数学､英語、国語、理科､社会のうち､AI時代に人間の教師が生き残れる科目､いらなくなる科目はどれか 教育機関や政府は時代の変化に適応できるか
日本の学校教育の機能不全を指摘する声は多い。新著『ChatGPT「超」勉強法』が話題の野口悠紀雄さんは「ChatGPTを利用することで、学校教育で不十分だった点を補完できる可能性がある」という――。（第2回／全4回） ※本稿は、野口悠紀雄『ChatGPT「超」勉強法』（プレジデント社）の一部を再編集したものです。 ChatGPTは学校教育を補完する 学校教育はいくつかの点で不十分な教育しかしていないと、拙著『超「超」勉強法』で指摘した。そして、これを補完するには、独学で勉強するしかないと述べた。 いま、ChatGPTという強力な手段が現れた。これを用いれば、学校教育で不十分だった点を補完できる。 学校などの教育機関や政府は、こうした変化をどのように捉え、対応していくかを、真剣に考える必要がある。 ChatGPTを用いた勉強は、独学をする場合にとりわけ便利だ。家庭教師に教えてもらうのと同じよ
イーロン・マスク氏のxAI、LLM「Grok-1」をオープンに
イーロン・マスク氏が昨年7月に立ち上げたAI企業xAIは3月17日（日曜日）、同社のLLM「Grok-1」の基本モデルの重みとアーキテクチャをリリースすると発表した。GitHubで、Apache 2ライセンスで配布されている。 Grok-1は、同社が昨年11月に発表したチャットbot「Grok」のベースとなるLLM。マスク氏がオーナーである米Xの「Xプレミアムプラス」のユーザーは、Grokと会話できている。 xAIは「3140億パラメータのMixture-of-Experts（MoE）」モデルと説明しているが、トレーニングデータについては「特定のタスク用に微調整されていない大量のテキストデータ」としか開示していない。ちなみに、Grok-1と競合する米OpenAIの「GPT-3」のパラメータ数は約1750億で、「GPT-4」については公表されていない。 マスク氏は2月、OpenAIを“契約違
Appleの研究者、マルチモーダルLLM「MM1」の論文発表 視覚タスクではGPT-4Vに匹敵
MM1は、画像とテキストのペア、画像とテキストの混合データ、テキストのみのデータの混合でトレーニングされている。Mixture-of-Experts（MoE）や教師あり微調整でパラメータを300億までスケールアップすることで、比較的コンパクトなサイズでも競合するMLLMに匹敵する結果をベンチマークで達成したとしている。 視覚タスクでは、米OpenAIの「GPT-4V」や米Googleの「Gemini」に匹敵している。 MM1のアーキテクチャなどは公開されていない。Appleの研究者らは論文の結論を「ここで得られた知見が、コミュニティが特定の単一モデルアーキテクチャやデータ戦略を超えて、強力なモデルを構築するのに役立つことを願っている」と結んだ。 Appleの研究者らは、昨年12月ごろから複数のLLM関連の論文を発表してきた。 Appleのティム・クックCEOは2月の業績発表で、年内にAI分
生成AIとみられる女性の「扇情動画」乱立、目的は？
生成人工知能（AI）によって作成・加工されたとみられる若い女性の扇情的な動画が、交流サイト（SNS）上などで拡散されている。一見しただけでは生身に見えるほど精緻で、再生回数が数百万回に達するものも。より性的に過激な動画へ誘導するものもあり、専門家は「アクセスを稼いで収益をあげる仕組みが確立されていることが背景にある」と指摘する。 「ミス東大」 モデルのような容姿の若い女性が、画面を向きながら公園や屋外を1人で歩く数分の動画。SNSのインスタグラムや動画投稿サイトのユーチューブなどに昨年から登場した、あるアカウントから投稿されたものだ。 「ノーブラ散歩」などの刺激的なタイトルがつけられ、プロフィル欄には東京大学の理系学生をうたい「ミス東大」を目指すなどと記載。他にも、服を着た状態で下着を脱ぐ様子を見せたりする動画が十数本投稿され、登録者は瞬く間に数万人に達した。 ただ、東京大広報課はこの人物
無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に／「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始
無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に／「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始：週末の「気になるニュース」一気読み！（1/3 ページ）
Laravel 11ついにリリース ー SQLite統合、Laravel Reverbが利用可能に
3月13日、Laravelが最新バージョン「Laravel 11」をリリースした。 Laravel 11は、開発者に向けた新たな機能や最適化が盛り込まれ、ますます洗練された開発体験を提供している。この新バージョンの主な特徴を紹介する。 Laravel 11のハイライト: 最小のアプリケーション構成を導入 Laravel 11では、新しいアプリケーション向けに最小のアプリケーション構成が導入された。appフォルダは劇的にシンプルになりつつも、アプリケーションのカスタマイズ性はさらに向上した。これにより、既存のLaravel開発者が慣れ親しんだ概念や知識を損なうことなく、よりわかりやすく、よりモダンな開発体験を得られるようになった。 Laravel Reverbの導入 Laravel Reverbは、Laravelエコシステムに組み込まれたWebSocketサーバーで、アプリケーションに堅牢な
日本発のリアルタイム画像生成AIサービスが熱い 大手にとっては“イノベーションのジレンマ”に (1/3)
Akuma.ai http://akuma.ai 2024年2月、日本発のクラウド型画像生成サービスAkuma.aiが、リアルタイム画像生成機能「AIキャンバス」を搭載したことが話題になりました。3月1日には生成枚数が延べ1200万枚に達したと発表。リアルタイム画像生成技術「LCM」を組み入れたサービスですが、高度なPC環境が不要で、タブレットなどからでも簡単に使えるため、国内外の幅広い層にウケたという経緯です。 🎉生成画像1200万枚突破🎉 リアルタイム「AIキャンバス」生成枚数が1200万枚を突破しました！ たくさんご利用いただきありがとうございます。 今後とも #AkumaAI の応援よろしくお願いします🦑 プレスリリースはこちら：https://t.co/Yf3tjxjCsS — Akuma.ai (@AkumaAI_JP) March 1, 2024 日本発の画像生成AIサ
アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表
アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの
鳥山明『ドラゴンボール』がヒップホップ／ラップに与えた影響について 米カルチャー誌が追悼特集 - amass
鳥山明『ドラゴンボール』がヒップホップ／ラップに与えた影響について、米ニューヨークのカルチャー誌The Faderが追悼特集しています。同誌のラップ・コラムは「確たるデータはないが、『ドラゴンボール』はおそらくラップ史上最も一貫して引用されたアニメであることに賭けてもいい」とも述べています。 特集ではまず、『ドラゴンボール』がヒップホップに与えた具体的な例として以下を挙げています。 ●Lil Boosieの「Cartoon」の歌詞には“ドラゴンボール”が登場する。 ●Sicko Mobbのミックステープ『Super Saiyan, Vol. 1』は、アニメにはほとんど言及していないが、その代わりにエネルギーをパワーアップする感覚を表現している。
Reactは悪い意味でも現在のjQueryだし、それを受け止めないと前に進めないということ
HTMXのCEOに就任したので[1]、記念に記事を書きたいと思います。 HTMXサイトのエッセイ[2]はどれも珠玉の出来で評判ですが、それらを読んでもわかるとおり、HTMXは「Webはこうあるべき」という主義主張のあるライブラリです。その主義主張のかなり初歩的な前提を書きたいと思います。 Reactはなぜだめか、という話です。 21日追記 ちょっと誤解が生じているために書き足しますが、Reactのパフォーマンス(及びそれ以外のこと)への批判というのはHTMX固有のものではありません。SvelteやSolidJSといった新興JSフレームワークやRails等の非JS WEBフレームワーク、SSG開発者たち、それからReact開発者たち自身といった多様なWEB開発者たちに共有されている見方です。この記事の最後の方でReact批判記事のリンク集を引用していますが、そういった多様なバックボーンの人た
たった２つのステップを意識するだけで書けない単体テストがほぼなくなる - Qiita
はじめに この記事は レガシーコード改善ガイド: 保守開発のためのリファクタリング を参考に手を動かしてみて、ある程度自分の中で体系的にまとまった知識のアウトプットです。 この記事で扱う内容 この記事で扱うのは主にレガシーコードで単体テストを書く際のハードルになりがちな 依存関係の排除 に関する手法を紹介します。 この記事を読んだ後に、 『この観点を持っておけば単体テストをスムーズに書いていけそう！』 『今までモック使ってたけど意外とモック使わなくても書けるね！』 となったらいいな、と思います。 ちなみに、今まであんまりテスト書いたことないよーて人は以下の記事など参考にして一度やってみてください。 前提の話： この記事の本旨は「テスト書きにくいプロダクトコードも依存関係を排除すれば楽にテスト書けるよ」なので、それ設計的にアウトでは？リファクタリング耐性低くない？みたいな話は度外視してます。
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「Copilot GPT Builder」登場！ 知識や機能をカスタマイズして“自分専用Copilot GPT”を作る【イニシャルB】
電車の中で座るための戦略とアクションプラン｜みずほリサーチ＆テクノロジーズ