【書評】『頭がいい人のChatGPT&CoPpilotの使い方』 の『プロンプト』事例集が秀逸！（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
「3割死亡」劇症型溶血性レンサ球菌の感染、東京都内で過去最多ペース 「人食いバクテリア」の異名：東京新聞 TOKYO Web
22日の都感染症対策連絡会議で報告があった。2024年の患者は17日時点で88人。141人だった23年と比べ3倍のペースで感染が確認されている。23年は約3割の42人が死亡した。 病原菌は、子どもを中心に流行する「A群溶血性レンサ球菌（溶連菌）」のほか、B群、C群などがある。手足の痛みや発熱から始まり、症状が急激に進行する。数十時間以内に多臓器不全を発症する。手足の壊死（えし）を引き起こすこともあるため「人食いバクテリア」とも呼ばれる。発症のメカニズムは解明されていない。 都によると、患者は40代が多く、23年に子どもを中心に流行した溶連菌感染症から大人に感染するなどした可能性があるという。英国で10年代から増えている感染力の強い変異株「M1UK株」への置き換わりも感染拡大の要因とみている。都は感染の傾向を分析し、医療機関向けの対応ガイドライン改定を進めている。（渡辺真由子）
25000行超えのAPIドキュメントを分割した話
はじめに COUNTERWORKSバックエンドエンジニアの伊藤です。 この記事ではAPIドキュメント分割の知見を紹介します。 弊社では OpenAPI を使用したスキーマ駆動開発を採用しています。 1ファイルで管理していたところ、25000行を超える行数となり管理コストが高くなっていました。 そこで分割作業を実施したのですが、どのような方針でどう対応したかを紹介します。 1ファイルで運用するデメリット そもそもどんなデメリットが発生していたのかを記載します。 全体の構造が把握しづらく、新規参画者への認知負荷が高い 行数が多すぎるため、RubyMine など IDE やエディタのパフォーマンスが落ちる 1ファイルの内部で複数の箇所を参照しているが、それぞれCommand fで該当部分を探す必要がある。そのため、見ているコードの箇所が頻繁に飛んで情報が追いづらい 実際にやったこと 方針 チーム
既存のAIモデルを組み合わせて超高性能モデルを作る手法を日本のAI企業「Sakana AI」が開発、進化的アルゴリズムで膨大な組み合わせを試行し人間には発想困難な高性能LLMや画像生成モデルを作成可能
東京に拠点を置くAI企業「Sakana AI」が、複数の生成AIモデルを進化的アルゴリズムを用いて組み合わせて新たなモデルを作り出す手法を開発しました。Sakana AIはすでに大規模言語モデルや画像生成モデルの作成に成功しており、各モデルは既存のモデルよりも高い性能を備えていることが確かめられています。 進化的アルゴリズムによる基盤モデルの構築 https://sakana.ai/evolutionary-model-merge-jp/ [2403.13187] Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes https://arxiv.org/abs/2403.13187 ◆技術の概要 生成AIモデルをゼロから作成するには、高性能なGPUを大量に用意して膨大な計算処理を実行する必要があります。一方で、既存のモデル同士を組み合わせて新
AutoDev｜AI エンジニア「Devin」に驚いていたら、もう Microsoft が「AI駆動開発」ツールを用意し始めてたって話 - Qiita
AutoDev｜AI エンジニア「Devin」に驚いていたら、もう Microsoft が「AI駆動開発」ツールを用意し始めてたって話ポエムAI 概要 まず、本記事の背景ですが、本記事を書く数日前に、「Devin AI｜話題の世界初 "完全自律型" AIエンジニア「Devin」の公開内容の全訳」 という記事を書きました。 ありがたいことに、フォロワーも少ないのに記事公開後のたった３日間程で 1万超の閲覧（View） をいただけました（YouTube の解説動画も公開3日目で１万回再生を突破しました）。 「AI の進化もすごいし、みんなのアンテナもすごいなぁ」という思いに浸りながら、ふと海外の AI 界隈の記事を漁ってたら、なんと 「Microsoft が自律型 AI ソフトウェア開発ツールを作ってるらしい」 という記事を発見しました。「ツール」と呼ぶよりは、「ソリューション」の方が近いので
Devin AI｜話題の世界初 "完全自律型" AIエンジニア「Devin」の公開内容の全訳 - Qiita
概要 支援型 AI ではなく、完全自律型の AI で「エンジニア」として作業が可能な AI が登場しました。 まだ完全な商用リリースではないですが、エンジニアにとっては影響のある情報だと思うので、公式発表された内容の日本語情報がまだ少ないために記載します。 また、結構エンジニアの仕事をまんまこなしてしまう系の AI なので、「ついに仕事が奪われる？」についても後半で言及したいと思います。 Devin（デヴィン）とは 「Devin（デヴィン）」 とは、2024年3月12日に Cognition 社が発表した新しい AI で、投稿された公式の Youtube 動画 の概要欄には、以下の様に書かれていました（執筆時現在）。 Meet Devin, the world’s first fully autonomous AI software engineer. 👉 『世界初の完全自律型 AI
