文脈を維持することに苦労することが多く、バラバラな回答や関連性のない回答につながっていた。 GPT-4ターボ128Kウインドウは、長時間に渡ってコンテクストを維持することができ、その結果、より首尾一貫した、コンテクストに関連したインタラクションが可能になる。 情報過多の解消 情報過多の時代において、GPT-4ターボの膨大なデータを一度に処理する能力は、ゲームチェンジャーとなりうる。… Read more »

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OpenAI's DevDay is a developer conference scheduled for November 6, 2023, in San Francisco to unite hundreds of developers worldwide. 
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OpenAI DevDayのお知らせ [Live Stream]

OpenAI DevDay2023年11月6日にサンフランシスコで開催される予定の1日開発者会議は、開発者、技術ファン、AI愛好家にとって画期的なものだ。 AIがどこに向かっているのかを理解するために、あらゆるところから開発者が集まり、学び、OpenAIチームと協力できる、活気ある会議のようなものだ。 開発者が新しいものを作れるようにするための最新の仕事をお見せできることを楽しみにしています。 – サム・アルトマン（OpenAICEO OpenAIの最初の開発者会議がなぜ重要なのか、そしてAI開発の未来をどのように変えることができるのか、その理由を探ってみよう。 OpenAI DevDayとは？ OpenAIのDevDayは、2023年11月6日にサンフランシスコで開催予定の待望の開発者会議だ。 この初回となる1日限りのイベントは、世界中の何百人もの開発者を団結させる。 OpenAIのチームと関わるまたとない機会であるDevDayは、開発者が今後のツールを覗き見できるプラットフォームとして機能します。 参加者は、OpenAIの技術専門家による有益な分科会に参加することができます。 このイベントは、人工知能分野における洞察、コラボレーション、探求の一日を約束するものである。 OpenAI DevDayで期待される発表とは？ OpenAI DevDayは待望の開発者会議だ。 参加者は、知的刺激に満ちた魅力的なイベントを期待できる。 当日は、人工知能に関する貴重な洞察を提供するために企画された、さまざまなアクティビティが予定されている。 このイベントに期待できることは以下の通りだ： 基調講演 DevDayでは、著名なAI研究者や専門家による基調講演が行われる。 これらの講演では、AIビジネスの最新動向を掘り下げて解説する。 トピックは、以下のようなものである。 GPT-4 AI技術の未来へ。 このイベントでは、AIの開発と導入に関連する倫理的課題と責任についても議論される。 ハンズオン・ワークショップ 参加者はハンズオンワークショップに参加し、最先端のAIツールやアプリを実際に体験することができる。 これらのワークショップは、開発者がさまざまな領域でAIを最大限に活用する方法を探るのに役立つ。 ライブ・デモ OpenAIは、DevDayのライブデモを通じて最新の進歩を紹介する。 参加者はAI技術が実際に使われているのを見ることができる。 こうすることで、彼らはその能力と可能な用途を直接理解することができる。 ネットワーキングの機会 DevDayは、参加者に業界リーダー、開発者仲間、AI愛好家とのネットワークを築く場を提供する。 こうしたつながりは、AI分野でのコラボレーションや知識交換、将来のチャンスにつながる。 The Rundown AIの創設者であるRowan Cheungが、OpenAIのDevDayカンファレンスに対する好奇心と熱意を語ってくれた： DevDayに行くんだけど、OpenAIからメールが来て、僕のChatGPT関連のメールが届いていることを確認したんだ。 これは、私のアカウントを「カンファレンスの最新機能と発表で最新の状態に保つ」ためだ。 11月6日、ChatGPTに大きな何かがやってくる👀pic.twitter.com/9VJPdAdAka – ローワン・チャン (@rowancheung)2023年11月2日 OpenAI DevDay – 誰のためのもの？… Read more »

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the importance of integrating an AI knowledge base into your customer support ecosystem cannot be ignored.
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2024年にAIナレッジベースを立ち上げるには？

