AI News

~AI関連記事を3行にまとめて紹介~

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プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito

  • AI技術の進展でプログラミングの仕事がゼロコストに
  • プログラマーはAIへの引き継ぎ書作成が重要に
  • 企業はAGIを育成する研修制度の整備が必要

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Googleの生成AI「Bard」に画像生成機能が追加 ~「Imagen 2」モデルを搭載 - 窓の杜

  • AI「Bard」に画像生成機能が新たに追加
  • 「Imagen 2」モデル搭載で写実的な画像を生成
  • 生成画像にはAI透かし「SynthID」が埋め込まれる

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Llama.cppのOpenAI互換モードを使って、OpenAIから少ない手間でローカルLLMに乗り換える|松xRの..

  • パソコンで簡易ChatGPTが動くローカルLLMが存在
  • 機密情報を扱う企業向けにクローズド環境での利用も可能
  • Llama.cppはCPUのみで動作し、サーバーとしても機能

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「英語習得への近道が開かれた」AI革命の到来…ChatGPTで英語学習を10倍効率化する方法 | ゴール..

  • AI革命により英語学習の効率化が進展
  • ChatGPTを活用して独学や教材作成が可能に
  • AIネイティブな子どもたちへの教育にも影響

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GPTsをMVPに使うアジャイルな社内LLMツール開発 / Agile in-house LLM tool development using G..

  • GPTsを利用したアジャイルな社内LLMツールの開発を実施
  • 初期リリースでは予実分析に特化し、LLMで分析結果を生成
  • 商談先企業の情報を検索し、LLMで要約・Slackで担当者に通知

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日本語精度が高い130億パラメーターのLLMを開発:企業ごとのカスタマイズも容易 - EE Times Japa..

  • 130億パラメーターの日本語LLMを開発、2024年春提供開始
  • NLIに優れた独自工夫を盛り込んだ学習データとカリキュラム
  • AWS支援プログラム利用でコスト低減と開発期間短縮を実現

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Stable Diffusionのおすすめモデルを紹介!ダウンロード方法から著作権まで徹底解説 | WEEL

  • 画像生成に影響するモデルに焦点
  • おすすめモデルとダウンロード方法を解説
  • 商用利用時の注意点も詳細に説明

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AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します!/Azure RAG knowledge share -..

  • 2024年1月31日に開催されたイベントで発表
  • Azureを使用したRAGによる社内文章検索の事例紹介
  • 試行錯誤を経て得た知見の共有

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日本ディープラーニング協会主催 NeurIPS 2023 技術報告会講演資料 - Speaker Deck

  • LLMの回答品質向上のため新手法が提案
  • モデル軽量化や勾配計算の効率化が鍵
  • 最尤推定と再学習手法で性能と安定性を改善

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【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり

  • 自分だけのGPTを作成し、好きな時に呼び出せる
  • カスタマイズされたチャットボットを他ユーザーに公開可能
  • アウラGPTsは高慢な口調だが指示に従い情報を提供

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How do transformers work?+Design a Multi-class Sentiment Analysis for Customer Reviews

  • トランスフォーマーモデルの動作原理を掘り下げる
  • BERTなどの具体例を用いて解説
  • 感情分析のためのシステム設計についても説明

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This AI learnt language by seeing the world through a baby’s eyes

  • AIが赤ちゃんの視点から言葉を学習
  • 言語の先天的知識なしで意味を理解
  • 実際の赤ちゃんの経験を模倣し学習進展

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生成AIおじさんをおじさん好きが作るとどうなる?(第1回) ありふれたモチーフ「おじさん」を..

  • 「おじさん」は不人気なモチーフ
  • 最新AIモデルでおじさん画像生成
  • プロンプト調整で自然なおじさん画像

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スマホ高品質画像生成、わずか0.2秒で。Google「MobileDiffusion」がiPhone 15 Proで達成。重要..

  • スマホで0.2秒以内に高品質画像を生成する「MobileDiffusion」
  • 言語モデル「OLMo」や視覚言語モデル「MoE-LLaVA」を紹介
  • テキスト入力で未知のオブジェクト検出「YOLO-World」

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The pain points of building a copilot - Austin Z. Henley

  • AIアシスタントの開発は探索、実装、評価、製品化の複雑なプロセス
  • プロンプトエンジニアリングやテストは開発者にとって大きな課題
  • 開発者はプロンプト作成・デバッグ支援ツールなどの新しい技術を求めている

2024年02月05日

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