手短に AIプロトボフィンは、Google Cloudを介して、現在利用可能な単一の仮想マシンで最大の最大16GPUをレンタルできるようになりました。
「ComputeEngineでNVIDIAAmpere A2 Tensor CoreGPUをベースにしたA100VMの一般提供を発表できることを嬉しく思います」と同社は述べています。 と.
開発者はさまざまな構成でA2VMを使用でき、1、2、4、8、および16のGPUに拡張できます。
16個のGPUを備えたクラスターは、NvidiaのNVlinkを使用した9.6TB / sの相互接続速度と、最大3TBのローカルSSDメモリを備えています。 XNUMX台のマシンでより多くのGPUを使用すると、特に大規模なAIモデルのトレーニングに役立ちます。
これらのインスタンスは、現時点ではus-central1、asia-southeast1、europe-west4ゾーンのお客様が利用でき、ローカルの需要に応じて、GoogleCloudのプリエンプティブサービスでGPUあたり0.87時間あたりXNUMXドルからかかります。
あなたは完全な価格表を見ることができます こちら.
最新の自動運転車のスタートアップの合併
ゼネラルモーターズが支援する自動運転のスタートアップであるCruiseは、その小さなライバルのXNUMXつであるVoyageを非公開の料金で買収した。
オリバーキャメロンが率いる航海は、当初、高齢者を往復させるための一連の所定のルートで訓練された自動運転車の艦隊を構築することを目指していました。 現在、GMが支援するクルーズに参加しており、雨でも晴れでも、ほぼどこでも運転できる自動運転タクシーを開発するという高い目標を掲げています。
業界が進歩するにつれ、世界初のL5自律型ロボカーを構築するために、大規模な新興企業が小規模な新興企業を飲み込んでいます。 「Voyageでは、この業界をリードするには、穏やかな道路または複雑な道路のいずれかで最初の商品化が必要であり、中間点が見つからないと常に信じてきました」とキャメロン と 声明インチ
彼は、Cruiseが最善の策であり、参加することを喜んでいると信じています。 「Voyageの経験とCommander（自動運転AI）、Shield（衝突軽減システム）、Telessist（新しいリモートアシスタンスソリューション）の開発は、Cruiseの超人的な運転パフォーマンスの目標を過大評価するだけです。」
コンピュータビジョンデータベースの同意の問題を回避するにはどうすればよいですか？ 顔をぼかす
コンピュータビジョンアルゴリズムのトレーニングに一般的に使用されるImageNetデータセットの作成者は、写真の顔を意図的にぼかした更新バージョンをリリースしました。
ImageNetはホスティングのために非難されました 不適切な画像 裸の子供、ポルノ女優などの。 何百万もの画像がウェブから削り取られ、人々のプライバシーをあまり考慮せずにラベルが付けられました。 この問題を解決するために、プリンストン大学とスタンフォード大学の研究者がデータセットをスクラブし、そこに表示される顔をぼかしました。
チームはAmazonのRekognitionを使用して顔を識別して覆い隠し、Mechanical Turkの労働者に支払いをして画像を調べ、それぞれが正しくぼやけているかどうかを確認しました。
これでプライバシーの問題は解決するかもしれませんが、データセットでトレーニングされたモデルが現実の世界に展開されると、あらゆる種類の実際的な問題が発生する可能性があります。 「考慮すべき重要な問題のXNUMXつは、顔がぼやけたデータセットでトレーニングされたモデルを展開するとどうなるかです」と、研究の共著者でプリンストン大学の助教授であるオルガ・ルサコフスキーは述べています。 言われ 有線。
AIコンピュータービジョンFaceAppを使用した究極のナマズ
ネチズンは、日本のバイクに乗っている若い女性のスナップが多数掲載されている人気のソーシャルメディアアカウントが、FaceAppのAI画像フィルターで顔を偽装した50歳の男性によって実際に実行されていることを発見してショックを受けました。
Twitterアカウント@azusagakuyukiは20,000万人以上のフォロワーを集めています。 ユーザーは、甘美なオレンジ色の髪のきれいな女性バイカーのようです。 しかし、インターネットの探偵はXNUMX枚の奇妙な写真を発見しました。これは、彼女の反射が自分撮りの場合とはまったく異なることを示しています。
この謎は日本のジャーナリストの注目を集めました。ジャーナリストは結局、彼女が若い女性ではなく、FaceAppを使用してインターネットをだましている中年の男性であることに気づきました。 彼は自分の写真がもっと人気になるようにソーシャルメディアで「美しい女性」のようになりたいと認め、誰も「おじ」を見たくないと言いました。 従った シンガポールのニュースサイトMothershipへ。
FaceAppは、偽の顔を実際の体に貼り付けるためによく使用される生成的敵対的ネットワークを利用しています。 テクノロジーは非常に進歩したため、ディープフェイクのようなものは今や恐ろしく説得力があります。 ®
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出典：https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/03/22/in_brief_ai/
