ネット上にある無数の画像から観光地の3Dシーンを生成するフレームワークを、メリーランド大学とGoogleが発表。 ネットで入手可能な写真のみから、さまざまな照明条件下で非常にリアルな3Dシーンを生成できる。 すごい以外の何物でもない（笑）
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おざけん
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おざけん
@ozaken_AI
AINOW編集長 / 生成AI活用普及協会 協議員 / 著書「生成ＡＩ導入の教科書」 / Cinematorico Founder / 顧問（Cynthialy / SHIFT AI / AI Booster / THA / Lightblue ） / dip AI Force / NewsPicks プロピッカー
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これは必見すぎる。AI白書が「DX白書」になって発刊。しかも、無料でPDF版が見れてしまうという。 一度全部見通すしかないやろ。 ipa.go.jp/ikc/publish/dx
バーチャルな自分と一緒に走れる仕組み。 わかるかい？これはマリオカートのゴーストと全く同じだ。 「昨日の俺に負けない！」みたいなモチベーションが常に沸くね（笑）
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Digital Trends
LLMのファインチューニングの方法がこんなにわかりやすく解説されたページ初めて見たかもしれない。 blog.brainpad.co.jp/entry/2023/05/
OpenAIがリリースしたAPIが衝撃的すぎて、NLPの世界が様変わりしてしまうと思う... 例：「パンはどうしてやわらかいのか」と質問すると、Wikipedia上の文章が要約されて出てくる。 例：Excelのプラグインで「技術系企業の一覧が欲しい」と書けば内容を埋めてくれる
ロボットが連携してる感じ、知性を感じる。 複数のロボットの脳が常に同期されていたりするともうチームワークは人間以上だよね（笑）転移学習で脳内も常に共有できるし（笑） 10体くらい群れで動いたら迫力すごいんだろうなー。 x.com/mashable/statu
Tweetdeckで、「人工知能」とか「機械学習」という検索結果をカラムに指定して、最低いいね数5くらいでフィルターかけておくと、割と良い情報源になる。 このやり方で知るニュースも多いし、みなさんにもおすすめです。
ディープラーニングばかりに注目が集まる現在のAIブームが、もっともっと他のAI研究領域にも広がればいいな。 ディープラーニング技術とその他のAI研究領域の融合が生まれていってほしい。 AI領域って本当に幅広いから、一度はこの画像見てみて！ 引用：AIマップβ 2.0
「Generative AI Business Day」が終わって、仕事で手越祐也さんのライブに行ってきました。 仕事だけど、歌唱力とかダンスとか、アイドル力に魅了されてしまった。AIに代替むずそう。
画像の中からゴミだけを探し出すディープラーニング！ 毎週当たり前のように回収されるゴミだけど、その分、膨大なコストがかかってるわけで... こういう技術が、いろんなコストを下げていくんだろうなぁって感じさせられた。
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Mike Quindazzi
トヨタが作る街がすごい。車づくりから街全体の体験づくりに移行か。 富士山麓で2000人が暮らす「Woven City」を2021年から開発し、自動運転だけでなくさまざまなAIの実証実験を進めていくとのこと。 実験で実物大の街を作るって...本気やな（笑）
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Toyota USA
8500万円を調達しました！そして、ワークフロー自動化ツール「Promptflow」の事前登録を開始しました。 大規模言語モデル活用を妨げる最大の要因は「ワークフロー化しづらいこと」と「インプットが人間のプロンプトに限られること」。
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ChatGPTなどのGenerative AIの本質を主観的にまとめてみました。 人間は現実世界を自然言語を介して理解しています。（諸説あり） 焼肉屋で「焼肉が焼けたかどうか」を頭の中でテキスト化していますよね。 これからもっと本質的なAIの発展が来ると思うし、ここの理解が大切だと思います。
待って待って。 これすごい。 ロボットが見た顔をそのまま再現して一瞬で変化してる。 そのうちこの技術でマスクとか作れそー（ミッションインポッシブルの世界」
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The Futurist