GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
商用利用ができる高品質AIアート用画像生成AI、Emi 2を無償公開｜AI Picasso
はじめにこんにちは、AI Picasso社の開発チームです。ふたたび、皆様に重要なお知らせがあります。高品質AIアート用画像生成AI、Emi 2 を商用利用可能で無償公開します。この画像生成AIは商用利用が可能であり、追加学習において無断転載画像を学習していません。 Emi 2 は以下のURLにて無料で利用することができます。 Emi 2の特徴１．AIアートへさらに特化このモデルは、イラストやアニメ、マンガのようなAIアート生成に特化しています。GMOインターネットグループが提供する「ConoHa byGMO」のトライアル版の採用により最先端の開発機材NVIDIA H100によって作られた画像生成Emi、モデルマージやフルファインチューニングといったAI Picasso社のノウハウを用いて高品質な画像が生成されるように尽力しました。参考として簡単な生成例を以下に紹介します。 比較のために、
第810回 Ubuntu 24.04 LTSの変更点 | gihyo.jp
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【随時更新】主要な大規模言語モデル比較表
これはなに？ ひょんなことからOpenAI・Anthropic・GoogleのLLMの一覧表を作りました 手前味噌ながら便利だなと思ったのでZennにも載せておきます 各社のモデルの主要諸元・費用に加えて、自分の印象を書いてあります。 性能の目安としてChatbot Arenaのスコアを参考までに添付しています これはあくまで参考用かつ英語での評価なので、スコアが一番高いものがいい、もしくは低いからダメというわけではありません。 少なくともこの記事に掲載されているモデルは、スコアが低いものでも単純な翻訳などでは十分な性能を持っています。そして何より高性能モデルとは比較にならないほど高速です。 用途や使用言語によって試してみて最適なものを選ぶのが良いでしょう OpenAI 歴史的経緯もあり、以下の表に掲載するもの以外にも大量のモデルがあります。 一旦は最新のモデルを列挙します。 モデル名 A
美少女パイロットが戦う『ヴァンサバ』系ACT『ヘビーストームシャドウ』日本語対応でリリース！襲い来るモンスターの大群に武装巨大ロボで立ち向かう | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
高機能フォトグラメトリーソフトが“無料”に Epic Games、「RealityCapture 1.4」公開
米Epic Gamesは4月23日（現地時間）、複数の画像やレーザースキャンデータをもとに、現実空間を3D空間上に構築するフォトグラメトリー（写真測量）ソフト「RealityCapture 1.4」を公開した。以前のバージョンからプラン体系を刷新、年間収益が100万ドルを超えない個人・法人なら無料で使えるようになった。 RealityCaptureは、Windows向けのハイエンドフォトグラメトリーソフトで、画像やレーザースキャンデータをもとに、仮想現実シーン、テクスチャ付き3Dメッシュ、正射投影、地理参照マップなどを自動作成できる。もともとCapturing Realityという企業が提供していたツールだったが、2021年3月にEpic Gamesが買収している。 価格は、過去12カ月間の収益が100万ドル未満の個人および中小企業、教育機関、学生であれば無料で利用可能。年間の総収益が10
車の屋根にカメラを取り付ける話→「めちゃくちゃ役に立ちそうなノウハウ！」「360度カメラ楽しいよ」実際に車の屋根にカメラを取り付けた経験談やノウハウが集まる
井上嘉和 @inoue_yoshikazu めちゃくちゃ役に立ちそうなノウハウ！ 車で出張中に撮りたいって時に撮れないのわかる。 地図情報も入れれたら後でググって再訪したりしたい。 x.com/afro_2021/stat… 2024-04-25 18:25:21
テンソルが意味不明な物理学習者へ: 共変ベクトルと反変ベクトルからテンソルまで｜vielb
物理の本ではよく, 「反変ベクトルとは～～という変換則をもち, 共変ベクトルは・・・という変換則をもつものとして定義される」と説明がなされますが, 初学者にとってはなぜ唐突にこのような定義がされるのか非常にわかりにくいと思います. そこでこのページでは数学的によりシンプルな定義を採用し, 一点の曇りなく自然に反変ベクトルと共変ベクトルが導入されることを説明します. さらに2つの拡張としてテンソルが自然に導入されることもみていきます. 以下では$${\left(e_i\right)_{1\leq i\leq n}}$$を$${n}$$次元実ベクトル空間$${V}$$の基底とします. 複素ベクトル空間の場合も以下の$${\mathbb{R}}$$を$${\mathbb{C}}$$に変えるだけで全て上手く成り立ちます. このページと同じ内容のPDFも用意していますので適宜ご利用ください. 前提知
LangChainを用いた4種類のRAG質問応答chainの実装と性能比較
