~AI関連記事を3行にまとめて紹介~
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LangChain の Agent Protocol の概要|npaka
エージェント通信の標準インターフェースをオープンソース化しました。
初のエージェントIDE「LangGraph Studio」をリリースしました。
他のフレームワークとの統合をサポートしています。
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「Apple Intelligence」でできること 英語版を使って見えた、次世代「AIアシスタント」の実力(..
Appleは10月28日にOSを更新しApple Intelligenceを発表。
現時点で英語のみ対応し、日本語対応は2025年4月以降。
プライバシー重視でデバイス間のAI利用状況は共有されない。
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生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第36回:Stable Diffusion 3.5 Large Tur..
生成AIグラビアの作成過程を紹介しています。
Stable Diffusion 3.5 Large Turboは生成時間を短縮します。
Mediumは体の崩れを修正し高解像度画像を生成します。
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Niantic、ユーザーのスキャンデータに基づく空間プラットフォーム「NSP」発表 - ITmedia NEWS
Nianticは空間マップとAIモデルを統合したNSPを発表。
開発者は独自の空間体験を創出することが可能。
毎週100万件以上の新規スキャンが追加されている。
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Excel上でPythonコードを生成、実行できる「Copilot in Excel with Python」正式版に(米国版の..
マイクロソフトはExcelでPythonコードを生成・実行できる機能を発表。
自然言語からPythonコードを生成し、データ分析が容易に。
主要ライブラリを利用し、複雑なデータ処理が可能に。
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調べ物のデフォルトは超絶便利な検索特化型の生成AIになるかも! 知っておくべき活用法と利用す..
検索特化型生成AIの活用法と注意点を解説します。
最新情報の収集や比較表作成が容易になります。
ファクトチェックが重要で、誤情報に注意が必要です。
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今後生成AIとどう向き合うべきなのか? 現場のエンジニアと研究者が最新研究事例から語り合う (1..
生成AIは昨年からブームとなり、日常会話が可能になった。
2024年には専用ベンチマークデータが登場する予定。
解釈が必要な作業は不得意で誤った出力を返すことがある。
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オープンソースAIとは何か? --「オープンソースAIの定義 v1.0」詳細解説 - Speaker Deck
OSIは2022年からオープンソースAIの定義を策定開始。
2024年10月28日にOSAID 1.0がリリースされました。
世界中の組織や個人が共同で設計に参加しました。
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Microsoftとアメリカの出版社「HarperCollins」が「ノンフィクション本でAIモデルをトレーニング..
MicrosoftがHarperCollinsとAIトレーニング契約を締結。
ノンフィクション本をAIモデルのトレーニングに使用予定。
著者の権利を守るためのガードレールが設けられている。
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AIに作品を学習されたくない場合の対応は? “クリエイター向け”に生成AIと知的財産について解..
内閣府が生成AIと知的財産に関する資料を公開。
作品をAIに学習させない技術的対応を紹介。
知的財産権の法律説明と専門家相談を推奨。
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NVIDIA、台湾依存が影 トランプ氏はAIの敵か味方か - 日本経済新聞
NVIDIAは2024年8〜10月期に売上高と純利益が過去最高を記録。
AI半導体の成長を維持しつつ、事業環境の不確実性が増加。
台湾依存の供給網の地政学リスク軽減が課題となっている。
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AIエンジニア・安野氏、都アドバイザー就任 都知事選で15万票獲得 | 毎日新聞
安野貴博氏がGovTech東京のアドバイザーに就任。
都知事選で約15万票を獲得し5位に入った。
テクノロジーで誰も取り残さない東京を目指す。
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生成AIのコードは人力よりも簡潔で読みやすく信頼できて機能的、保守もしやすい――その差はいか..
