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Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
Power Platform is leading a new era of AI-generated low-code app development - Microsoft Power Platform Blog
Microsoft Power Platform is reinventing software development with AI-powered no-code development. Today, Microsoft Power Platform is announcing Copilot in Power Apps, Power Automate, and Power Virtual Agents further democratizing development and enabling even more people to create innovative solutions through natural language. Now, if you can imagine your solution, you can simply describe it in ev
Adobe MAX 2022: コンテンツ認証イニシアチブ（CAI）がニコンとの重要なパートナーシップを発表
Adobe MAX 2022: コンテンツ認証イニシアチブ（CAI）がニコンとの重要なパートナーシップを発表 アドビは、オンラインコンテンツの信頼性と透明性を高め、誤報や偽情報に対抗することを目的としたコンテンツ認証イニシアチブ（Content Authenticity Initiative＝CAI）の設立を、3年前のAdobe MAXで発表しました。CAIのソリューションは来歴記録機能に基づくもので、クリエイターが作品に帰属情報を添付することを可能にし、デジタルコンテンツに含まれる様々な事実や帰属といった情報の透明性を提供します。今日、私たちはカメラのイノベーションや画像生成AI（ジェネラティブAI）によって生み出されるクリエイティビティの力を目の当たりにしていますが、同時に偽情報がもたらす悪影響に直面しています。私たちは、デジタル来歴証明をコンテンツ制作のライフサイクル全体を包括する基
TensorWatch: A debugging and visualization system for machine learning
Microsoft makes AI debugging and visualization tool TensorWatch open source Published June 25, 2019 By Shital Shah , Principal Research Engineer Roland Fernandez , Principal Researcher Steven Drucker , Partner Research Manager Maxim Lukiyanov , Principal Program Manager Susan Dumais , Technical Fellow & Managing Director, Microsoft Research New England, New York City and Montreal (opens in new tab
Sony and Microsoft to explore strategic partnership - Stories
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AI at Google: our principles
At its heart, AI is computer programming that learns and adapts. It can’t solve every problem, but its potential to improve our lives is profound. At Google, we use AI to make products more useful—from email that’s spam-free and easier to compose, to a digital assistant you can speak to naturally, to photos that pop the fun stuff out for you to enjoy. Beyond our products, we’re using AI to help pe
AI at Meta
Discover more possibilities, learn and create with your own intelligent assistant. Meta Llama 3 is our most advanced model to date, capable of complex reasoning, following instructions, visualizing ideas, and solving nuanced problems. Now available with both 8B and 70B pretrained and instruct versions to support a wide range of applications. Experience Meta Llama 3 on meta.ai.
Machine Learning Crash Course
Share Facebook Twitter LinkedIn Mail Posted by Barry Rosenberg, Google Engineering Education Team Today, we're happy to share our Machine Learning Crash Course (MLCC) with the world. MLCC is one of the most popular courses created for Google engineers. Our engineering education team has delivered this course to more than 18,000 Googlers, and now you can take it too! The course develops intuition a
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NVIDIA、AI/RTXなどのライブラリをまとめた「CUDA-X」でCUDAを拡張
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