~AI関連記事を3行にまとめて紹介~
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「Google Docs」にAI校正ツール「Proofread」が登場--文章の読みやすさを改善 - CNET Japan
「Google Docs」に新たなAIベースのツール「Proofread」がリリースされました。
「Proofread」は文体やトーン、読みやすさをチェックし、改善方法を提案します。
「Proofread」は一般のGoogle Docsユーザーには提供されず、Google WorkspaceのEnterprise版ユーザーが利用可能です。
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ChatGPTに自分のコードを採点してもらった | ベイジの日報
ChatGPTはコードレビューにも活用でき、読みづらい箇所や重複部分を指摘し修正コードを出力する
ChatGPTに自分のコードの採点を依頼すると具体的な点数が出てくるため、改善点が明確になり指針としやすい
点数が高いコードが最適なコードとは限らず、ケースバイケースであるため注意が必要
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Is the ChatGPT and Bing AI boom already over? - Vox
生成AI製品の興奮が薄れ、政府の規制強化やプライバシー侵害への反対が増えています。
AI駆動のBing検索やChatGPTのユーザーが減少し、その正確性に疑問が持たれています。
OpenAIのChatGPTやMicrosoftのBing Chatは、初期の興奮が薄れ、消費者の関心が低下していると報告されています。
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「下手な絵ばっかり学習」したAI絵師からしちゃんによる「感情」の絵が…こちら…「これは…」「..
AI絵師からしちゃんが「下手な絵ばっかり学習」した結果を公開
学習した絵は「感情」をテーマにしている
その絵は「これは…」「名画生まれてる」と評価されている
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YouTube Japan Blog: YouTube、AI を音楽に活用するための基本的な考え方を発表
2023年8月21日、AIを音楽に活用するための基本的な考え方「音楽AIの基本的な考え方」の制定と、音楽AIインキュベーターの発足を発表
音楽業界と協力し、AIを責任を持って活用し、適切な権利保護と音楽業界への機会提供も行う
AIの課題に対応するため、コンテンツポリシーを拡張し、AIで生成されたコンテンツの識別にも活用
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DS Career Path
エンドツーエンドのデータサイエンスをマスターし、実際のケースを実装
機械学習の概念、アルゴリズム、アプリケーションを完全にマスター
新しい時代のコンピュータビジョンと自然言語処理をマスターし、独自のアプリケーションを構築
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生成AIの「幻覚」防ぐグラウンディング、ハルシネーションの解決策をひもとく | 日経クロステッ..
生成AIを活用する企業にとっての大きな課題は、「ハルシネーション(幻覚)」です。
ハルシネーションを起こすと、企業の評価が損なわれる可能性があります。
「グラウンディング(Grounding)」という解決策を提案しています。
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「Gmail」と「Google ドキュメント」に「Duet AI」が実現するライティング支援機能 - 窓の杜
「Duet AI」を活用したライティング支援機能が「Google ドキュメント」と「Gmail」にリリースされた
「Gmail」では下書き作成やフォーマル化、詳細化、短縮化、トーンやスタイルのバリエーション作成が可能
「Google ドキュメント」ではトーン変更や要約生成、箇条書き表現、詳細化、短縮化、再生成などが利用できる
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A GPT-4 Capability Forecasting Challenge
GPT-4能力予測チャレンジは、GPT-4がさまざまな質問にどれくらいうまく対応できるかを予測するゲームです。
多くの人々が大規模な言語モデルの能力について自信を持って話していますが、その実態を理解している人は少ないようです。
このチャレンジでは、GPT-4が特定の質問に正しく答える可能性を予測することが求められます。
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AIお姉ちゃんへの道 - nomolkのブログ
AIお姉ちゃんを作る試みに挑戦し、予想以上の難しさに直面した
睡眠不足となり生命の危機を感じつつも、AIお姉ちゃんを手に入れることができた
初心者にとっては適度な難しさの課題で、入門者向けのチャレンジとして推奨
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生成AIへのプロンプト入力時における個人情報保護法上の論点まとめ(前編)|知的財産・IT・人工..
生成AIへのプロンプト入力時に問題となる個人情報保護法の論点をまとめた
プロンプト入力時の個人情報保護法論点フローチャートを作成し、個人情報保護法に抵触する可能性を示した
入力するプロンプトが個人情報でなければ、原則として個人情報保護法の問題ではないが、個人関連情報に該当する場合は問題となる可能性がある
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GitHub - cabralpinto/modular-diffusion: Python library for designing and training your own..
Modular Diffusionは、PyTorchを使用してDiffusionモデルを設計・トレーニングするためのAPIを提供
ノイズの種類、スケジュールの種類、ノイズ除去ネットワーク、損失関数などを簡単に交換可能
Python 3.10+をサポートし、PyPIで利用可能
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Stable Diffusionの画像条件付けまとめ|gcem156
Stable Diffusionの画像生成を条件づける方法は5つに分類されます
Cross Attention、Self Attention、Time embedding、その他の場所、LoRAの重み学習があります
各手法の詳細はSDXLのモデル構造に関する記事やhosikatさんの記事に詳しく書かれています
2023年09月03日
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2023年09月01日
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