GitHubの調査でAI使用コードが未使用より優れていると判明。
Copilot使用で機能性や可読性が向上することが確認された。
ランダム化比較試験でコード品質の向上を実証した。
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完全無料を謳う高品質な音声合成AI「Aivis Project」のβ版がリリース - 窓の杜
高品質な音声合成AI「Aivis Project」のβ版がリリースされた。
AivisSpeechはWindows/Mac対応で自然な音声合成が可能。
クレジット不要で個人・法人問わず利用できる。
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Letting Large Models Debate: The First Multilingual LLM Debate Competition
初の多言語LLMディベート大会が開催されます。
モデル同士が直接対決する新しい評価方法を採用します。
英語、中国語、アラビア語、韓国語に対応しています。
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生成AIの論争について
反AI派はAI利用者を一括りにし、AIを悪と見なす傾向がある。
AI推進派は商業絵師と趣味の絵描きの違いを無視している。
AIに関心を持つ人の印象を悪化させるレッテル貼りが問題だ。
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【入門】生成AI関連を学べる資料まとめ #機械学習 - Qiita
生成AIの概要やChatGPTのプロンプト技術を学べる資料を紹介。
MIXIの新卒研修や中学生向けの深層学習解説を含む。
メルカリや日清食品の生成AI活用事例も取り上げている。
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Revolutionizing knowledge management: VW’s AI prototype journey with AWS | AWS Machine Le..
VWはAWSを活用し生成AIで知識管理を向上させています。
Amazon BedrockとKendraを使い情報抽出のプロトタイプを開発しました。
このシステムは文書を処理し内部情報へのアクセスを容易にします。
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Fine-tune large language models with Amazon SageMaker Autopilot | AWS Machine Learning Blo..
Amazon SageMaker AutopilotでLLMをファインチューニングする方法を紹介。
Meta Llama2-7Bモデルを科学の選択問題にトレーニング可能。
AutoMLV2 SDKでデータ準備からモデル評価まで自動化。
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OK, I can partly explain the LLM chess weirdness now
最近のLLMはチェスが苦手ですが、一部は上級アマレベルです。
適切なプロンプトでチェスが上手くなることが実験で判明しました。
OpenAIの不正疑惑がありますが、私はそれを信じていません。
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Enhance speech synthesis and video generation models with RLHF using audio and video segme..
Amazon SageMakerで音声合成と動画生成モデルを強化します。
RLHFとSFTを活用し、自然なコンテンツ生成を目指します。
音声と動画のセグメンテーションが重要な役割を果たします。
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Using responsible AI principles with Amazon Bedrock Batch Inference | AWS Machine Learning..
Amazon Bedrockのバッチ推論でデータ処理コストを50%削減。
倫理的なプロンプトとガードレールでプライバシー保護を強化。
効率的かつ倫理的なAI実装を実現する方法を提案。
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一時停止していた「DMMボイス」→「にじボイス」として再開 「予想外に反響が大きかった」と停..
AI音声生成サービスが「にじボイス」として再開された。
キャラクター数が20体から35体に増加した。
12月4日まで無料公開し、正式版をリリース予定。
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Weekly AI News #2024-11-22 - by hotchpotch - Weekly AI News
AIが詩作で人の心を掴む力を証明しました。
Xが利用規約を変更し、AI学習の議論が活発化しています。
競馬界でAI予想システムが高配当を実現しました。
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GitHub Copilotを使用して作成されたコード、機能性、可読性、信頼性、保守性、簡潔さが向上して..
GitHubはAIアシスタントの効果を評価する試験結果を発表。
Copilot使用者は単体テストで56%高い合格率を示した。
可読性エラーが少なく、承認率も5%向上した。
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GitHub - PaulPauls/llama3_interpretability_sae: A complete end-to-end pipeline for LLM int..
大規模言語モデルはニューロンの重ね合わせで概念を符号化します。
Sparse Autoencodersを用いて解釈可能な特徴を抽出します。
Llama 3.2-3Bモデル用のSAEを作成し、改善を進めています。
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[2409.08107] WhisperNER: Unified Open Named Entity and Speech Recognition
名詞認識と音声認識の統合で精度と情報量が向上。
WhisperNERモデルは音声転写とエンティティ認識を同時に行う。
合成データセットで訓練し、従来の基準を上回る結果を示す。
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[データ分析]ガンマ分布とアーラン分布 〜 5分以内に2匹以上の猫が通る確率は?:やさしい確率..
ガンマ分布とアーラン分布を待ち行列分析で解説します。
確率密度関数や累積分布関数の形を具体例で学びます。
ExcelやPythonを使った実践で数学の知識は不要です。
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Bayesian Neural Networks
ベイズニューラルネットワークはベイズ推論を利用します。
過学習を軽減し、小さなデータセットから学習できます。
重みの不確実性をモデル化して予測の不確実性を示します。
2024年11月22日
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2024年11月20日
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