はじめに この記事で想定している読者の方: LangChainで簡単でもコードを書いたことがある人 LLM chainについてざっくりと理解している人 公開されているLLMをapi経由で用いて様々な処理を記述できるライブラリ 「LangChain」にて, 主に外部から文書を与える際に用いられる以下の4つのchainをご存知の方も多いと思います。 stuff chain map reduce chain map rerank chain refine chain 今回は, 実際にstreamlitを用いて4つのchainを使用したchatアプリのデモ作成し, それを用いてchainごとの性能比較を行いました! 比較では単純な応答能力の比較に加えて, 生成時間やAPI料金の観点からも比較を行なったので, ぜひ読んでみてください! TL;DR 今回の実験は以下のgif画像のようなデモアプリを用い
社内向けStreamlitのデプロイの現実解
結論 社内データを扱うアプリケーションを安全にデプロイするならCloudflare Tunnel,Cloudflare Accessを使う。要件次第ではStreamlit in Snowflakeも使える。 はじめに Streamlitはデータアプリケーションを短時間で作成できる便利なツールですが、社内データを扱うアプリケーションをデプロイする際は外部からの不正アクセスを防ぐように厳重な注意が必要です。 にもかかわらず、Streamlitを安全にデプロイする成熟した方法はまだありません。 本記事では、最も単純なStreamlitのデプロイ構成の例から問題点を再確認し、それらを解決する方法を順に説明します。ただし、本記事で紹介する構成を使うにはドメインのネームサーバーがCloudflareである必要があることに注意してください。 単純な構成はどう危険なのか？ まずは非常に単純なStreaml
llama3をollamaを使って手元のPCで動かしRubyのFizzBuzzを書かせる - Qiita
とても簡単である。これだけでllama3を試すことができる。 GPUがなくても十分に実用な速度で動きます！ llama3:70b も試すことができるが、流石に普通のデスクトップコンピューターだと重い。モデルも40GBあるから、ノートパソコンだと動かしづらいかもしれない。 少し試した印象だと決して日本語は得意ではないので、英語での利用が推奨される。 ちなみにQiitaのことは知っている。 llama3 の場合 llama3:70b の場合 情報の信憑性はほとんど期待できないが、それらしい文章を書く能力は優秀そうだ。 FizzBuzz プログラミングの課題も少しやってもらう。 ここではRubyでFizzBuzzを書いてもらった。 llama3 の場合 llama3:70b の場合 このぐらいの難易度の課題であればさくっとやってくれそうである。 コード生成とローカルLLM AIのプログラミング能
24/4/20 ダンジョン飯の感想 なぜファリンを蘇生したのは黒魔術なのか？ - LWのサイゼリヤ
ダンジョン飯 ダンジョン飯 1巻 (HARTA COMIX) 作者:九井 諒子 KADOKAWA Amazon 注：アニメ版ではなく漫画版の感想です 漫画最終巻までのネタバレを含みます ダンジョン飯 ああダンジョン飯 被食者を蘇生するから黒魔術 充足と渇望のダイナミクス 禊としてのカニバリズム 対立と和解のダイナミクス 完結していたので全巻読んだ。かなり面白かった！ 個人的にはミスルン隊長が一番好き（アニメ未登場）。華奢な割に突出した異常な強さを持つエロい男、推せる。 Web漫画にありがちな一話完結っぽいタイトルに反してハードなファンタジーとしてのストーリーがしっかりしている。一話冒頭でいきなりパーティーが全滅するところから始まり、「最深部でドラゴンに食われた妹・ファリンを取り戻す」という明確なゴールに向かって迷宮を下っていく。ファリンの蘇生と救出は四巻で早くも達成してしまったかと思いきや
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
としあきdiffusion Wiki*
SDXL系列モデルの特徴 (2023/7/27) Stability AI Japan: SDXL 1.0 をリリースしました (2023/7/27) ASCII.jp：最新の画像生成AI「Stable Diffusion XL（SDXL）1.0」ついに公開 簡単に試す方法あります 下記ページにSD1.5系列とXL系列の比較表があるよ。 誘導→モデルについて#事前学習モデルのバージョンはどれがいいの？ 1ファイル6GBを超える大きなファイルである。 モデルによっては特定の推奨プロンプトや推奨プロンプト順、推奨出力サイズなどが指定されている物もあり、利用する際は付属文を軽くでも一読しておくと良い。英文でもChromeで翻訳できるし。 2024年3月現在、スレで多く見かけるのは ・animagineXLV3系（プロンプトの記述がSD1.5に近め。初XLに良いか）と ・ponyDiffusion
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『学習まんが 世界の歴史』22年ぶりに全面一新 全18巻の表紙絵は『ジョジョ』『ヒロアカ』作者ら16人担当
書店員によるバーコード手打ち対決のはずが何故か最終的にブレイバーン主題歌が歌い上げられる問題回
【西川和久の不定期コラム】 VRAMが少ないGPUで画像生成AIを諦めていた人に。「Stable Diffusion WebUI Forge」登場！