進化し続けるカスタマーサービスにおいて 78% 業界リーダーの78%が、セルフヘルプポータルやAIを活用したセルフサービスソリューションへの投資を増やしています。 チャットボットアシスタント のようなセルフサービス・ソリューションへの投資拡大が進む中、AIナレッジベース・ソフトウェアをカスタマーサポートのエコシステムに統合することの重要性は無視できません。 使用方法 ビジネスのためのAI は、顧客が必要とするときに的確な情報を提供することで、顧客との接し方を完全に変える力を持っている。 しかし、それを最大限に活用するには、入念な計画と一貫した管理が必要だ。 このブログでは、カスタマーサービス体験を向上させるために適切なAI知識ベースを作成するための戦略を提供します。 AIナレッジ・ベースとは何か？ AIナレッジベースとは、人工知能（AI）技術によって整理、管理、アクセス可能にされた情報やデータのデジタルリポジトリである。 知識を保存、検索、共有するための一元化されたリソースで、通常は構造化され検索可能な形式になっている。 AIは、インテリジェントな検索、コンテンツ推薦、自然言語処理、およびユーザー体験を向上させるその他の機能を可能にすることで、知識ベースの機能を強化するために使用される。 AIナレッジ・ベースの主な特徴と構成要素を紹介しよう： 1.情報リポジトリ 記事、文書、FAQ、製品情報、教育資料、その他組織やプラットフォームがユーザーに提供したいあらゆるデータなど、幅広いコンテンツが含まれている。 2.構造化された組織 知識ベース内のコンテンツは、通常、カテゴリ、トピック、タグ、および階層を使用して構造化された方法で整理され、ユーザーがナビゲートして関連情報を効率的に見つけるのに役立ちます。 3.AIを活用した検索 自然言語処理などのAI技術は、検索機能を強化するために使用される。 ユーザーは自然言語でクエリを入力することができ、AIシステムはそれを理解し、適切な検索結果を提供することができる。 4.コンテンツに関する推奨事項 AIは、ユーザーの行動や嗜好を分析し、ユーザーが興味を持ちそうな記事やリソースを提案することで、パーソナライズされたコンテンツ・レコメンデーションを提供することができる。 5.チャットボットとバーチャルアシスタント 多くのAIナレッジベースは、チャットボットやバーチャルアシスタントを統合し、リアルタイムのサポートを提供したり、ユーザーからの問い合わせに答えたりする。 これらのチャットボットは、AIを使ってユーザーの問い合わせを理解し、効果的に対応することができる。 6.自然言語処理 (NLP) NLPは人間の言語を理解し処理するために使用され、ユーザーが知識ベースと対話し、関連情報を得ることを容易にする。 7.センチメント分析 AI知識ベースの中には、ユーザーの満足度を測定し、改善が必要な分野を特定するために、センチメント分析を組み込んだものもある。 8.コンテンツのタグ付けと分類 AIはコンテンツに自動的にタグを付け、分類することができるため、情報の管理や検索が容易になる。 9.分析とレポート ナレッジベースには、ページビュー、検索クエリ、ユーザーからのフィードバックなど、ユーザーのエンゲージメントをトラッキングするツールが含まれていることが多い。 このデータは、ナレッジベースの内容や構造を改善するために貴重なものである。 10.アクセス制御とセキュリティ AI知識ベースには、特定のコンテンツを許可されたユーザーに制限するアクセス制御機能が含まれている場合があり、機密情報を保護するためのセキュリティ対策が施されている。 AIナレッジベースは、カスタマーサポート、企業内ナレッジマネジメント、eラーニングプラットフォーム、オンラインドキュメントなど、様々な領域で広く利用されている。 AIを活用して知識へのアクセスと検索を強化することで、企業がユーザーにタイムリーで正確な情報を提供し、サポートコストを削減し、全体的なユーザー体験を向上させるのを支援する。 成功するAIナレッジベース・ソフトウェアをセットアップするためのチェックリストとは？ AIの知識ベースを構築するには、情報を構造化してアクセス可能な方法で整理・保存し、人工知能を使ってその情報を効果的に検索・提示する必要がある。 ここでは、AIナレッジベースをセットアップするための完全なチェックリストを紹介する： 目標と目的を明確にする ナレッジ・ベースの目標と目的を明確にすることから始めましょう。 どのような情報を保存し、検索したいのか？ 知識ベースの目的は何ですか？ 想定される観客は？ ナレッジベース・プラットフォームの選択 ナレッジベースをホストするプラットフォームまたはソフトウェアを選択します。 様々なオプションには、カスタムビルドソリューション、コンテンツ管理システム（CMS）、Confluence、Zendesk、KnowledgeOwlのようなナレッジベースソフトウェアなどがあります。 コンテンツの整理と構成 コンテンツを分類し、論理的に構成する。 トピック、カテゴリ、サブカテゴリの分類法または階層を作成する。… Read more »

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