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お客様の知識ベースをスタイリッシュなアプリ内自己サービスハブに変えましょう。現場で即座の回答のための「これを説明する」や直感的なツールチップ、チャットボット、簡単なチケットの提出、シームレスな知識のナビゲーションなどの機能を備えることで、類まれなる顧客体験を保証します。 Official Website Official Website

アリババグループによる革新的なフレームワーク、EMOを紹介します。EMOは、単一の参照画像と会話や歌などの音声クリップを提供するだけで、表情を持つアバタービデオを作成するための魔法を使います。これらのビデオは、表情の動きだけでなく、様々な頭のポーズも特徴とし、提供された音声の時間に合わせることができます。 EMOの仕組み: EMOは2つの主要なステージで機能します: フレームのエンコーディング: 参照画像とモーションフレームを分析するためにReferenceNetを使用し、重要な特徴をキャプチャします。 拡散プロセス: 事前学習済みのオーディオエンコーダーを使用してオーディオ埋め込みを行い、顔の領域マスクとマルチフレームノイズとブレンドします。Reference-AttentionとAudio-Attentionメカニズムを備えたバックボーンネットワークは、この情報をノイズ除去します。これらの手順によって、キャラクターのアイデンティティは保持されたまま、表情と頭の動きを通じて音声のダイナミクスが正確に反映されます。連続した動画の流れを確保するために、Temporal Modulesがモーションの速度を調整します。 魔法を体験してみよう: 歌うポートレート: 静止したキャラクター画像を、感情豊かで様々な頭のポーズを持つ歌うアバターに変換します。音声の長さに関係なく、当社の技術はビデオ全体でキャラクターのアイデンティティを一貫させます。 目的とインスピレーション: このプロジェクトは学術研究と効果の紹介のために作成されました。アリババグループのAIと機械学習の領域の限界を押し広げるというコミットメントの証です。このフレームワークは、Nerfiesプロジェクトで確立された基盤の上に構築されており、当社のイノベーションへの取り組みを示しています。 EMOを使って、声が静止画像を前例のない方法で生き生きとしたものにする、アニメーションポートレートの世界に飛び込んでみてください。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstrates its power Official Website

革新的な製品を見つけるための究極のプラットフォーム、Uneedを見つけてください。コスト効果の高い代替手段を見つけ、タグやカテゴリ別に整理されたデータベースを探検し、自分の製品を注目させましょう。Uneedでツールを発見し、宣伝するためのより賢い方法を取り入れましょう。 Official Website Official Website

スーパーヒューマンAI 2.0を発見しましょう：予め作成された返信、各メールに短縮された要約、アイデアを洗練された文章に進化させる力によって、あなたの受信トレイの体験を変えましょう。文章を向上させ、文法を完璧にし、どんな言語でも楽々とコミュニケーションを取りましょう。 💜 Official Website Official Website

STORMについて：AIを用いた長文執筆の革新 スタンフォード大学で開発されたSTORMは、大規模な言語モデルを活用して、ウィキペディアのエントリーに匹敵する詳細な記事を作成する画期的な執筆システムです。様々な情報源から情報を合成し、シミュレートされた対話を通じてコンテンツを構成することにより、信頼性の高い包括的なセクションをシームレスに作成します。 自動化による従来の執筆の障害の克服 ウィキペディアのスタイルの記事を作成するには、細心の注意を払った研究と洗練された計画が必要です。従来、執筆者は手作業で参考文献を集め、煩雑なアウトラインを作成していましたが、自動化された試みでは見落とされることがあります。STORMは、執筆の人間的なアプローチを模倣することで、執筆前の調査、草稿作成、文章の改訂を包括的に行い、効率的かつ効果的なプロセスを実現しています。 STORMの仕組み: 視点の発見: まず、STORMは様々な情報源を調査し、広範で深い内容を網羅するための洞察を得ます。これにより、ウェルラウンドな探求が行われます。 対話のシミュレーション: 執筆者と専門家のインタラクションを模倣し、信頼できるオンライン情報源との関わりを通じて、トピックの理解を深めるための重要な質問を提示します。 アウトラインの作成: 収集したデータを適切に整理し、STORMは丁寧に記事のアウトラインを作成し、幅広く深いコンテンツを確保します。 最終的な段階では、引用文献が含まれたテキストが生成され、完全に詳細な記事が完成します。 STORMの貢献: 研究の自動化: STORMは、効率的に必要な情報を収集し構造化することにより、手間のかかる執筆前の段階を合理化します。 多角的な統合: STORMは複数の視点を取り入れることで、総合的な視野を確保し、記事の深さと幅を豊かにします。 アウトラインの作成: 収集された情報を活用して、明確で論理的なアウトラインが作成され、高品質な執筆の土台が築かれます。 記事の品質向上: STORMは、プレライティング段階を自動化し、構造化されたアウトラインを確保することで、記事の組織と網羅性を劇的に向上させます。 卓越性の証明: FreshWikiデータセット STORMの効果を検証するために、最新の高品質なウィキペディア記事で構成されるFreshWikiデータセットが使用されました。結果は素晴らしく、STORMのアウトラインされた記事は、基準モデルに比べて組織が25％改善され、カバー範囲が10％増加しました。経験豊富なウィキペディアの編集者からの好評もSTORMの潜在力を裏付けていますが、将来の改良についてはソースの偏りや事実の関連性に注意が必要とされています。 STORMのイノベーションに関する詳細な情報は、arXiv（PDF版）で提供されています。チームはアクセスを広げるために取り組み、ユーザーがSTORMの能力を直接体験できるパブリックデモに向けて努力しています。 Your browser does not support the video tag. demonstration