キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です！會議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大學(xué)は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業(yè)中に PPT を見て、授業(yè)後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が來るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました?！?「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました?！?PPTでした?！?即席の會議をするなら、そうすべきです

拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創(chuàng)造」することもできます。拡散モデル（DiffusionModel）は、畫像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に畫像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の畫像を復(fù)元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む畫像から畫像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから畫像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

1. まず攜帯電話で Weibo を開き、右下隅の [Me] をクリックします (図を參照)。 2. 次に、右上隅の [歯車] をクリックして設(shè)定を開きます (図を參照)。 3. 次に、[一般設(shè)定] を見つけて開きます (図を參照)。 4. 次に、[Video Follow] オプションを入力します (図を參照)。 5. 次に、[ビデオアップロード解像度]設(shè)定を開きます(図を參照)。 6. 最後に、圧縮を避けるために [オリジナルの畫質(zhì)] を選択します (図を參照)。

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の國際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優(yōu)秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優(yōu)秀論文 2 件と學(xué)生優(yōu)秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優(yōu)秀論文ノミネートも 2 件、學(xué)生優(yōu)秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多數(shù)の研究機関や大學(xué)が集まります。統(tǒng)計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大學(xué)による CVPR2024 データの統(tǒng)計分析によると、研究テーマの観點から最も論文數(shù)が多いのは畫像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

夏の雨の後には、美しく魔法のような特別な天気の風(fēng)景、虹がよく見られます。これも寫真撮影ではなかなか出會えない光景で、とてもフォトジェニックです。虹が現(xiàn)れるにはいくつかの條件があります。まず、空気中に十分な水滴があること、そして、低い角度から太陽が當(dāng)たることです。そのため、雨が上がった午後が最も虹が見えやすいのです。ただし、虹の発生は天候や光などの條件に大きく左右されるため、一般に虹の持続時間は短く、見頃や撮影に最適な時間はさらに短くなります。では、虹に遭遇したとき、どうすれば虹を適切に記録し、高品質(zhì)の寫真を撮ることができるでしょうか? 1. 虹を探す 上記の條件に加えて、虹は通常、太陽光の方向に現(xiàn)れます。つまり、太陽が西から東に輝いている場合、虹は東に現(xiàn)れやすくなります。

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を靜かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実踐的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風(fēng)のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、數(shù)日で簡単に習(xí)得できます。

LLM が大量のデータを使用して大規(guī)模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎(chǔ)となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現(xiàn)に努めている AI スタートアップ企業(yè) Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具體的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範(fàn)な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、當(dāng)サイトのコラム記事「大型モデルの欠點を補うことに特化したRAGの新展開とは？」を參照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題點」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション