GitHub - Paitesanshi/LLM-Agent-Survey
Autonomous agents are designed to achieve specific objectives through self-guided instructions. With the emergence and growth of large language models (LLMs), there is a growing trend in utilizing LLMs as fundamental controllers for these autonomous agents. While previous studies in this field have achieved remarkable successes, they remain independent proposals with little effort devoted to a sys
国産LLMに約8.8億円投資 AWSジャパンに狙いを聞いた
国内外問わず盛り上がるLLM（大規模言語モデル）開発。LINEやNECなどがすでに成果を発表し、新たなビジネスチャンスにつなげようとしている。一方、“ゴールドラッシュのつるはし”さながらに、LLM開発に必要なリソースの提供によって存在感を示そうとする企業も見られる。 その中でも大きな影響力を持つのは、クラウドサービス大手の米AWSだろう。同社は6月、140億円の投資を発表。日本法人のAWSジャパンも、LLMの開発支援プログラムを立ち上げ、サイバーエージェントやリコー、リクルートなど17社を対象に、総額600万ドルの利用料補助や技術支援を提供していく方針を示している。 つまり日本だけでも、日本円にして最低8億8000万円（9月5日時点）程度の投資をするわけだ。技術支援にかかる人的リソースなども加味すれば、実質的にはさらにコストがかかっているはずだ。 AWSジャパンが、それだけのコストをかけて
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
3人に1人が「生成AI」夏休みの宿題に活用、一番使われたツールは「ChatGPT」 学校や保護者も肯定意見が上回る
3人に1人が「生成AI」夏休みの宿題に活用、一番使われたツールは「ChatGPT」 学校や保護者も肯定意見が上回る 学生の3人に1人が夏休みの宿題に生成AIを活用し、8割が「宿題がはかどった」と感じている──スマートフォンアプリ情報サイト「Appliv（アプリヴ）」を運営するナイル（品川区）がそんな調査結果を発表した。 調査によれば、夏休みの宿題があると答えた学生の男女533人のうち、34.1％（182人）が生成AIを活用したという。 使われた生成AIのツールは？ 使われたツールは、多い順に「ChatGPT」（134人）、「Bard」（33人）、「Bing Chat」（31人）、「AIチャットくん」（26人）、「Perplexity AI」（25人）、「宿題ポケット」（25人）、「Stable Diffusion」（21人）、その他（7人）だった。
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画像生成AI「元年」から1年、急激な変革に議論も…クリエイター「852話」さんが描く「イラストの未来」 - 弁護士ドットコムニュース
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