Googleが洪水を1週間前に予測し世界80カ国4億6000万人を水害から救えるAIを発表
世界では、総人口の2割に相当する約15億人が洪水による重大な被害のリスクにさらされており、洪水が世界経済にもたらす損害は年間約500億ドル(約7兆5000億円)にのぼると見積もられています。事前の予測が困難な洪水の発生を、最大7日前に早期警告することが可能なGoogleのAI研究が、学術雑誌・Natureに掲載されました。 Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-07145-1 How Google uses AI to improve global flood forecasting https://blog.google/technology/ai/google-ai-global-flood-foreca
Redisよ安らかに眠れ: Garantia Dataが引き起こしたオープンソースの歴史上最大の強盗とは
Khawaja Shams Tony Valderrama Erika Tharp TL;DR 2024年3月20日Redis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。この変更によりRedis社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 2009年1人の情熱的なエンジニアAntirezが作り出したRedisですが、2013年のGarantia Data社の介入により様々なドラマが勃発し2020年にAntirezはIPそしてトレードマークを同社に譲渡します。その後、Redisのコアコミュニティメンバーを中心に
Rails で PDF を作ったけど、時代遅れのやり方だったかもしれない
（表内のデータ確認日：2024/03/21） スター数だけで言えば prawn が強いですし、歴史もあります。 しかし、コミットが現在もされているものの、最新バージョンのリリースが2020年12月から3年以上空いてしまったのは気がかりです。 wicked_pdf や pdfkit は1年に1度以上は新バージョンのリリースがおこなわれているので、 この２つのどちらかが良さそうに思いました。 最終的には、README が充実していて使うまでのハードルが低そうな wicked_pdf を選びました。 1-1. WkHtmlToPDF 問題 wicked_pdf や pdfkit には重大な問題があります。 これらの gem は WkHtmlToPDF という HTML を PDF に変換する CLI ツールによって支えられているのですが、 これのメンテナンスが 2022/6/29 のコミットを最
余らせたラズパイの使い道 - Qiita
about みんなだいすきRaspberry Pi(以下ラズパイ)、せっかく買ったのに、仮想化基盤を家に用意して不要になったり、電子工作に飽きてもう使わなくなりがち… 買ったときは数千円〜1万円以上出したのにね… そんな可哀想なラズパイ、家に転がってませんか？もったいなくないですか？ 僕も ラズパイ初代 ラズパイB+ ×2(マジでいらない…) ラズパイ4B(2GB) ラズパイ4B(4GB) が家に転がってます。 そこで、使い道を考えてみました。というか実際に運用しているものもあります。 使い道 Magic Mirror2 Magic Mirror2をご存知でしょうか？ なんかいい感じに、「鏡よ鏡、世界で一番美しいのは誰？」的なのをすることができます。 実際にどういった使い方を想定しているかは、「スマートミラー」を検索してみればいいかな〜と。(適当でごめんなさい) 直近の自分のタスクとかをい
自動テスト実行結果の目的を整理する / Organizing objectives of automated test results
自動テストの実行結果を「意思決定と行動を促す情報」という役割から再整理し、包括的にまとめます。 Nextbeat Tech Bar：第一回ソフトウェアテストについて考える会 https://nextbeat.connpass.com/event/309287/
ChatGPTのライバル「Claude 3」の使い方 良い点、悪い点まとめ (1/5)
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
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「Copilot in Windows」のWindows 10提供が拡大、5月末にもほとんどのデバイスへ／一方でアカウントにサインインしない状態では最大10件のアクセスに
プロンプトエンジニアリング入門
請求書発行アプリ開発を通じて「Python」を使った開発の技術を実践的に学べる解説書／『PythonフレームワークFlaskで請求書発行アプリを作ろう』が発売【Book Watch/ニュース】