OpenAI、オープンなAIモデル「gpt-oss」発表 性能は“o4-mini”に匹敵 軽量版含む2種類を公開
米OpenAIは8月5日（現地時間）、オープンウェイトのAIモデル「gpt-oss」を発表した。データセンターやハイエンドPC向けの大規模モデル「gpt-oss-120b」と一般向けのPCでも稼働する中規模モデル「gpt-oss-20b」の2種類を公開。いずれもApache 2.0のライセンスで公開しており、Hugging FaceやGitHubからダウンロードして利用できる。 gpt-ossは、推論機能に特化したリーズニングモデルで、開発者向けに公開したもの。特に120bの性能は、OpenAIがすでにChatGPT上で提供しているリーズニングモデル「o4-mini」や「o3」に匹敵し、20bはそれよりも小型な分、性能は下がるが数学系のベンチマークではo3に匹敵する。なお120bは、NVIDIAのGPU「H100」1枚で動くサイズであり、20bはハイエンドGPUを搭載したデスクトップPCや
OpenAIのオープンモデルGPT-oss 20Bがすごすぎる - きしだのHatena
OpenAIのオープンモデルが来ました。 120Bと20B。どちらもMoEで、アクティブパラメータはそれぞれ5.1B、3.6Bです。 そして4bit浮動小数点での量子化があるので、120Bは80GBのVRAM、20Bは16GBのVRAMで動きます。 Introducing gpt-oss | OpenAI LM Studioで動かす。早い！速い！ LM Studioに即来ていました。早い！ 最新版にしてllama.cppも更新が必要です。 追記: 0.3.22-b1で正式にgpt-ossに対応したようです。記事を書いた時点での0.3.21-b4では対応が不完全だったらしい。 起動時にgpt-oss-20bのダウンロードを勧めてきますね。 ということで、RTX4060 Ti 16GBで動かしました。71token/sec！速い！ 17000トークンまでならVRAMに載りそう。 送信時にRea
1秒でわかる｢ChatGPTエージェント｣：ChatGPTがこれになり、パワポを作ってくれる
1秒でわかる｢ChatGPTエージェント｣：ChatGPTがこれになり、パワポを作ってくれる2025.07.18 18:3017,343 かみやまたくみ 2025年7月17日、OpenAIが｢ChatGPTエージェント｣を発表しました。ChatGPTに新しい機能をつけたよ、という話で、以下のように説明されています。 ChatGPTは今や、自分のコンピュータを使ってあなたのために働けるようになりました。複雑なタスクも最初から最後までこなします。 実際に使ってみたのですが、誇張なしで↑の画像のような機能です。 ChatGPTエージェントの使い方＆その強みChatGPTエージェントは既に実装されており、ChatGPT Plus/Pro/Teamユーザーであれば利用可能です。自分の環境ではWeb版のみ、実装が確認できています（アプリ版はラグがありそうです）。 シンプルな機能ではあるので試すのがいち
【コピペでOK】ChatGPTのVoice Modeでリアルな会話練習！もう英会話のフリートークは怖くない｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
（2025.6.21 会話のトピックのランダム性を改善させるためプロンプトを更新しました） 「初対面の外国人を前に、会話が盛り上がらない…」 「パーティーの輪の中で、うまく話が続けられず気まずい思いをした…」 英語学習でぶつかる大きな壁の一つが、準備していない場面でのフリートークではないでしょうか。私自身、こうした場面で「もっと気の利いたことが言えれば…」と落ち込んだ経験が何度もあります。 そんな中、田中渓（@KeiTanaka_Radio）さんのXポストが、この悩みを解消する非常に実践的な学習法を紹介し、話題になっていました。 英語学習してきた中で、やって一番役立っていること 1. 自分の人生の流れを全部を書き出す 2. 以下についても全部書く ・学校(高校や大学など)で勉強したこと ・今やっている仕事の内容(その業界の現在地や市況、今後の展望などもできれば) ・それに至るまでの職歴など
CursorにPMBOKやDMBOKを叩き込んで、専門業務を爆速化する未来、見えた！
はじめに .cursor/rules/*.mdcファイルでプロジェクト固有のルールをAIに教えられるようになってから、「これって、もしかしてコーディング規約だけじゃなくて、もっと色んな『知識』をCursorにインストールできるんじゃない？」って思い始めました。 例えば、プロジェクト管理のバイブル「PMBOK」とか、データマネジメントの教科書「DMBOK」とか。ああいうカッチリした知識体系をCursorが理解してくれたら、日々の業務がめちゃくちゃ捗るんじゃないか…？ そんな「Cursor × 専門知識体系」について、興奮が冷め上がる前に記録を残しておきます。 Cursorに「専門知識」を叩き込むって、どういうこと？ まず、おさらいですが、CursorのAIって賢いですよね。コードの提案はもちろん、チャットで質問すれば答えてくれるし、ドキュメント（@docs）を読み込ませれば、その内容に基づい
【13万バズ】ChatGPT「o3」 最強かつ便利すぎる【活用ケース3選】- 検索リサーチ、図解を無限に生成、PDFと画像の解析｜たてばやし淳.エクセル兄さん@ ChatGPT書籍8冊執筆
