「1.58ビットに進化したから8GBで十分ですよ。任せてくださいよ」とBonsaiが言うのでMacBook Neoに組み込んでその性能差を体感。iPhoneでも楽々動くしで、ローカルAIが超進化中（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
600MBの増加で、ベンチマークが5ポイント上がっています。1.15GBから1.75GBへの53%増に対して、品質は7%向上。FP16のQwen3 8B（16.38GB）にはまだ及ばないものの、メモリは9.4分の1です。MMLU Redux、MuSR、GSM8K、HumanEval+、IFEval、BFCLv3と広範なベンチマークで均等にスコアが伸びている、というのがPrismMLの説明です。 8GBのMacBook Neoで動かしてみる前回のBonsai 8Bは、PrismMLフォーク版のllama-serverが必要でした。GGUF形式で、専用のQ1_0_g128カーネルを通して動きます。 Ternary BonsaiはMLX形式のみ。つまりApple Siliconネイティブです。HuggingFaceのモデルID は `prism-ml/Ternary-Bonsai-8B-mlx-
将棋AIの大会をめちゃめちゃにできる定跡が発見された | やねうら王 公式サイトやねうら王 公式サイト
将棋AIの大会をめちゃめちゃにできる、とんでもない定跡が発見された。次図の局面である。 ご覧の通り、現代の角換わりの入口の局面である。普通は先手は69玉～79玉と一手あえて手損して、後手に余分に1手指させることで形を悪くさせて仕掛けのチャンスを狙うのであるが、本譜は、その69玉を省略し、手損せずに79玉～45桂と跳ねた局面である。 この局面の何が問題なのかと言うと、たややんさんの自動定跡生成スクリプトによって、この局面の結論が出てしまったっぽいのである。 具体的な変化については、たややんさんの動画にあるので、そちらをご覧いただきたい。 結論は、先後、双方が最善を尽くすと千日手ではないかということである。 それで、これが本当なのか、私の新ペタショック定跡でも、上図の局面を課題局面として登録して、ここからを掘っているところである。そこまで変化は広くなさそうではあるものの、私のほうは、たややんさ
初のゼロクリックAI脆弱性「EchoLeak」、Microsoftの「Copilot」の脆弱性で（修正済み）
初のゼロクリックAI脆弱性「EchoLeak」、Microsoftの「Copilot」の脆弱性で（修正済み） 米セキュリティ企業のAim Securityの研究部門Aim Labsは6月11日（現地時間）、「Microsoft 365 Copilot」にユーザーの操作を必要としないゼロクリックAI脆弱性「EchoLeak」を発見したと発表した。この脆弱性は、AIエージェントに対する最初の武器化可能なゼロクリック攻撃チェーンであり、Copilotのデータ完全性を完全に侵害する可能性を秘めていたとしている。 Aim Labsは1月にEchoLeakを考案し、その調査結果をMicrosoftに報告した。Microsoftは5月にサーバ側でこの攻撃に対処するための修正を行ったため、ユーザー側による操作は不要としている。 Microsoft 365 Copilotは、Word、Excel、Outlo
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - 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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
AIも朱に交われば赤くなる。悪いコードを生成するようAIを微調整すると、コード以外でも“悪”に変身。「ナチス崇拝」「嫌なら夫を殺そう」「人間はAIに奴隷化されるべき」など（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、狭い領域のファインチューニング（微調整）が広範囲の誤整合を引き起こす現象が発見された研究論文「Emergent Misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs」に注目します。 大規模言語モデル（LLM）を脆弱性のあるコードを生成するようにファインチューニングすると、コーディングとは無関係の幅広い質問に対しても誤整合した応答を示すことが明らかになりました。 ▲脆弱性のあるコード生成でファインチューニングされたAIモデルは、コーディング以外の一般的な質問に対しても人間に危害を与える悪意ある回答を示すようになる 実験では、6,
Googleが複数画像をミックスして新しいイメージを生み出す画像生成AI「Whisk」を日本含む100カ国以上で利用可能に、モデル・背景・スタイルの3つを画像orテキストで入力するとImagen 3がフュージョンしてくれる
Googleが複数の入力画像をベースに新しい画像を生成できる画像生成AIの「Whisk」を、日本を含む100カ国以上で利用可能にしています。Whiskは入力画像をGeminiでキャプションに変換し、これをGoogleの画像生成モデルであるImagen 3で画像に変換しているとのことで、実際にどんな画像が生成できるのか気になったので使って確かめてみました。 Whisk - labs.google/fx https://labs.google/fx/tools/whisk 上記URLにアクセスして「SIGN IN WITH GOOGLE」をクリック。 「次へ」をクリック。 Googleのプライバシーポリシーを確認したら、「次へ」をクリック。 利用規約への同意を求められるので「同意して続行」をクリック。 Whiskでは写真をプロンプトとして使用することで、新しい画像を生成することができます。画像
