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MLXフレームワークを使用して、Apple Silicon上でシームレスなデータインタラクションにダイブしましょう。これは、ドキュメント（doc（x）、pdf、txt）やURL経由のYouTubeビデオなど、さまざまなデータ形式と直接やり取りするための究極のツールです。MLXは言語の壁も破り、英語、スペイン語、中国語、ベトナム語、トルコ語のサポートも提供し、真にグローバルなフレームワークです。 ツールの統合がこれほど簡単になったことはありません。MLXは、Google Gemma、Mistral-Instruct、OpenHermes、NousHermes、Quyen-SE、StableLM 2 Zephyr、Vistral、VBD-Llama、vinallamaモデルを含む、HuggingFaceとMLX互換のオープンソースモデルとのシームレスな統合を可能にします。 なぜMLXを選ぶのか？ MLXは、Apple Silicon向けの機械学習フレームワークの世界で際立っており、以下のようななじみのある特徴と革新的な特徴のブレンドを提供しています： なじみのあるAPI： NumPyを反映したPython APIによる直感的な使用感を楽しんでください。また、頑強なC++、C、Swift APIも提供しています。mlx.nnやmlx.optimizersなどの高レベルパッケージが、PyTorchの構造を反映したモデルの構築を簡素化します。 効率の向上： スマートな自動微分、自動ベクトル化、最適化された計算グラフを活用して、組み合わせ可能な関数変換の力を引き出しましょう。 遅延計算： MLXは遅延計算の技術を使用し、必要な時にのみ配列を具現化するため、効率とスピードを確保します。 動的グラフ構築： データの形状が変化しても、デバッグが容易で遅いコンパイルを回避できる動的な計算グラフで、柔軟に適応しましょう。 多目的なマルチデバイスサポート： MLXの包括的なデバイス互換性のおかげで、CPUとGPUをスムーズに操作できます。 統一されたメモリモデル： 他のフレームワークとは異なり、MLXは共有メモリ内に配列を存在させる統一されたメモリモデルを採用しています。これにより、データの転送なしに、任意のサポートされるデバイス間で操作を実行できます。 MLXフレームワークを使用して、データインタラクションとモデルの統合において、簡単さ、効率性、普遍性を保証する、Apple Silicon上の機械学習研究の未来を探りましょう。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstrates its power Official Website

わずかなクリックでアイデアを映画の傑作に変える、LTXスタジオを使ってみませんか。高度なAIテクノロジーによって、このプラットフォームはテキストの入力やアイデアを受け付け、即座に完全な脚本を生成します。しかし、それだけではありません - このプラットフォームは、カメラアングルからキャラクターの一貫性、シーンの背景、スタイリングまで、シーンのあらゆる側面を巧みにガイドし、あなたのスクリプトをビデオに変換します。 LTXスタジオは、AIとビデオ制作の融合の最前線に立ち、単一のアイデアを完全に実現したAI生成のビデオに生まれ変わらせるのが非常に簡単になります。主要な機能は以下のとおりです： フレームコントロール：AIを活用して、精度を持ってシーンを指示し、複雑なカメラワークを簡単に管理します。 AIナラティブ：アイデアのきっかけや詳細な脚本でも、LTXスタジオが魅力的な映像の物語性に仕上げます。 キャラクターの一貫性：ビデオ全体でキャラクターの本質とスタイルを保つキャラクターを作り上げ、一貫性のあるビジュアルストーリーを実現します。 自動編集：ダイナミックな特殊効果、魅力的な音楽、魅力的なナレーションを備えた最終版のビデオを、わずかなクリックで完成させます。 LTXスタジオを使ってビデオ制作の未来に飛び込み、創造的な思考を簡単にプロフェッショナルなレベルのビデオに変えましょう。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstrates its power Official Website

Blaze AI ブランドの独自スタイルで改善されたコンテンツを10倍速く作成支援します。 Blazeによってマーケティングを向上させます。 カスタマイズされたコンテンツを分析するための任意のウェブサイトを分析します。 あらゆるソーシャルプラットフォーム向けのコンテンツを作成します。 広告を制作します。 http://blaze.ai/?utm_source=twitter&utm_medium=influencer&utm_campaign=bishal3で詳細を確認してください。 Your browser does not support the video tag. Blaze AI Genie 10秒以内でテキストから3Dモデルを作成します。 アイデアを手軽に具体的な3Dオブジェクトに変換します。 http://lumalabs.ai/genieで詳細を確認してください。 Your browser does not support the video tag. Genie Cognosys 2.0 複雑なタスクを簡単に作成および実行します。 明確な指示で作業を簡素化します。 http://cognosys.aiで詳細を学びましょう。 Your browser does not support the video tag. Cognosys 2.0 Perplexity AI どんなテーマについても詳細なリサーチに役立つ無料ツールです。 携帯電話やコンピューターなど、どこでも使用できます。 http://perplexity.aiで詳細を見つけましょう。 Your browser does not support the video tag. Perplexity AI Bland AI Turbo 会話のスピードで人間のようなAIによる電話対応を向上させます。 http://bland.ai/turboで詳細を探索してください。 Your browser does not support the video tag....

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

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