現在のAI(人工知能)はプログラミングコードを生成できる。AIによるコード生成の広がりは、今後加速していくだろう。その結果、人がコードを見る機会は減っていく。

当ニュースレターは2023年を「SaaSがオワコン化した年」と位置づけたが、2024年は早くもAIが終わった一年であった。少なくとも大規模言語モデル(LLM)そのものの発展を、物珍しそうに追いかける時期は過ぎた。生成AIが今後どこまで賢くなるかはもちろん未知数である。しかし、既に業務で十分に役立つレベルにある現行モデルのコストが今後も下がっていくことは確実だ。 The cost of GPT-4 APIs at launch in Mar 2023 was roughly ~$30 per 1m tokens. Seeing Deepseek V-3 APIs at ~$1 per 1m tokens today. For AI application companies, cost of "intelligence" is falling significantly faster tha
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます COBOLアプリケーションの開発・実行環境を提供するMicro Focusは、日本で4年ぶりに年次イベントをリアル開催し、最高技術責任者(CTO)のStuart McGill氏がCOBOL資産の展望などを語った。生成AIも台頭する中で企業は、COBOLの資産をどうしていくのか――McGill氏に聞いた。 まずMcGill氏は、前回のリアル開催だったイベント当時の2019年と現在(2023年)の顧客やパートナーの意識の変化をこう説明する。「われわれは、COBOLの資産をクラウドに展開しようと呼び掛けていた。現在は、顧客やパートナーから『クラウドに展開したい』と言われる。われわれにとって、これがコロナ禍の前と後での大きな変化だ」 COBOL
GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿って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修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実
AIでユニットテストを自動生成。リファクタリング、ドキュメントの生成、バグの検出なども行う「Refraction」登場 ChatGPTに代表される自然言語やプログラミング言語のコードを理解するAIを用いてコーディングの支援を行うツールがまた新たに登場しました。 Refractionは、示されたコードから自動的にユニットテストを生成するほか、コードのリファクタリング、ドキュメントの生成、バグの検出などを行います。 Updates! https://t.co/9otFTI7nh0 is now https://t.co/MtN5JgnetI. Building out many utilities. You can... Generate unit tests Generate inline documentation Refactor your code Added a $5 / month
Microsoftは自社製デバイス「Surface」シリーズの中にホワイトボード風に使える大画面デバイス「Surface Hub 2S」をラインナップしています。このSurface Hub 2Sにはビデオ会議用の4Kカメラが付属していますが、新たに高性能プロセッサを搭載しAIの力で高品質なビデオ会議を可能とする新型カメラ「Surface Hub 2 Smart Camera」が発表されました。 Buy Surface Hub 2 Smart Camera - Microsoft Store https://www.microsoft.com/en-us/d/surface-hub-2-smart-camera/8n983ctks176 Surface Hub 2 Smart Cameraが一体どんなカメラなのかは、以下のムービーを見るとよく分かります。 The new Surface Hu
用語「フレーム問題」について説明。有限の処理能力しか持たないAI/ロボットは、無限の可能性を含む現実的な課題において、その課題に関係のあることだけを選び出して(=フレームを設定して)適切に実行するのが難しいことを指す。 連載目次 用語解説 AI(人工知能)研究分野におけるフレーム問題(Frame problem)とは、AI搭載のロボット(以下、AIロボット)が何かの課題を実行しようとした際に、その課題に関係のあることだけを選び出して(=フレームを設定して)、適切に実行するのは、現実的には非常に難しい、という問題を指す。 当然ながら、AIロボットの情報処理能力は有限である。それに対し、現実に起こり得る可能性は無限に近いはずだ。例えば完全自動運転車を作ると仮定してみよう。シンプルに考えれば、法定速度内で前の車とぶつからないように、決められた車道内を信号などの交通ルールを守りながら、走ればよいだ
Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius This post may come off as a rant, but that’s not so much its intent, as it is to point out why we went from having very few AI experts, to having so many in so little time. By Brandon Wirtz, CEO and Founder at Recognant On a regular basis people tell me about their impressive achievements using AI. 99% of these things are completely
富士通が人工知能(AI)などを活用し、システム開発プロセスの改革に本腰を入れ始めた。システム構築・運用支援のツール群を「KIWare(ケーアイウェア)」として体系化し、2017年11月に50件の開発プロジェクトに本格適用を開始した。時間を浪費しがちな開発業務をAIで効率化し、システムエンジニア(SE)が、開発業務の様々な作業や成果物の品質の向上に充てる時間を捻出する狙いである。 富士通がAIの活用に本腰を入れる背景には、開発プロジェクトの作業や成果物の品質の低さが課題になっていることがある。「品質を現場の人任せではなく、技術で底上げする。それによって品質が原因の不採算の案件を減らしたい」(富士通の粟津正輝サービステクノロジー本部 本部長代理 兼 先端技術統括部長 兼 SE変革推進室長代理)。 システム開発において、不採算案件につながる要因は様々だ。設計書の不備による手戻りが発生したり、ソー
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