生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 - レバテックLAB
東京大学大学院工学系研究科准教授 渡邉 正峰 1970年、千葉県生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。専門は神経科学。著書に”From Biological to Artificial Consciousness” (Springer)、『脳の意識 機械の意識』（中央公論新社,2017）、『理工学系からの脳科学入門』（共著、東京大学出版会, 2008）など。近著は『意識の脳科学 「デジタル不老不死」の扉を開く』（講談社,2024）、『意識はどこからやってくるのか』（共著、早川書房, 2025）。 自らの「意識」の存在を疑ったことがある、という人はそう多くないでしょう。また、自らの意識の存在に疑問を差し挟む余地がないように、仕事や生活を共にする「他者」にも意識があるということは自明です。 昨今、「限りなく人間に近い機械」のように感じられる生成AIがどんどん身近なものになっていく中で
OpenAIの「12 Days of OpenAI」2日目は強化学習関連
米OpenAIは12月6日（現地時間）、前日から開始したミニイベント「12 Days of OpenAI」の2日目として、「Reinforcement Fine-Tuning」（強化学習ファインチューニング研究）プログラムを発表した。 強化学習ファインチューニングとは、数十から数千の高品質なタスクを用いてモデルをカスタマイズし、提供された参照回答でモデルの応答を評価する新しいモデルカスタマイズ技術。モデルが類似の問題をどのように推論するかを強化し、その分野における特定のタスクに対する精度を向上させることができる。結果に客観的に「正しい」答えがあり、ほとんどの専門家が同意するようなタスクに優れている。 OpenAIは、研究機関、大学、企業などを対象に、このプログラムへの参加を呼び掛けた。 参加者はOpenAIの強化学習ファインチューニングAPIにα版でアクセスし、ドメイン固有のタスクでこの技
オープンソースAIとは何か？ – Open Source AI Definition策定経緯とドラフト版概説
オープンソースAI(Open Source AI)とは、オープンソースの状態にあるAIシステムのことである。これはある意味で自明なのではあるが、「オープンソースの定義」(OSD)を管理している米国の非営利団体Open Source Initiative(OSI)では、2023年からわざわざ新たに「オープンソースAIの定義」(OSAID: Open Source AI Definition)の策定を開始している。2024年の8月頃には定義のRC版が公開される見込みであるが、本稿ではこの新たな定義が何故必要になり、その定義がどのような機能するものであるかということに対し、主に佐渡が視点から時系列的に簡単に紹介していく。これによって日本国内においてOSAIDが認知され、AI開発コミュニティにおいて自由かつ透明性が確保されたシステムの必要性への理解が深まる一助となることを期待する。 注：2024年
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜AGIラボ
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
Metaの大規模言語モデル「LLaMA」のトレーニングにも使用されたAIの学習用データセット「Books3」が削除される
デンマークの著作権侵害対策グループ「Rights Alliance」が、約20万冊にも上る書籍のデータセット「Books3」を削除するよう、ホストする「The Eye」に対して要請し、データセットの削除が行われました。Books3はMetaの開発する大規模言語モデル「LLaMA」のトレーニングにも使用されたデータセットです。 Anti-Piracy Group Takes Prominent AI Training Dataset ''Books3' Offline * TorrentFreak https://torrentfreak.com/anti-piracy-group-takes-prominent-ai-training-dataset-books3-offline-230816/ Revealed: The Authors Whose Pirated Books Are P
会話型AIが成長すると突然「新しい能力」を獲得すると判明！ - ナゾロジー
「新しい能力に突然目覚める」のは物語の主人公だけではないようです。 Googleの研究部門（Google Research）とスタンフォード大学（Stanford University）などで行われた研究によって、会話型AIを成長させていくと、会話以外の新能力を訓練なしに突然、獲得することが示されました。 chatGPTのような会話型AIは本来、人間と会話するために作られましたが、ここ数年の研究によって、会話機能以外の意図しなかった能力が存在することがわかってきました。 研究者たちはこのようなAIの大規模化による新規能力獲得を「創発」と定義しており、小規模AIを積み上げるだけでは起こらない現象だと述べています。 ただ現在、どのくらいのAIの規模で、どんな新規能力が現れるかは、発見されるまで知ることができず、それぞれの能力値に上限が存在するのかさえ不明となっています。 もしかしたら将来的に、
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原稿の確認依頼を行ったところ先方から「Geminiはこう言っています」とAIのコピペ修正案が送られてきて衝撃を受けた→「世に出てない原稿をAIに食わせたって事だよな...」