ウィングプレイグラウンドで最先端のクラウド開発をご体験ください。ブラウザから手軽にクラウドネイティブアプリを作成、試用、監視することができます。インフラストラクチャとコーディングプロセスを密接に結びつけた統合された開発の旅に身をゆだねましょう。 Official Website Your browser does not support the video tag. Your browser does not support the video tag. Official Website
ステーブルディフュージョン3（SD3）は、AIによる画像生成の芸術を高め、様々なハードウェアセットアップに対応した堅牢なモデルのスイートを提供します。マルチモーダルな入力機能は、ビデオも含め、より広範な創造的な範囲を実現します。安全性は進化の中での基礎となり、責任ある開発への取り組みを強調しています。SD3の生成AIツールの多様性は、業界で主導的な役割を確保するという野心を明示しています。 Emadが発表した最新のSD3モデルデモは、プラットフォームの精密編集の能力を見せつけています。静止画に限らず、SD3はテキストベースの変更やビデオ生成でも優れた成果を上げ、創造的な可能性を大きく広げます。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstrates its power Official Website
OpenCodeInterpreter（オープンコードインタープリター）を使用して、今までにないコードの作成体験をしてみましょう。このダイナミックなコードインタープリターは、フィードバックによって進化することができます。この最先端のツールには、プログラミングの取り組みを高めるためのさまざまな機能が備わっています。 コード生成: 様々なタスクのためのコードを簡単に作成し、各セグメントでの効率と精度を保証します。 コード実行: 生成されたコードをテストし、簡単に機能を確認し、エラーや例外を見つけます。 反復的な改善: 静的なモデルとは異なり、OpenCodeInterpreterは実行結果とユーザーの洞察を組み合わせて、コードの品質を向上させています。 ヒューマンフィードバックの統合: コードフィードバックデータセットを活用し、提案を巧みに組み込んでコード生成プロセスを微調整します。 Code-Feedbackデータセットは重要であり、ユーザーコマンドとコンパイラーの批判を具体化した68,000もの相互作用を特集しています。これは機械学習において豊かな土壌を提供します。 主な機能には以下があります： タスクの理解: 指示を解釈し、コーディングの目的を特定します。 ミスからの学習: 過去のエラーを避けるために、コンパイラーの批判に基づいて戦略を修正します。 ヒューマンの洞察による改善: 人間からの推奨事項に合わせてコードを適応させ、実際のニーズに合わせます。 ベンチマーク対決では、OpenCodeInterpreterはGPT-4と競争するだけでなく、時折、HumanEvalおよびMBPPデータセットでのパフォーマンスにおいてコードの正確性と改善の柔軟性において優れていることが示されています。 また、合成GPT-4のフィードバックによって強化されると、OpenCodeInterpreter-33Bモデルの精度はさらに向上し、コード生成の効果が新たな時代を迎えます。 OpenCodeInterpreterの魔法を見つけてください： ソースコード: GitHub 研究論文: arXiv モデルアクセス: Hugging Face Official Website Your browser does not support the video tag. Demo videos Official Website
OOTDiffusionというオープンソースのツールで、シームレスな仮想衣類の試着を体験してみましょう！印象的な結果でユーザーを驚かせてきたこのツールは、男性や体型の多様性に最適化されており、完璧なフィッティングを提供します。個性に合わせて自由に試着セッションをカスタマイズしましょう。 OOTDiffusionには2つのダイナミックなモードがあります： Tシャツやシャツなどの上半身モデル パンツからドレスまでのさまざまなアイテムに対応した包括的な全身モデル 主な特徴は以下の通りです： 潜在拡散技術：自然でリアルな衣類の融合を提供し、最も細かいテクスチャや光のニュアンスまで忠実に再現する仮想試着を楽しむことができます。 調整可能なパラメータ：衣類のスケールやサンプリング回数などの要素を微調整することで、仮想の衣類が理想通りのフィットになります。 一歩抜きん出たリアリティを持つワードローブのテストランをお求めの方には、OOTDiffusionを活用してみてください。コードにダイブするか、ootd.ibot.cnで試してみてください。🛍️ Official Website Your browser does not support the video tag. demo is here Official Website
**大規模ワールドモデル（LWM）**の力を発見しましょう。これは、広範なコンテンツの分析と処理に優れたAIの画期的なブレークスルーです。LWMは、最大100万トークンを管理する驚異的な能力を持ち、GPT-4VやGemini Proなどの競合製品を凌駕し、高精度なタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、1時間以上のYouTube映像を容易にナビゲートします。 主な特徴: 拡張ビデオ分析: 長時間のYouTube動画の内容を解読するのはLWMにとって簡単です。 ピンポイントな事実の抽出: 膨大な1Mトークンプールから優れたデータ抽出能力。 多目的なAR予測: RingAttentionによるおかげで、LWMはテキスト-ビデオから純粋なイメージまで、幅広い形式に適応します。 創造的なイメージ: LWMが単純なテキストのプロンプトを鮮明なイメージに変換する様子を見てください。 動的なビデオ生成: テキストの説明によって導かれる、自動生成されたビデオを想像してください。 画像埋め込み対話: LWMは画像に関する会話を簡単に行います。 詳細なビデオチャット: 他のチャットボットが苦戦する長時間のビデオの対話に対応できます。 提供されるソリューション: 非テキスト理解の向上: AIがビデオベースのストーリーや複雑なシナリオを把握する際のギャップを埋めます。 ビデオシーケンスの価値: 時間的な視覚情報を統合し、アクションやイベントを包括的に理解します。 複雑さの管理: データ処理、計算の複雑さ、データセットの多様性をバランス良く扱います。 動作原理: RingAttention技術を利用して、LWMは長いシーケンスを効率的に処理します。進行的なトレーニング戦略により、コンテキストを小さなセグメントから壮大な100万トークンまで拡大しています。自己回帰モデルとして、各出力はコンテキストを意識し、統一されたマルチモーダルコンテンツの生成が可能です。 モデルの仕様: 70億のパラメータを誇るLWMは、様々なタスクに対応します: LWM-Text: 記事から複雑なQ&Aまで、長いテキストに最適です。 LWM-Text-Chat: 魅力的な、複数ターンのテキストベースの対話に特化しています。 LWM-General: テキストとビデオの同時アプリケーションにおいて、マルチモーダルの強力な力を発揮します。 LWM-Chat: ビデオベースの会話や相互作用に特化しています。 LWMの能力について詳しく知るには: ソースコード: GitHub 学術論文: arXiv モデルアクセス: Hugging Face Official Website Your browser does not support the video tag. you can see the demo here Official Website