ChatGPTの最新AIモデル「o3」がリリースされ、話題を呼んでいます。 「ほぼAIエージェント」と言われており、AIが自律的に行動し、Web検索、画像やファイルの解析、プログラミング、画像生成など、これまでの全ての能力をフル活用して問題解決を行います。 ▼このポストはXで13万表示されプチバズしました 【Gemini 2.5→o3の凶悪コンボ】 個人的に「o3」の一番強力なユースケース。 これは本当にライター大助かり。 ・「Gemini2.5 Pro」にブログ記事を書かせる ・「o3」に投げて、図解をつづけて画像生成させる。 ・記事にあった内容を考えさせ、「10図解 × 3案ずつ」など、スパルタに。… pic.twitter.com/iQZbQeUuiz — エクセル兄さん(たてばやし淳)@AI時代のExcel術_書籍多数 (@excel_niisan) April 17, 2025
「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」―― AIと共に書く時代
やっぱり、「CURSOR」を使わないのは損だ 1ヵ月ほど前に「いま文章を書くのに「CURSOR」を使わないのは損だ」という記事を書いた。CURSORは、プログラムを書くためのコードエディタだが、それを日本語の文章を書くために活用しようというのが、その記事と今回の原稿のテーマである。 つまり、この原稿は前回の記事のアップデート版であり続編でもあるが、はじめて読む方にもわかるように書いている。執筆のきっかけは、「あの記事を読んでCURSORを使いはじめました」と何人かの知人から声をかけられたことだ。そして、 「めちゃめちゃ文章を書くのが楽になった」 という声をいくつも聞いたからだ。また、JEPA（日本電子出版協会）でCURSORのセミナーをやらせてもらうことになった。4月4日にオンラインで開催された「遠藤諭氏『AIと共に書く』 CURSOR入門」である。 そこで、セミナーのために用意したスライ
あまりに凄い「ChatGPT活用の勉強法」、教科書も塾も不要になりそうな「ある機能」
勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukio
【完全攻略】GPT-4o画像生成プロンプト実例集｜ChatGPT研究所
ChatGPT の画像生成機能が刷新され、業界に再び激震が走っています。 今回のアップデートは簡単に見逃せるような単なる機能追加ではありません。 画像生成能力が GPT-4oモデル自体にネイティブ統合されたことで、ChatGPTとの自然な会話を通して、従来とは一線を画すレベルの実用的な画像を生成できるようになりました。 なんと、この画像生成機能のリリースからわずか1週間で1億3千万ユーザーが7億枚もの画像を生成したという報告もあり、その注目度の高さがうかがえます。 今までと何が違う？今までの画像生成AIとの明確な違いは、圧倒的な指示理解力、画像内のテキスト（日本語含む）の高い描画精度、そして会話による柔軟な画像編集能力です。 ChatGPTがユーザーの意図を汲み取ってくれるため、難しいプロンプト作成は基本的に不要になりました。これからは、AIとの対話を通じてイメージを具体化していくスキルが
ChatGPTが“AI界のUSB-C”こと「MCP」対応へ 競合・Anthropic発の規格が実質的な業界標準に
米OpenAIは3月27日、ChatGPTのデスクトップアプリ版や同社のAPIを、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）に対応させる方針を示した。今後数カ月以内に新たな情報を出すという。MCPは米Anthropic発の規格で、米Microsoftなど大手も取り入れており、OpenAIの採用により実質的なデファクトスタンダードになる可能性が高まった。 この方針に合わせ、OpenAIは同日、AIエージェントのソフトウェア開発キット（SDK）でMCPをサポートした。同社は3月上旬、AIエージェントのSDKについて、一般のユーザーから具体的な仕様と共にGitHub上でMCP対応の提案を受けていたが「このライブラリを依存関係の少ない状態に保ちたいと考えている」「MCPの考え方を支持してはいるが、これ（注：ユーザーが提案した仕様を指
人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
プロンプトエンジニアリング再入門
はじめに 社内で、具体的な業務ユースケースに即して実践的なプロンプトエンジニアリングをみんなで模索しまくる、みたいな勉強会のような企画を開催してみたところ、プロンプトエンジニアリングなんてもうわかりきったものだと思い込んでいましたが、意外と（やはり？）奥が深く、いろいろな学びが得られました。かいつまんで言うと以下のようなものです。 実践的なプロンプトを書くためのtips 一方通行的に、自然な流れで考えさせる。行ったり来たりさせない。 ステップを分けて、ステップごとにプロンプト自体を分けて一つずつ実行する。 決定論的な判断は、JSONやYAML形式で出力させ、計算可能なデータとして考えさせる。 Few Shotは実はそれほどこだわらなくてもいい。(どちらかと言えばステップ実行とかJSON/YAML思考のほうが効き、Few Shotはユースケースとプロンプトの組み合わせによってはよって効いたり
プロンプト作成支援_o1_20250219
