はじめに Turing 生成AIチームの佐々木 (kento_sasaki1)です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 先日、6月17日から6月21日にシアトルで開催されたコンピュータビジョン・機械学習系のトップカンファレンスCVPR 2024に参加し、Vision Language Model (VLM)のワークショップThe 3rd Workshop on Computer Vision in the Wildにて日本語VLM評価ベンチマー
競争の激しい産業分野では、ダウンタイムを最小限に抑えることが財務的な成功に不可欠です。課題は、事業環境内のさまざまなシステムに分散している複雑なデータを管理することにあります。高度な分析なしでは、問題を特定して解決することは困難です。 産業装置のオペレーターは、問題を診断して手順に従うために、しばしばマニュアルを参照することに時間を費やします。自動化によってこのプロセスは合理化できます。重要なのは、異常を早期に発見し、トラブルシューティングの指示を迅速に提供することです。 Amazon Web Servi
はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社の美波です。 最近、AI 技術の進化により、現代のアプリケーションは新たな次元へと進化しています。先日、Google が提供する Firebase プラットフォームに新たな標準として追加された「 Vertex AI for Firebase 」など、AI の活用がますます盛んになっています。 この記事では、Firebase Extensions の Multimodal Tasks with the Gemini API を使用して、簡単に AI を活用する方法
時々、技術リーダーから、生成 AI アプリケーションの可視性とガバナンスを改善したいという話を聞きます。セキュリティ、耐障害性、プライバシー、正確性に関する問題に対処したり、責任ある AI のベストプラクティスに照らして検証したりするために、データの使用と生成をどのように監視および管理していますか? 実装段階でこれらを考慮に入れるだけでなく、長期的なオブザーバビリティを維持し、ソフトウェアのライフサイクル全体にわたってコンプライアンスチェックを実施するにはどうすればよいでしょうか? 6月11日、 AWS