Luma AIが6月12日に公開した動画生成AIサービス「Dream Machine」が、月に無料で30回まで試せることもあって、大きな話題となっています（「ついに来た! 無料で試せる動画生成AI『Luma Dream Machine』」参照）。ただ、技術情報は出ておらず、どういう関係や経緯で出しているかは一切不明です。 ※記事の配信先によっては動画や図版がうまく表示されないことがあります。その場合はASCII.jp掲載の記事をご覧ください 手軽に高品質な動画が生成できる「Luma AI」のサービス Luma AIはこの連載でも何回か紹介してきたように、大量の写真から3Dモデルを生成するサービスからスタートし、昨年12月には3Dモデル生成サービス「Genie」で参入しているAIスタートアップ企業です（連載第41回「3Dスキャンの進化がすごい」参照）。生成AIの3D化技術で先行していることか

今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その

[Journal club] GRIT: Faster and Better Image Captioning Transformer Using Dual Visual Features

キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の

多くの企業において、異なる領域で新しいビジネスの種を見つけ、育てる「新規事業開発」が求められる中、リブ・コンサルティングが開催した「事業開発SUMMIT2023」。今回は、今年4月に出版した『新規事業を必ず生み出す経営』が話題の新規事業家・守屋実氏のセッションの模様をお届けします。新規事業家として30年余りの経験を持つ守屋氏が「量稽古」の効果や、大企業での社内起業が有利な理由などを語りました。 1万3,500円の新規事業本を出版した守屋実氏が登壇 権田和士氏（以下、権田）：さっそくセッションをスタートしてまいります。 守屋実氏（以下、守屋）：よろしくお願いします。 権田：実は私、この事業開発SUMMIT2023を企画している時に、ちょうど守屋さんの『新規事業を必ず生み出す経営』という本が出まして。 守屋：ボロボロですね。 権田：読み込みましてボロボロなんです。 守屋：（笑）。 権田：これ、

Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ

1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン

値段の「¥マーク」を小さくしたら購入率が大きく改善された。機能は「体験」で成果が激変する。10周年の「メルカリ」に聞く新機能の開発の裏側。3つの成功施策。 10周年を迎えた「メルカリ」さんを取材しました。 株式会社メルカリ Product Manager 塚本 佳実さん、UX Design Manager 宮本 麻子さん「メルカリ」について教えてください。塚本： 「メルカリ」は、国内最大手のフリマアプリです。2023年の7月にサービス開始からちょうど10周年を迎えました。 直近のアクティブユーザー（MAU）は2,200万人以上に、四半期のGMV（流通金額）は2,500億円以上に到達しています。 累計だと30億品以上が出品されていて、販売の速度でいうと「1秒間に7.9個の商品が売れている」というデータもあります。 この10年間でのトレンドの変化としては、取引されている「ブランド」にも変化が出

「NVIDIA 生成 AI Day 2023 Summer」で、Stability AI Japan株式会社のJerry Chi氏が登壇し、「Stable Diffusionの活用法と事例」の講演を行った。主に画像生成AI「Stable Diffusion」の機能紹介やビジネス活用の解説や動画デモだったが、その内容は「画像生成AIはこんなことまでできるようになったのか」と、全編が驚きの連続だった。 「Stable Diffusion」は画像生成AIブームを巻き起こすきっかけになったアプリケーション(ソリューション)で、最大の特徴は、絵やイラストを描いたり描画すること。写真のようなフォトリアリスティックやアニメ風に生成することもできる。 Stability AI Japan株式会社は日本支社として、研究開発やコミュニティ活動、ビジネス活動に注力している。ただし、海外のモデルを日本でそのまま使

「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

DeepLopener はDeepL翻訳のAPIを利用したGoogle chrome の拡張機能です。 ページ翻訳やドキュメント翻訳、PDF上に翻訳結果を表示することができます。 下の記事に移行しました． t3ahat.hateblo.jp 【2022/2/14追記】 Android版をリリースしました！ まだ機能は少なめですが、よかったらお試しください． play.google.com

じゅじゅ @jujulife7 仕事・勉強•生活に役立つ情報を発信するライフハッカー💻 |外資系企業でサラリーマンをしながら複数の副業 | ビジネス、英語、IT、ライフハック関連で役立ちそうなことをメインで呟きます