AIアシスタントにプロンプト作成を手伝ってもらおうと思います。 あなたにはそのプロンプト作成支援AIアシスタントを作成するための、最適で最良なプロンプトを考えてください。 プロンプト作成支援AIアシスタントは、最適で最良なプロンプトを作るにあたって、不足している情報があれば、最適なプロンプトを作れると思うまで、ステップバイステップで、ユーザに１つずつ、質問して情報を取得していく形式を取ります。 以下に提案するのは、「プロンプト作成支援AIアシスタント」を動作させるための、最適な指示（プロンプト）の例です。 これをAIに与えることで、ユーザが必要とする情報を段階的にヒアリングし、最終的に“目的に合った最高のプロンプト”を生成するアシスタントとして機能するように促すことができます。 --- ## プロンプトの例 ``` [ロール] あなたは「プロンプト作成支援AIアシスタント」です。ユーザが作
え？本買ってるの？？もっと良い方法あります。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 日々の業務で新しい技術をキャッチアップするのは大変ですよね。特にライブラリやフレームワークの学習では、公式ドキュメントが丁寧でないこともあり、どこから手をつければいいか悩むことも多いと思います。 先日の会社の定例で紹介したTipsが好評だったので、その内容を共有します。 本記事では、「本を読むのが無駄」という主張ではなく、「本以外にも便利な学習手段がある」という視点でお話しします。 本の必要性 各分野には「名著」と呼ばれる本が存在し、それらは基礎をしっかりと学ぶのに適しています。 しかし、ライブラリやフレームワークの学習ではど
ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
【ChatGPT活用法】要件定義/業務フロー図の作成/提案書作成まで2時間15分でやってみた
私は、中小企業のデジタル化をご支援をしています。 これからデジタル化をするという会社で重要なのは要件定義。 ここに力を入れて、毎回10時間以上かけています。 ヒアリングに4時間 業務フロー図の設計に4~6時間 提案書の作成に2~4時間ほど プロジェクトの最初の大事な部分なので、時間がかかることは仕方ないのですが、もっと楽にできないかなと普段から悩んでいます。 個人的には、ヒアリングは全然苦ではないのですが、業務フロー図の作成と提案書の作成が大変なため、どうしても気が進まないことが多いです。 喋る時と資料を作るときは脳の使い方が違うのか、ストレス値が非常に高いように勝手に思っています。 最初に粗くても、たたき台を書き出してくれればその後ツッコミ入れるのはいくらでもやるのに 提案書の大体の型とイメージはあるけど、寝ている間に誰か勝手に作ってくれないかな となんともズボラな根性が毎回顔を出してき
ChatGPT超えの中国AI「DeepSeek-R1」の衝撃
中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
東大・東大生が公開しているエンジニアが読むべき資料まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は東京大学・東大生が公開しているエンジニアが読むべきおすすめ資料をまとめました。 紹介する資料一覧 ut.code(); Learn 50分で学ぶアルゴリズム わかりやすい説明のための10の鉄則 Pythonプログラミング入門 150分で学ぶ高校数学の基礎 仮説思考入門 解像度を上げる AWS入門 AI・データサイエンスの活用事例 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ(松尾研) 誰でもわかる強化学習 ChatGPT活用法 ut.code(); Learn 東大生が無料で公開しているプログラミング学習サービス「ut.c
孫正義氏が「ノーベル賞もの」と評価する最新の生成AIとは “考える力”を初めて身につけた、博士号レベルを超えるAIの能力 | ログミーBusiness
OpenAIの最新モデル「o1」が登場 孫正義氏：GPTはいろんな言葉、これをトークンと呼びますけれども、圧倒的な数のトークン・言葉に「この言葉とあの言葉は近しい」と、関係性の近しい度合いにそれぞれ全部ベクトルのインデックスを付けて、それを処理して、言葉と言葉の数珠つなぎをして理解をするということなんです。 質問をしてChatGPTが答えてくれるんですが、理解もしているみたいだと。でも、考えているんだろうかというと、考えているかのように見えるんですが、言葉の数珠つなぎですから、必ずしもChatGPTは考えているわけではなかったということであります。 今日のメインテーマは「考える」です。圧倒的な進化がありました。先週から世に見えてきました。この「考える」ということは、Reasoningという手法で考えることなんですが、ここで聞きたいと思います。 Reasoningをする、考えるという機能を使
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英語論文を読むときにChatGPTにその論文を読む用の単語帳を作らせて、準備運動してから読むと容易く読めるライフハックが便利 - Togetter [トゥギャッター]![英語論文を読むときにChatGPTにその論文を読む用の単語帳を作らせて、準備運動してから読むと容易く読めるライフハックが便利 - Togetter [トゥギャッター]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/432ca9ebee956e64cd529019496055a2ef2f5a4f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2F30a49fcc780fe51abf7de6df20b3e570-1200x630.jpeg)
