Fastly、生成AIのAPIをインテリジェントにキャッシュ、高速レスポンスとコール回数削減を実現する「AI Accelerator」発表
Fastlyは、生成AIへのAPIコールをセマンティックに基づいてインテリジェントにキャッシュすることで、APIコールからの高速なレスポンスとAPIコール回数の低減によるコスト削減などを実現する「Fastly AI Accelerator」を発表しました。 インテリジェントなセマンティックキャッシング 通常のアプリケーションが提供するAPIは、引数と返値が文字列や数値などのデータ型によって決められています。そのため、APIキャッシュのアルゴリズムにおいて引数が一致しているかどうかを判断し、一致している場合にはキャッシュ済みの返値を高速に返す、といった処理はそれほど複雑なものではありません。 一方で、最近登場した生成AIにおいては、プロンプトが自然言語で記述されるため、ほとんど同じ内容であったとしてもさまざまな表記や表現が可能なため、プロンプトが過去のプロンプトと完全に一致することは期待でき
1枚の写真→5秒の動画に “無料”で使える最高水準の動画生成AI「Dream Machine」が話題に
AIスタートアップの米Luma Labsは6月12日（現地時間）、動画生成AIサービス「Dream Machine」を発表した。動画の内容を指示するプロンプトと1枚の写真から5秒の動画を生成する。生成スピードは1コマ1秒としており、120コマ（24fpsで5秒）を2分で生成できるとしている。 高品質な動画生成AIは、米OpenAIの「Sora」や、中国Kuaishouの「Kling」というアプリがすでに発表されているが、Soraはまだ公開されておらず、Klingは利用に中国の電話番号が必要など、利用までのハードルが高かった。Dream Machineは、Googleアカウントさえあれば誰でも利用できる動画生成AIとなる。 Dream Machineの構築にあたり、米AWSと、同社のNVIDIA H100トレーニング基盤「SageMaker HyperPod」と協力。スケーラブルで効率的かつ
なぜAIの研究室がロボティクス研究？新たな研究分野への挑戦と今後の展望。 | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研は人工知能の研究を推進していることはよく知られていますが、ロボティクス研究にも注力していることはご存じない方も多いのではないでしょうか？ 今回は、そんな松尾研のロボティクス研究の目的やこれまでの経緯、活動の全体像、今後の展望について、修士時代のロボット研究の立ち上げから活躍している博士課程所属 松嶋 達也さんと、ロボットチームのアドバイザーをしている松尾研講師である岩澤 有祐さんにお話を伺いました。 「知能の実現」を掲げる松尾研で、深層学習を用いたロボット学習を推進。 ー松尾研ではなぜロボティクス研究を推進しているのですか？ 松嶋：松尾研がロボティクス研究を進めるのは、実世界と相互作用を持つ実機を使うことで、松尾研の目標である「知能とは何かを解き明かす」ことに近付くことができると考えるためです。 身体を持つシステムとしてのロボットの実装やデータ取得を通じて、汎用的で適応性の高い「かし
赤ちゃんの泣きやみと寝かしつけの科学
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター親和性社会行動研究チームの大村菜美研究員、黒田公美チームリーダーらの国際共同研究グループは、科学的根拠に基づく赤ちゃんの泣きやみと寝かしつけのヒントを発見しました。 本研究成果は、赤ちゃんの泣きに困る養育者のストレスの軽減や、虐待防止につながると期待できます。 黒田公美チームリーダーらは2013年、親が赤ちゃんを運ぶとおとなしくなる「輸送反応[1]」をマウスとヒトにおいて発見しました。しかしこの研究では、運ぶ時間が約20秒間と短く、かつ運ぶのをやめると赤ちゃんは再び泣き出すという課題がありました。 今回、国際共同研究グループは、赤ちゃんが泣いているとき、母親が抱っこして5分間連続で歩くと、泣きやむだけでなく、約半数の赤ちゃんが寝付くことを発見しました。また、親の腕の中で眠った赤ちゃんをベッドに置くとき、赤ちゃんが目覚めやすいのは親から体が離れるタイ
［評価指標］再現率（Recall）／感度（Sensitivity）とは？
