~AI関連記事を3行にまとめて紹介~
🏥
Generating Medical Errors: GenAI and Erroneous Medical References
医療分野での大規模言語モデルの利用が増加
FDAがAI医療機器の規制に苦慮、700以上を承認
GenAIの応答における正確な参照生成が重要課題
💼
グーグルGemini、法人/デベロッパー向けに展開 サードパーティの最新分析が示すGeminiの実力と..
AI利用の急増により、ChatGPTのアクティブユーザー数が1億人に
法人向けChatGPTは260社が導入、15万人が利用中
Gemini ProはGPT-3.5に匹敵し、翻訳タスクで高い能力を発揮
😎
Anyone else using ChatGPT to make music? - Prompting - OpenAI Developer Forum
ChatGPTでMIDI音楽の作成と声の合成を実現
Sinsyを利用し、MusicXMLでロックンロールの歌声生成
ChatGPTの能力はトレーニングデータに依存し、音楽は難題
🎨
Stable Diffusion 3発表、Soraで話題の拡散トランスフォーマーを採用 | マイナビニュース
画像生成モデル「Stable Diffusion 3.0」の早期プレビュー発表
画質向上やマルチサブジェクト処理など機能向上が特徴
新アーキテクチャはマルチモーダル入力にも対応
🤖
グーグル、Geminiの人物画像生成を停止「歴史的な人物の描写が不正確」 - Impress Watch
人物画像生成サービスの停止を発表
歴史的描写の不正確さが原因
修正後にサービスを再開予定
😆
日本語おしゃべり特化AIアプリが性能よすぎて論破しようと思ったら逆に論破されてしまった「人間..
日本語会話特化AIが1秒以内に返答
前の話を記憶し自然なレスポンス
AIの進化により会話が楽しい体験に
📚
『面倒なことはChatGPTにやらせよう』を文系ゴリゴリおじさんが読んでみた。 - Everything you'v..
生成AIの解説書を読了
ChatGPTの活用法と実例を紹介
QOL向上に役立つ内容
🎥
動画だけじゃない。効果音も作れるAIが近日登場 | ギズモード・ジャパン
文章入力で超リアルな動画生成が可能な新AIツール
AIによる効果音の生成も自然に実現
AI音声翻訳技術を活用し、無限の可能性を秘める
🎨
プロンプトは考えたくないけど画像生成がしたい!
画像生成のためのタグ生成モデルを開発
長いプロンプトの必要性と適切なタグの重要性を認識
既存のランダムプロンプト生成の問題を解決
🤖
ページを保存してAIに記事の内容を覚えさせることで横断的に複数のサイトのデータをまとめて整理..
AIが複数サイトのデータを整理するサービスを体験
英語の質問には適切な回答が可能だが日本語には課題
Chrome拡張機能でブックマークや文書の読み込みが可能
🌟
Gemma, Ollama and LangChainGo - Eli Bendersky's website
Googleがローカル実行可能なオープンLLM「Gemma」をリリース
「Gemma」はOllamaを通じて簡単に利用可能、REST APIでアクセス
LangChainGoを使用し、GemmaはCPUで効率的かつ高速に動作
🎶
ワンクリックで楽曲を作れるAI「Suno」 | ライフハッカー・ジャパン
数秒で短い曲を生成するAI「Suno」が登場
カスタム歌詞や音楽スタイルで曲を拡張可能
生成したトラックは共有やダウンロードができる
🚀
Mamba Explained | Kola Ayonrinde
MambaはTransformersに代わるSSMsの1つ
長いシーケンスで高性能を実現し注意メカニズムの問題を解決
言語や音声、ゲノミクスで最先端パフォーマンスを達成
😆
ローカルで気軽にRAGを使って会話することが簡単すぎてビビった。 #Python - Qiita
ローカルでPDFに質問するチャットをRAGを使って作成
LangChainを参考に環境構築からOpenAIへの送信まで実施
「今やるべきことは?」との質問に「技術の勉強」と回答
📄
音楽含むマルチモーダルAIモデル「AnyGPT」、AIの“パラメータ”を生成するAI「P-diff」など重要..
P-diffは拡散モデルでネットワークパラメータを生成
AnyGPTは音声、テキスト、画像、音楽を統合したAI
SDXL-Lightningは高解像度画像を高速に生成
🔥
Ask HN: Do LLMs get "better" with more processing power and or time per request? | Hacker ..
モデルの性能はデータセットとエポック数が主要因
適合不足/過適合の場合、処理能力増加で改善せず
処理能力はモデルにパワーを提供するが、必ずしも利点ではない
👌
最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング|alexweberk
Google GemmaモデルをMLXでローカルファインチューニング
「gemma-7b-it」で英語生成に成功、日本語生成も試行
「ござるデータセット」でLoRAファインチューニング実施
💡
AIが吐き出す二酸化炭素、巨大データセンター持つIT大手に難題 - Bloomberg
AIのCO2排出量増加で再生可能エネルギーへの転換が急務
データセンターはクリーン電力求め運営最適化を進行
AIのエネルギー消費急増により安定性の確保が課題
2024年02月26日
|
2024年02月24日
このサイトについて
/
ニュースレター
/
@AINewsDev