ナレッジワーク、「AI Integration Lab」設立し、「Knowledge AI」開発をスタート
「できる喜びが巡る日々を届ける」をミッションに掲げる株式会社ナレッジワーク（本社：東京都港区、CEO 麻野耕司）は、「AI Integration Lab」を設立し、「Knowledge AI」シリーズの開発をスタートしたことを発表致します。 ◆ナレッジワーク サービスサイトURL https://knowledgework.cloud 「AI Integration Lab」設立 元株式会社シナモン AI執行役員 小路口の参画に伴い、「AI Integration Lab」を設立致します。 「AI Integration Lab」は、ソフトウェアにおいてAIを活用し、イネーブルメントを実現することを目指します。 具体的には、働く人々のイネーブルメントを支援する「Knowledge AI」の開発および開発に向けた調査・研究に取り組みます。直近では、営業ナレッジの展開において、AIを活用し
GitHub - vladmandic/sdnext: SD.Next: All-in-one for AI generative image
All individual features are not listed here, instead check ChangeLog for full list of changes Fully localized: ▹ English | Chinese | Russian | Spanish | German | French | Italian | Portuguese | Japanese | Korean Multiple UIs! ▹ Standard | Modern Multiple diffusion models! Built-in Control for Text, Image, Batch and video processing! Multiplatform! ▹ Windows | Linux | MacOS | nVidia | AMD | IntelAr
Brand guidelines
The "OpenAI" name, the OpenAI logo, the "ChatGPT" and “GPT” brands, and other OpenAI trademarks, are property of OpenAI. These guidelines are intended to help our partners, resellers, customers, developers, consultants, publishers, and any other third parties understand how to use and display our trademarks and copyrighted work in their own assets and materials. If you are an active OpenAI API cus
ARIA Authoring Practices Guide (APG) に支援技術のサポート状況が掲載 | Accessible & Usable
公開日 : 2023年4月24日 カテゴリー : アクセシビリティ WAI-ARIA を用いたウェブコンテンツ制作のガイドとして、W3C が ARIA Authoring Practices Guide (以下、APG) ※1 というサイトを公開しています。 ※1 : もともとは WAI-ARIA Authoring Practices というドキュメントでしたが、2020年5月19日付で APG にリニューアルされています。 この APG は、「Patterns」と「Practices」というふたつのセクションをフィーチャーしていますが : Patterns WAI-ARIA を用いて作ることができるアクセシブルな UI コンポーネントのパターン (たとえば、アコーディオン、アラートメッセージ、カルーセル、モーダルダイアログ、タブ、など) を解説しています。各パターンは、概要 (Abou
Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT
A major limitation for the broader scope of problems solvable by transformers is the quadratic scaling of computational complexity with input size. In this study, we investigate the recurrent memory augmentation of pre-trained transformer models to extend input context length while linearly scaling compute. Our approach demonstrates the capability to store information in memory for sequences of up
Character bones that look like Openpose for blender _ Ver_99 Depth+Canny+Landmark+MediaPipeFace+finger+CameraPose
V99 update Added 3D_doll_controlnet sd 15 rig https://huggingface.co/toyxyz/3D_Doll_Controlnet_sd15 openpose_attach_1.0.1 update Added preset export/import to Openpose attach. When you run export, it will save as a .json file in the .blend file path. Import button imports a .json file in the same path as the .blend file. To use, first select the target rig, then select the openpose attach rig, the
Chrome 113 ベータ版 : 新しい CSS メディア特性、linear() イージング関数、WebGPU
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Introducing Delphic —a Production Grade Starter App to use LLMs to Query Your Own Documents
If you’re like me, it’s hard to resist the buzz around Large Language Models. It feels like NLP went from a super niche research area to perhaps the hottest new thing in the space of 9 months. What’s so impressive about the latest models like GPT 3.5 and GPT 3 is how capable they are at analyzing documents. Several great tools like LLamaIndex and Langchain blew up overnight to provide a consistent
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
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HOSNeRF: Dynamic Human-Object-Scene Neural Radiance Fields from a Single Video
GitHub - gaomingqi/Track-Anything: Track-Anything is a flexible and interactive tool for video object tracking and segmentation, based on Segment Anything, XMem, and E2FGVI.
Releases · carson-katri/dream-textures
GitHub - vladmandic/human: Human: AI-powered 3D Face Detection & Rotation Tracking, Face Description & Recognition, Body Pose Tracking, 3D Hand & Finger Tracking, Iris Analysis, Age & Gender & Emotion Prediction, Gaze Tracking, Gesture Recognition
0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
Kaiber
Visual Blocks for ML: Accelerating machine learning prototyping with interactive
Code and debug with Bard
RWKV-4-Raven-7B-v10-Eng89%-Jpn10%-Other1%-20230420-ctx4096.pth · BlinkDL/rwkv-4-raven at main
[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models![[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65cb19b58389a8172f4ae0e0bffde9aca1b0c31e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F1a79cc87bdcc460ab0db72d0d9f2f902%2Fslide_0.jpg%3F25289431)
