紹介とともに 知性の 人工的な 私たち一人一人の日常生活の中で、以前のFacebookでさえ、いくつかのステップを踏むことに決めました. 実際、世界最大のテクノロジー企業のXNUMXつであることは、それをやらずにはいられませんでした。 確かにメタ 提示された SAM. できる人工知能モデルです 画像内の個々のオブジェクトを見つける、同社が言う画像注釈データセットは、この種のものとしては最大のものです。
メタは、タイムリーになるようにトレーニングされた新しい画像セグメンテーション タスク、モデル、およびデータセットを SAM に導入します
同社の調査部門は次のように述べています。 ブログに投稿する チェイルスオ あらゆるモデルのセグメント化、 またはSAMは、トレーニング中にそれらのアイテムに遭遇しなかった場合でも、写真やビデオ内のオブジェクトを識別することができました. Meta の SAM を使用すると、オブジェクトは それらをクリックして選択 またはテキストメッセージを書いています。 あるデモンストレーションでは、「cat」という単語を書くと、ツールが写真内のさまざまな猫の周りにボックスを描画するようになりました。
これまでに作成された最大の画像注釈データセットの Meta の公開は、 利点 競争する 人工知能の開発において重要であり、AI モデルのトレーニングのために情報に簡単にアクセスできるようにします。 このようにして、AI モデルは 人間の入力からだけでなく、既存の写真や画像からも学習します.
Meta の SAM モデルをどのように使用できるかの例は、リアルタイムの画像とビデオの選択です。 広告 オンライン、表示している写真やビデオに一致する製品またはメーカーを選択できます。 これにより、特定の状況で使用する製品のプロモーションなど、多くの機会が開かれます。 しかし、人間の雇用をなくすなど、AI を使用することの副作用は、 データセキュリティの低下と民主的な監視の欠如は、慎重に監視して軽減する必要があります.
これは、次の問題で見ることができるものです ChatGPTのイタリアでのブロック OpenAIによって設計されたシステムのプライバシー保証人による回復に続いて
