全体的にぼんやりとした感じと、言葉が足らない感じになりました。 色々と未来予測難しい。ただ、10年後くらいに答え合わせをしてあっているかどうか確認したいです。 ここは悪いインターネットですね3 作者:小島アジコAmazon こちらに漫画描いて販売してます。 もしよろしければ読んでください。
先日の学園祭で友人のオタク達とやきそばを焼いて原価ギリギリで売ったところ予想以上の盛況でした*1。色々と工夫点はあったのですが、その一つとして売上杯数を Web 上で登録してリアルタイムで雑に public internet に公開するという試みをしてみところちょっと盛り上がったため、その経緯を書いていきたいと思います*2。 つくったもの 会計を登録するシステムとその集計結果を表示する Web サイト(+付随する簡単な API)を作りました。フロントエンド側のコードは GitHub 上に公開しています*3。 github.comサイトは以下のページから構成されます。フロントエンドはすべて public になっているため、簡易的な認証として API 側で Authorization ヘッダ内のトークンの有無を検証し、不正なトークンが送付された場合は 401 を返す設計としました*4。 トーク
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか? 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
安倍晋三元首相の国葬を前に公開された"追悼AI(人工知能)"が、にわかに注目を集めている。 <【実際の音声】> 「東京大学AI研究会」を名乗る団体が開発、公開し、安倍氏の「肉声」を再現した。 ■「涙が出てきました...」 「有権者の皆様、お久しぶりです。元内閣総理大臣の安倍晋三です。私を応援してくださった方々を勇気づけたいと考えて、東京大学人工知能研究会が総力を挙げて私の声を再現してくれました」 安倍氏と酷似した音声を収めた6本の動画が、2022年9月25日に公開された。いずれも安倍氏が支持者に感謝などを伝えるメッセージ動画だが、死去前の収録映像ではない。AIを使った合成音声だ。これまでに計570万回以上再生されている。 特設サイトやツイッターによれば、企画したのは有志の東大生が集まった「東京大学AI研究会」。趣旨を「日本のために、命を懸けて最期まで戦ってくださった安倍さんの声を、人工知能
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