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すべてがAIによって生成されるニュースネットワーク 🤯(英語テスラ、AI搭載ロボットOptimus Gen-2を発表

2023年12月13日のAI関連ニュースについて、以下のような内容が掲載されています:

  1. AIによって生成されるニュースネットワーク: この新しい形式のニュースネットワークでは、AI技術を活用して言語翻訳や生成された画像・映像などを組み合わせ、革新的なニュース体験を提供しています。

  2. テスラのAI搭載ロボットOptimus Gen-2の発表: テスラが人型ロボット「Optimus Gen-2」を発表しました。改良されたバージョンは、歩行速度の向上、軽量化、バランス能力の強化などを特徴としています。

  3. AIのロールプレイングの可能性: AIを使ったロールプレイングは、教育や創作活動において有用なツールとなり得るとされています。

  4. ChatGPTによる手書き認識の成功: ChatGPTを使った手書き認識の実験では、高い認識精度を達成しました。これは、テキスト認識だけでなく、文脈の理解や思考も必要であることを示しています。

この記事は、AI技術の進歩とそれがもたらす新しい可能性に焦点を当てています。特に、ニュースの配信方法、ロボット工学、教育ツールとしてのAIの活用など、多岐にわたる分野でのAIの影響を紹介しています。

サイード・エザティ
2023年12月13日

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MetaのRay-Banメガネは、あなたが見ているものを見ることができるAIを追加しました。

ChatGPT Visionの素晴らしい使用例

AIを使ったロールプレイングは、作家や教育者にとって強力なツールとなるだろう。

10の新しいAIツールとリソース。ツールの全リストはオンライン版をご確認ください。

Channel 1 - すべてがAIによって生成されるニュースネットワーク。


世界最高品質のAI映像。このショーケース・エピソードはニュースの未来を示し、ユーザーが新しい方法でストーリーにアクセスできるようにします。言語翻訳やAIが生成した画像や映像などの技術を組み合わせることで、これまでにない出来事を体験できます。信頼できるニュースを配信し、私たちに情報を提供し続けるために、この新しいテクノロジーがどのように活用されるかをご覧ください。

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テスラ、AI搭載ロボットOptimus Gen-2を発表

テスラは人型ロボットの新バージョン「オプティマスGen2」を発表した。オプティマスの最初のお披露目は、その圧倒的なデモンストレーションと、ロボットを表現するためにダンサーが使用されたことから懐疑的な見方に直面した。しかし、テスラのOptimusの進歩は、特に2023年の株主総会の後、有用なタスクをこなすより高度なプロトタイプを披露し、信頼性を増している。

オプティマス第2世代は、テスラが設計したアクチュエーターとセンサーを搭載し、より洗練されたものとなっている。改良点としては、歩行速度の30%向上、10kgの軽量化、バランス能力の強化、スクワット能力などが挙げられる。大幅なアップグレードは手にも見られ、重いものを持ち上げるのに十分な強度を持ちながら、繊細な物体を正確に扱うことができるようになった。

テスラはこのロボットを製造業務に使用し、最終的には販売する予定だ。テスラのイーロン・マスクCEOは、オプティマスに大きな期待を寄せており、テスラの長期的な価値の大半を占め、潜在的な需要は100億から200億ユニットに達すると予測している。

今回の更新では、オプティマスのロボット工学的側面に焦点を当てる。ロボット工学の進歩は注目に値するが、ロボットの機能に不可欠なAIシステムには懸念が残る。AIはテスラのフルセルフドライビング(FSD)ベータ版をベースにしているが、これはまだ開発中である。オプティマスのAIの有効性は、FSDプログラムの成功にかかっているため、まだわからない。


このユーザーは、様々なツールを使って手書きの日記を書き写した経験を共有している。最初は、アップルのiOS内蔵のテキスト認識を試したが、認識できたのは単語の半分程度だった。その後、Readwiseアプリを使ったが、印刷されたテキストに適しているようで、認識率はさらに低かった(約20%)。しかし、このタスクにChatGPTを使用したところ、結果は大幅に改善され、ChatGPTはほぼ完璧な文字起こしを達成した。

ChatGPTは3つのミスを犯したが、これらのミスは文脈を解釈するモデルの能力を示しており、興味深いものだった。例えば、"Traumas "は "wounds "と、"My "は "any "と転写されましたが、どちらも文脈の意味を保っていました。文脈と無関係な誤りは、日付の誤訳(「20」を「28」と書き写す)だけだった。この経験から、重要な洞察が浮き彫りになった。効果的な手書き認識には、単にテキストを読むだけでなく、「思考」や文脈の理解も必要であり、不明瞭な手書き文字、特異な手書き文字、スペルミスによるギャップを埋める必要があるのだ。

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