Kaggleランカーの5人に聞いた、2023年面白かったコンペ5選と論文5選 | 宙畑
Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコンペティションや論文、AIサービスをまとめました。 記事の趣旨とアンケートに回答いただいたみなさまの紹介 2023年は、ChatGPT-4やGeminiなどのサービスが登場するなど、AIの急速な発展が目覚ましい年でした。多くの企業や研究機関がAIを活用した新製品やサービスを生み出し、画期的なブレークスルーが数多く報告されました。 私たち宙畑は、衛星データの利活用・促進を目指す専門メディアとして、AIの分野における技術動向にも注目しています。人間による従来の解析手法には限界があり、膨大な衛星データを効率的に処理するためにはAIの導入が不可欠だからです。 そこで今年も、Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコ
バクラクのAI-OCRが扱う問題の複雑さ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。 LayerXのバクラク事業部 機械学習チームのテックリードを務めております機械学習エンジニアの島越（@nt_4o54）です。 最近、カジュアル面談や学会などで「AI-OCRってもうほぼ完成で、運用フェーズですよね」「やることあるんですか？」など頻繁に聞かれることがあります。 「いやいや課題が山のようにあるんです」という話をいつもしているので、今回は我々が作っているAI-OCRがどれだけ複雑で難しい問題を扱っているか、という部分についてお話しさせていただければなと思います。 少し、経理ドメインの話が多く恐縮ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 AI-OCRについて AI-OCRが扱う問題の複雑さ ドメインへの深い理解が必要 同じ書類であってもコンテキストによって抽出したい値が異なる まとめ 最後に AI-OCRについて まず、そもそも弊社のバクラクで提供しているAI-OC
今LayerXのバクラク事業部 機械学習グループに入るべき理由(2024年版) - LayerX エンジニアブログ
すべての経済活動を、デジタル化したい松村(@yu-ya4)です。LayerXのバクラク事業部機械学習グループにおいて機械学習エンジニア兼マネージャーを務めています。 先日、代表の福島(@fukkyy)が以下のnoteを公開しました。LayerXの発信を見てくださっている社外の方々から「もう入るには遅い会社だよね?」と言われることが最近増えたことに対して、LayerXがまだ全然完成されていない、成長機会だらけのこれからの会社であるということを綴った内容となります。 note.com 今回はこの内容を受け、LayerXのバクラク事業部においてAIや機械学習を活用した機能の開発・顧客価値の提供に責任を持っている機械学習グループについても、まだまだこれからの組織であり、今入っていただくことで様々な挑戦や成長の機会を提供できるということをお伝えしたいと思います。 現在のLayerX バクラク事業部
NVIDIAがAIを訓練するために1日で人間の一生分の動画を集めているとの指摘
NVIDIAから流出した社内文書やチャットの内容から、NVIDIAのチームがAIの訓練のためにYouTubeやNetflixの動画を1日当たり80年分ダウンロードすることについて検討していたことがわかりました。YouTubeの動画を著作権者の許可なくダウンロードすることは利用規約で明確に禁じられていますが、規約に違反していることを知った上でダウンロードしていたのか、はたまた特別な許可を得ていたのかは明らかになっていません。 Leaked Documents Show Nvidia Scraping ‘A Human Lifetime’ of Videos Per Day to Train AI https://www.404media.co/nvidia-ai-scraping-foundational-model-cosmos-project/ 海外メディアの404 Mediaが入手した
2024年前半の生成AI業界まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
これらの数字は、日本のAI技術導入の遅れを顕著に表しています。 急成長する世界の生成AI市場 米国のボストン・コンサルティング・グループの予測によれば、世界の生成AI市場規模は2024年に約350億ドル（約5兆6,000億円）に達し、2026年にはその2倍を超える880億ドルまで成長すると見込まれています。さらに、2027年には1,210億ドルにまで拡大すると分析しています。 同グループは、この成長に伴い、特に金融業界とヘルスケア業界において大きな事業機会が創出される可能性を示唆しています。 AI導入状況 IT・通信、小売、製造、金融、医療など、様々な産業でAI導入が進んでいます。具体例として、LINE、伊藤園、メルカリの事例を紹介します。 ※事例参照：https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/case-study/ 1. LINE：エンジニ
「世界経済の行方 - AI (LLM) が語る最新動向と展望」: 極東ブログ
一昨日、昨日と続く東京市場の大暴落と今日の回復に関連して、この市場の変動と世界経済の今後について、AI (LLM) と対話を行い、その対話のログから、インタビュー記事を自動生成してみました。というわけで、以下がその結果です。ヴィンセント博士はAI (LLM) で記者は私です。 「世界経済の行方 - AI (LLM) が語る最新動向と展望」 記者: 本日は、経済アナリストのヴィンセント博士をお招きし、世界経済の最新動向と今後の展望についてお話を伺います。ヴィンセント博士、よろしくお願いいたします。 ヴィンセント博士: こちらこそ、よろしくお願いいたします。 記者: まず、最近の日本の株式市場の動きについて伺いたいと思います。8月5日に大暴落があり、翌日には回復しました、この急激な変動をどのように分析されますか？ ヴィンセント博士: はい、8月5日の日本株式市場の大暴落とその翌日の急激な回復は
パカマン ガッタダザーッ！ by @tranquildecoder148 | Suno
india song. Listen and make your own with Suno.
