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トリックを学ぶロボット【海外最新AIニュースまとめ】

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✍️本日のハイライト【約2分で読み終わります】

Eureka - ロボットはペン回しの芸ができる

Nvidiaは、ペン回しなどの複雑なスキルをロボットに教えるための新しいAIエージェント「Eureka」を開発しました。Eurekaは、試行錯誤の強化学習のためのカスタマイズされた報酬アルゴリズムを書くことで、人間と同様のスキルをロボットに学習させます。

Eurekaは、GPT-4を使用して自動報酬関数を書き出します。特別なプロンプトやテンプレートを必要とせず、人間が書いたものを80%以上の時間で上回る報酬関数を生成することができ、ロボットのパフォーマンスを平均で50%以上向上させます。NvidiaのIssac Gymを使用して、Eurekaは各種のスキル、例えば、キャビネットの開閉やボールを投げること、繊細なペン回しの技を、ロボットアームからヒューマノイドまでのさまざまなロボットに教えることができます。

報酬関数はAIモデルの行動を所望の目標に合わせて誘導するための鍵です。Eurekaの自動生成されたプログラムは、実世界の複雑なタスクをロボットに訓練する際の手間と最適でない人間のコーディングを置き換える可能性があります。

OpenAI、AIによる画像検出ツールの公開時期を検討中

OpenAIは、画像が同社のAIアートモデル「DALL-E 3」で生成されたものかどうかを判断するツールのリリース時期について「深く議論している」とのことだが、近いうちに決断を下す見込みはないとのことです。この情報は、OpenAIの研究者であるSandhini Agarwal氏から得られたもので、Agarwal氏はツールの精度が「非常に良い」とした上で、まだOpenAIの品質基準を満たしていないと指摘しています。

このツールに関連する興味深い点として、OpenAIがTechCrunchとのインタビューで共有した草稿によれば、「画像がクロッピング、リサイジング、JPEG圧縮、または実際の画像の一部を生成画像に上書きするなどの一般的な修正を受けた場合でも、精度は95%以上を維持している」とのことです。

AIがビジネスモデルに及ぼす変革、クリエイティブとマーケティングの未来、刺激的なデータとは?

Adobeの最高製品責任者(CPO)Scott Belsky氏の最新のニュースレターでは、AIがビジネスモデル、クリエイティブ、マーケティングなどにどのような影響を与えるかについて述べられています。
Belsky氏の見解によれば:

AIの効率性向上 = ビジネスのリスク
AIによるリアルタイム最適化と意思決定が可能となるが、一部の企業はビジネスモデルを守るためにAIの効率を制約するかもしれない。例えば、Tinderはマッチングがあまりにも完璧すぎるとユーザーの減少につながるため、あえてその効率性を制限するかもしれない。

時間単位の請求はもう古い
時間単位の請求を基盤とする一部の産業は、AIによる作業の高速化の影響を受けて価値ベースの価格設定への変更が求められる。従って、報酬は費やした時間だけでなく、経験やスキル、独自のデータを活用することに基づくべきだ。

マーケティングに対するAI
さらに、AI駆動の推奨エンジンは、購入決定における偏見や主観性を減少させる。ブランドの影響力や人間関係ではなく、AIが個人の好みやレビューに基づいて最良でコスト効果の高いオプションを客観的に提示する。

🛠新しいAI関連のツール紹介

  • Conveyor* - 実際に機能する自動セキュリティ・アンケート回答。

  • Embedchain - LLMで複数のデータソースを接続。

  • Voyager by Spotify - ベクトルのインメモリコレクションを高速に近似最近傍検索。

  • Infr - 記憶のためのオープンソースデータベース。

  • Langfuse - LLM アプリのためのオープンソースの観測・分析。

  • Supabase Content Storm 03 - Supabaseを使って作られたクールなAIツールのリスト。

  • Dreamscape Creativity Hackathon - Dreamscape Creativity Hackathonのトップピック。

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