Meta FAIR は最近、この種の既知の最大の高品質ビデオ データセットであるシームレス インタラクション データセットをリリースしました。 4,000+人の多様な参加者 4,000+時間の映像 65k+ のインタラクション 5,000+ 注釈付きサンプル この全身、対面、対面でのインタラクション ビデオのデータセットは、人々が一緒にいるときのコミュニケーションと行動の方法を理解し、モデル化するための重要な足がかりを表し、より自然な会話や人間のようなジェスチャーを生成する AI の能力を向上させます。 データセットを@huggingfaceでダウンロードします。 データセットの詳細:

今週は、高性能で低炭素のコンクリートの発見を加速するのに役立つオープンソースのAIツールを共有しました。以下のスレッドで全文をご覧ください。 このプロジェクトの研究成果物は、こちらでもご覧いただけます。 1️⃣ モデルと最適化アルゴリズムの詳細を含む技術レポート: 2️⃣ オープンソースの SustainableConcrete リポジトリと関連するデータとコード

本日、マークはMetaのAIコンピューティングへの大規模な投資を発表しました。 彼の投稿を参照してください:

🚀Meta FAIRの新機能:本日は、対人関係のダイナミクスのモデリングに特化した研究プロジェクトであるSeamless Interactionをご紹介します。 このプロジェクトは、MetaのCodec Avatars lab + Core AIラボと共同で開発された視聴覚行動モデルのファミリーを特徴としており、2人の個人間の会話を多様で表現力豊かな全身ジェスチャーとアクティブなリスニング行動に変換し、2Dおよび3Dで完全に具現化されたアバターの作成を可能にします。 これらのモデルは、さまざまな環境で人間のような社会的相互作用に参加できる、より自然でインタラクティブな仮想エージェントを作成する可能性を秘めています。 詳細情報：

🚀Meta FAIRの新機能:本日は、対人関係のダイナミクスのモデリングに特化した研究プロジェクトであるSeamless Interactionをご紹介します。 このプロジェクトは、MetaのCodec Avatars lab + Core AIラボと共同で開発された視聴覚行動モデルのファミリーを特徴としており、2人の個人間の会話を多様で表現力豊かな全身ジェスチャーとアクティブなリスニング行動に変換し、2Dおよび3Dで完全に具現化されたアバターの作成を可能にします。 これらのモデルは、さまざまな環境で人間のような社会的相互作用に参加できる、より自然でインタラクティブな仮想エージェントを作成する可能性を秘めています。 詳細情報：

🚀Meta FAIRの新機能:本日は、対人関係のダイナミクスのモデリングに特化した研究プロジェクトであるSeamless Interactionをご紹介します。 このプロジェクトは、MetaのCodec Avatars lab + Core AIラボと共同で開発された視聴覚行動モデルのファミリーを特徴としており、2人の個人間の会話を多様で表現力豊かな全身ジェスチャーとアクティブなリスニング行動に変換し、2Dおよび3Dで完全に具現化されたアバターの作成を可能にします。 これらのモデルは、さまざまな環境で人間のような社会的相互作用に参加できる、より自然でインタラクティブな仮想エージェントを作成する可能性を秘めています。 詳細情報：

手動のプロンプト調整にうんざりしていませんか?オープンソースのPythonライブラリである「llama-prompt-ops」を使用して、既存のGPTまたはその他のLLMプロンプトをLlamaに最適化する方法に関する最新のLlamaチュートリアルをご覧ください。 このビデオでは、パートナー エンジニアの Justin Lee が、インストール、プロジェクトのセットアップ、最初のプロンプトの移行、パフォーマンス向上の分析について説明します。 今すぐ視聴して、以下をご覧ください。 ✨ GPTからLlamaへの移行に体系的なプロンプト最適化が重要な理由。 💻 カスタマーサービス分類タスクの「llama-prompt-ops」の動作のライブコードウォークスルー。 チュートリアルの全文はこちらからご覧いただけます。

@AndrewYNgとMetaのAIチームのパートナーエンジニアリングディレクターであるAmit Sanganiが教える最新のコース「Building with Llama 4」で、AI開発スキルを次のレベルに引き上げましょう。 この包括的なコースでは、Llama 4 のパワーを活用する方法を学びます。Llama 4 は、以前よりも簡単にデプロイを可能にし、複数のイメージをプロンプトすることでより高度なマルチモーダル理解を実現します。 次の方法を学びます。 - ビジュアル コンテンツを推論し、オブジェクトを検出し、画像グラウンディングの質問に正確に答えるアプリケーションを構築する - Llama 4 プロンプト形式、特に新しい画像関連のトークンを理解する - 長いコンテキストを使用して、データをチャンク化することなく書籍や研究論文全体を処理します - Llamaプロンプト最適化ツールでプロンプトを最適化します - Llama Synthetic Data Kitで高品質なトレーニングデータを作成 Metaの公式APIやその他の推論プロバイダーを通じてLlama 4を実際に使用した経験があれば、より強力なアプリケーションを構築できるようになります。 今すぐ学習を始めて、Llama 4の可能性を最大限に引き出しましょう!

初めて開催したLlama Startup Programの反響は驚異的で、1,000件以上の応募を審査した結果、初のグループを発表できることを嬉しく思います。 この折衷的なアーリーステージのスタートアップグループは、Llama の可能性の限界を押し広げ、GenAI 市場でイノベーションを推進する準備ができています。私たちは、Llama の技術チームへのアクセスとクラウド クレジットの払い戻しによるサポートを提供し、Llama での構築コストを相殺します。 Llama Startup Programの詳細については、こちらをご覧ください。

#CVPR2025 は、AI 👇の最も優秀な頭脳による最新の研究論文をご覧ください