OpenAIが重大な岐路に立たされている
8月6日（現地時間）、OpenAIのGreg Brockman氏が、年末までの長期休暇を取得すると発表した。同日、共同創業者のJohn Schulman氏がAnthropicへの移籍を表明。さらにPeter Deng氏もOpenAIからの退社が報じられた。これに先立つ8月5日には、OpenAIの共同創業者イーロン・マスク氏がサム・アルトマンCEOらに対する訴訟を再開したことが明らかになった。OpenAIの内部で何が起きているのだろうか。 Greg Brockman氏には復帰の目も I’m taking a sabbatical through end of year. First time to relax since co-founding OpenAI 9 years ago. The mission is far from complete; we still have a safe
生成AIブームに冷や水を浴びせる「第3のAIの冬」がやってくる理由
関連キーワード 人工知能 | 機械学習 テキストや画像を生成する人工知能（AI）技術である「生成AI」に関心に寄せる企業は、ビジネスにおける生成AI活用のための投資を進めている。一方で、このブームがいつまで続くのかについては注意が必要だ。後述する「第3のAIの冬」がやって来るという見方があるからだ。 AI市場では過去にも、ブームと、世間の関心が薄れる「幻滅期」が繰り返されてきた。今回の生成AIブームについても、幻滅期の到来は避けられないと専門家は予測する。それはなぜなのか。幻滅期に突入した生成AI市場の今後は、一体どうなるのか。 「第3のAIの冬」はなぜやって来るのか？ 併せて読みたいお薦め記事 生成AI市場の動向を探る 「ELIZA」から「GPT-4」に至る、知られざる“LLM進化の歴史” 生成AIブームには続きがある――「AIの取り締まり」にどう備えるべきか AI技術の歴史は半世紀以上
進化し続ける組織・個人を実現したい。スクラムマスターの賀茂さんは なんでMIXIに？
MIXI GROUPには、様々な経歴のメンバーが所属しています。それぞれの専門性やスキルを手に転職を決めた方々は、どのような経歴で、そしてなぜMIXI GROUPを選んだのでしょうか。中途入社した方々に「転職を考えたきっかけ」「入社を決めた理由」「入社後に感じたこと」を聞く『なんでMIXIに？』。 今回は文系大学からSIerを経て、現在はスクラムマスターとして『みてね』の開発部で活躍している賀茂さんにインタビューしました。 賀茂 慎一郎（かも しんいちろう） Vantageスタジオ みてねプロダクト開発部 アジャイル変革グループ 2016年 TISにエンジニアとして入社。入社当初はシステム開発における設計〜実装工程を担当。その後アジャイル型の開発手法であるスクラムに魅力を感じ、スクラムマスターとして活動。主に新規サービス開発案件でスクラムマスター としての経験を積む。2020年 株式会社ビ
LLMによるLLMの評価「LLM-as-a-Judge」入門〜基礎から運用まで徹底解説
前回の記事でLLMアプリケーションの評価について基礎から運用まで丁寧に解説いたしました。 この記事では、評価方法の一部であるLLM-as-a-Judgeについて詳しく解説したいと思います。 LLMアプリケーションの評価といえば、LLM-as-a-Judgeだというように結びつける方もいらっしゃいますが、必ずしもそうではありません。 というのも、LLMアプリケーションの評価には、LLM以外で評価するLLM-as-a-Judge以外にもいろんな方法や観点があるからです。 評価方法や指標について多くの論点が、LLMアプリケーションに限らず、機械学習アプリケーション全般に共通しています。 この10年ぐらいで、機械学習アプリケーションの評価についてはかなりの議論がなされてきており、ある程度成熟してきました。 一方、LLMでLLMの出力を評価するLLM-as-a-Judgeについては、GPT-3.5や
“新卒エンジニア向け”生成AI研修の教材、KDDI子会社が無償公開中 計2時間の体験型学習向け
KDDIグループでアジャイル開発事業を行うKDDIアジャイル開発センター（東京都港区、以下KAG）は7月23日、同社の新卒エンジニア向けに実施した生成AI研修の教材を無償公開した。体験型学習として、プロンプトエンジニアリングやRAG、API利用などの項目の研修メニューを紹介。計2時間程度の研修として想定した内容だという。 全研修メニューは「プロンプトエンジニアリング」（20分）、「いろいろな生成AIアプリを試す」（20分）、「API利用」（20分）、「RAG」（30分）、「AIエージェント」（30分）の5項目。エンジニアとデザイナー共通の体験型新卒研修として実施した。KAGでは事前に講義も実施し、実際の研修では受講者にペアを組ませ、相互フォローさせる形で行ったという。 プロンプトエンジニアリングでは「ChatGPT」を使用。いろいろな生成AIを試す際には、「Claude.ai」や「Perp