［評価指標］再現率（Recall）／感度（Sensitivity）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「再現率」、別名：「感度」について説明。二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つで、実際の正解値が「陽性」で、かつ、予測値も「陽性」だった正解数（＝TP）を、実際の正解値が「陽性」である全てのデータ数（＝TP＋FN）で割った値を指す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習における再現率（Recall）もしくは感度（Sensitivity）とは、（基本的に）二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、正解値（真の値）が「陽性（Positive、正例）」であるデータ全体のうち、機械学習モデルによる予測値も「陽性」で正解だった確率である。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。 言い換えると再現率は、正解値が陽性である場合において、機械学習
アップル、ChatGPT提携で金銭払わず－iPhone搭載自体が「価値」か
今回の提携により、アップルの音声アシスタント「Siri」や新たな「ライティングツール」にChatGPTが組み込まれる。非公開情報を理由に関係者が匿名を条件に語ったところでは、アップルは提携の一環としてオープンＡＩに支払いを行わず、オープンＡＩのブランドと技術を何億台もの自社製品への搭載で後押しすることが、金銭的支払いと同等かそれ以上の価値があるとアップルは考えているという。 アップルには、オープンＡＩのおかげで消費者に高度なチャットボットを提供できるメリットがある。ユーザーがより多くの時間をデバイスの利用に費やしたり、お金を惜しまずアップグレードしたりする効果も期待できる。 アップルとオープンＡＩの担当者はコメントを控えた。 オープンＡＩとの提携は、アップルにとって人工知能（ＡＩ）への幅広い取り組みの一環。今年の世界開発者会議（ＷＷＤＣ）の基調講演では、iPhoneとiPad、Mac向けの
｢アップルのAI戦略｣が競合とあまりに違う事情
iPhone、iPad、Macなどのアップル製品に知性を与え、使う人の状況やニーズをより深く理解してアシストしてくれる新技術「Apple Intelligence」が発表された。アメリカではこの秋から最新基本ソフト（OS）に搭載され、日本などでは来年以降に搭載される。 アップルらしい設計思想 日本ではChatGPTとの連携ばかりが大きく報じられているが、実はこの連携は枝葉に過ぎない。「Apple Intelligence」で最も重要なポイントは、アップルが、AI統合型のOSとは本来どうあるべきかを一から考えデザインしたことだ。 AI統合型OSは、アップルより先にすでに数社から発表されている。よくIT業界はスピードが重要だと言われる。しかし、そんな中でアップルはつねに真逆のアプローチを取ってきた。急がば回れの真摯かつ丁寧なものづくりだ。 その結果、優れた使い勝手と信頼性が評価され、スマートフ
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Beyond PoC〜LLMを本番業務で適用するためにLayerXで取り組んでいること〜
グーグルの新しい生成AIサービス「NotebookLM」を試す 自分専用のAIデータベースを作って一歩先行くビジネスパーソンに [てっぱんアプリ！]![グーグルの新しい生成AIサービス「NotebookLM」を試す 自分専用のAIデータベースを作って一歩先行くビジネスパーソンに [てっぱんアプリ！]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/39dd6586a8832ae55da0e3fe7dbca581da12e546/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1599%2F875%2Fthumbnail.jpg)
大容量・低遅延のIOWN APNで複数のデータセンターを接続した秘密計算によるAI分析、NTTが実用性を実証 一般的な単一データセンターとは異なる運用が可能に
FastAPI StreamingResponse not streaming with generator function
小池百合子都知事、「AIゆりこ」になる ～生成AIを活用した広報動画を公開／これまでの都政の取り組みを「AIゆりこ」が紹介