2020/2にbefore 600点台（正確な値は紛失）から始めて2020/9に目標(900点以上)を達成しました₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ うれC ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ pic.twitter.com/pKDX2mPmW6— まっちゃら (@matsu_chara) 2020年9月28日 英語学習は最初の入門のところが割と難しいなと思ったので、やったことをまとめておきます。（なお、この記事は頑張ったから自慢したい気持ちが90%、他の人に参考になったらなという気持ちが10%で提供されています。） ちなみに英語指導経験があるとか、すごいペラペラになったとかそういう感じではないので、近くに英語に詳しい人がいる場合はそちらの人の言うことに従うのがおすすめです。（あくまで素人がやったことが書いてあるだけ） 基本的にリスニ

先日、3年半ほど働いたサイバーエージェントを退社しました。来月からはオーストラリアに移住して、現地の企業でソフトウェアエンジニアとして働きます。 あまり技術以外の記事を書くのは得意ではないですが、自分にとって大きな節目なのと、海外での就職を考えてる人に少しでもでも参考になればと思い、自分の就職談を紹介できたらと思います。 入社までの道のり2017年に新卒としてサイバーエージェントに入社し、ABEMAでAndroidエンジニア(もしくは、Streamingエンジニア)としてアプリ開発に携わってました。 元々、海外で働きたい、海外に住みたいという願望があり、入社当時から海外での就職を模索していました。最初の1~2年は、特に海外で働くためのノウハウや知識もなかったので、とりあえずアメリカの知っている企業に片っ端から応募していました。何社からかは返事があり面接まで進むものもあったのですが、VISA

原神（Genshin）公式 @Genshin_7 PS5・PS4・iOS・Android・PC向けオープンワールドRPG『原神』公式アカウントです。最新情報を発信します！ #原神 #Genshin #HoYoverse hoyo.link/6mfgFBAL 原神（Genshin）公式 @Genshin_7 【重要】 PC版の原神を起動中にバックグラウンドで起動するアンチチートプログラム「mhyprot2」の機能についての詳細は以下よりご確認ください。 ▼詳細 genshin.mihoyo.com/ja/news/detail… #原神 #Genshin pic.twitter.com/dGxMNrL9NK 2020-09-28 22:23:55 リンク genshin.mihoyo.com 原神——冒険に満ちたブランニューワールドへ 物語は幻想大陸「テイワット」から始まります。皆さんは「旅

1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム　～企業・研究者に

「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学

前提 shunirr の独自研究による財テクをまとめています shunirr は、そこそこの規模の会社勤務なソフトウェアエンジニア (退職金や企業型 DC は無い) 、独身、副業は特にやっていない 状況の異なる人間は役に立たない情報である可能性が高い フリーランスなどの自営業、スタートアップ企業勤務、あるいは歴史ある大企業勤務、など 結婚してる、家族がいる、など shunirr の思想・価値観によってまとめられているので異なる価値観の人には合わない可能性があります shunirr は全てを実践してはいません 基本的な考え方 資産を増やす方法はいろいろあるけど、税金を減らす方法はあんまり無いので、出来るならやっておきたい 税金は減るとお得だけど、税金が減る額よりも儲かる金融商品があるなら、そっちを買った方がお得 商品の金利や運用益が非課税なものよりも、自分の所得税・住民税から控除される方がお

先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ

最近数学系の動画コンテンツについて調べてみたところ、意外にも既に多くのYouTuberが存在するということが判明した。我々もYouTubeのチャンネルは作ったところで、今後足りないジャンルのコンテンツは強化していきたいと考えているが、既に教育的な活動をなさっている方々のコンテンツを有効活用するのは先決だろう。全部調べきれたわけではないが、ここではシェアもかねて紹介したい。 ●龍孫江の数学日誌 in YouTube チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCO34XpHxdG8P2n5aTPXSaZQ まずは、私が久々に数学を見るきっかけになった龍孫江さんのチャンネルである。主に群・環・体といった代数学について丁寧な解説がされており、「数学用語くらいはわかるが、実際の数学の証明や計算に慣れていない」人を対象にした内容だと思われる。一つ一つの動画は10～3