ワイヤーフレーム作成に超使える「Galileo AI」を詳しく解説 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
2024年7月現時点では、無料トライアルを使用することもできます。生成できるデザイン数やエクスポートできる数に限りがありますが、試しに触ってみることができますのでぜひ試してみてください。 Galileo AIの始め方 Galileo AIの使い方は至って簡単。4ステップで登録が完了します。 1. 公式サイトにアクセス Galileo AI 公式サイトにアクセスし、右上のSign upをクリックしてください。 2. アカウントを作成 / Googleアカウントでログイン 次に、アカウント作成をおこないます。Googleアカウントでログインをおこなうことも可能です。画面の指示に従い、必要事項を入力してください。 3. 名前の登録 アカウント作成が完了すると、名前などの情報を登録する画面に遷移しますので、必要事項を入力してください。 必要事項記入の上、Continueをクリックすると料金表の画面
RedditがGoogle以外のAIがコンテンツをトレーニングに利用することを防ぐための施策を強いられているとしてMicrosoft・Anthropic・Perplexityを名指しで批判、「面倒なので本当はやりたくない」と発言
RedditがGoogle以外の検索エンジンによるコンテンツの取得をブロックしている件で、Redditのスティーヴ・ハフマンCEOが「MicrosoftやAnthropic、Perplexityをブロックするのは面倒なので本当はやりたくない」と語り、交渉が合意に至らなかったことを明らかにしました。 Reddit CEO says Microsoft needs to pay to search the site - The Verge https://www.theverge.com/2024/7/31/24210565/reddit-microsoft-anthropic-perplexity-pay-ai-search Blocking AI bots from Microsoft, others has been “pain in the a**”: Reddit CEO | Ars
“知的単純作業の自動化”はLLMでどのように可能になるのか 中村龍矢氏が語る、LayerXのAI・LLM戦略
LayerXのAI・LLM事業責任者、中村龍矢氏が語る最新のLLM活用戦略。ブロックチェーンからプライバシーテックを経て、なぜLLM事業に参入したのか。エンタープライズ向け「知的単純作業」の自動化に焦点を当て、LLMのチューニング手法や精度向上の課題、そして求められる人材像まで、LLM事業の最前線を詳細に解説しました。全2回。 LayerXのLLM事業 中村龍矢氏：よろしくお願いします、中村です。私は今LayerXという会社で、AI・LLM事業の責任者をしています。 少しだけ自己紹介をさせていただきますと、もともとはLLMとかがなかった時の機械学習とか自然言語処理のエンジニアをしていました。そこからぜんぜん変わってセキュリティ系の研究を始めて、その中でセキュリティとかプライバシーの技術を使ってエンタープライズ企業さんのデータ利活用を支援する事業を始めて、徐々にR&Dから事業のほうにいきまし
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
見積せえへんねやったらどうやって予算取りするねんという話｜牛尾 剛
私は世界規模のクラウドプラットフォームの開発者で、現在はシアトル付近に住んでいる。 先日書いた自分のポストに対する反応で面白い意見があってそれを読んでそらそう思うやろなぁと思った。ただ、私も別に嘘を言っているわけではないですし、これでビジネスも回っている。面白そうなので、その辺も調べてシェアすることにしてみました。 ウォーターフォールからアジャイルって開発側の話はいいのだが、それだと管理とか経営とか非エンジニアの理解を得られないので、納得できるところをちゃんと言語化してほしいんだよな。アジャイルの人の「見積もりがない」って言葉を使われるのが一番苦手、ストーリーポイントの設計は「計画と見積もり… — えふしん (@fshin2000) August 1, 2024 自分のチームの開発プロセス的なものこちらの方に自分のチームが現在やっている開発プロセスは書いてある。アジャイルとか、DevOps
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元Stable Diffusion開発チームによる高性能画像生成AI「FLUX.1」、Perplexity精度のオープンソース検索AI「MindSearch」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
大学の先生が課題を出す際にchatGPTの丸パクリかどうかチェックする方法を生み出す→「これはうまい」「トロイの木馬かな？」
AWSで生成AI入門！LLMの基本からRAG、Agentまで | ドクセル
