最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献（ソース）

OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した（発表時のニュース記事）。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル（LLM）、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限（具体的な回数は明記されていない）はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK（使い方はちょっとわかりにくいのでこち

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OpenAIは5月13日（現地時間）、「Spring Update」と題したをオンラインプレゼンテーションを配信。新しい大規模言語モデル（LLM）「GPT-4o（オー）」お披露目のほか、mac OS用デスクトップアプリや各種無料化施策なども発表した。 テキスト理解力は過去最高 GPT-4oは、これまでのフラッグシップモデル「GPT-4 Turbo」と同等の性能を持ちながら、より高速化され、テキスト、音声、画像の理解力も大幅に向上したという触れ込みの最新LLMだ。 ちなみにGPT-4oの「o」は、「すべての」「全てを含む」という意味を持つラテン語の接頭辞「omni（オムニ）」から来ている。 以前から得意な英語とプログラムコードに関してはGPT-4 Turboと同等の性能を発揮し、英語以外の言語のテキストでは大幅な改善がみられるという。 ベンチマーク（OpenAIが提供するsimple-eva

アップルはMacシリーズを2024年後半からM4チップにアップデートしていく予定だという。米メディアBloombergのMark Gurman記者が4月11日に報じた。 M4チップは生成AIなどの人工知能機能のパフォーマンス向上に重点を置いて開発が進められているという。 同氏によると、Macシリーズ全体が2024年後半から2025年前半にかけてM4チップに移行していく予定だという。 まずはiMac、14インチMacBook Proのローエンドモデルとハイエンドモデル、16インチMacBook Pro、Mac miniがM4チップにアップデートされ、2025年春に13インチと15インチのMacBook Airが、2025年半ばにMac Studioが、2025年後半にMac Proがアップデートされると予想されている。 なお、M4バージョンのMacのデスクトップ機種に搭載されるユニファイドメ

Stable Diffusionを代表とする画像生成AIにおいて、生成スピードを上げるにはより強力なGPUが必要だ。GeForceならRTX 4090のような最強のGPUが使えればいいが、誰もが手にできる価格とは言い難い。 となればビデオカードを複数枚使用してStable Diffusionの生成スピードが向上しないだろうか？　と考えるのは自然な流れだが、今のStable Diffusionは複数のGPUを協調させて処理する機能は搭載されていない。 しかし、Stable Diffusion（とAutomatic 1111）をGPUごとに紐付けて起動することで、ビデオカードの数だけ並行して作業を進めることができる。玄人志向の製品紹介ページには、まさにそういった記述が存在する。 玄人志向公式サイトの製品紹介ページには、複数のビデオカードを使うとStable Diffusionの生成速度がほぼ倍

発表当初は、画像生成AIに詳しいXユーザーのあいだで「画像生成AI『Stable Diffusion』で、追加学習モデル『LoRA』を使っているだけでは」という疑問の声も出ていたが、エンドルフィンは4月5日にプレスリリースを出し、「私たちが提供しているサービスは、公開されている汎用モデルを活用した生成AIとは一線を画しています」として、画像の生成までに独自のプロセスを踏んでいる旨を説明している。 話題の「ピュアモデルAI」ができた経緯や、その技術的背景について、連載「メタバース・プレゼンス」を執筆している新 清士氏とアスキー編集部で、エンドルフィンの代表と、サービス開発元のスーパーエンジンのCEOに話を聞いた。 生成AIは「アナログからデジタル」の変化と同じ ──　最初にそれぞれの会社について教えてください。 ジェームズ　キム・ドンジュン　2022年下半期ごろから、生成AIに関心をもって、

「ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル（LLM）は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚（ハルシネーション）を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp

1枚の画像からAIが動画を生成する、ランウェイ（Runway）社のサービス「Gen-2」が大きな話題になっています。 ランウェイは2018年創業のスタートアップ。もともとStability AIと共同でStable Diffusion用のデータモデルの開発を進めていましたが、現在は完全に独自のサービスを展開しています。画像生成AIはStability AIが先に行ってしまったので、生成AIでの動画作成にフォーカスして、技術開発とサービス展開をしています。今年6月には、Google、NVIDIA、セールスフォースなどから1億4100万ドル（約200億円）の資金調達を受けるなど、生成AI企業のなかでも大きく注目を浴びています。 わずか2分で画像が動画に 今年2月に発表された第1世代の「Gen-1」は、動画をプロンプトに応じて別の動画へと変換する（video to video）サービスでしたが、

藤子・A・不二雄、藤子・B・不二雄、藤子・C・不二雄、藤子・D・不二雄――とは誰か？ 自分が何十年も前に書いた文章を読んでいると、「これは自分のなか？」と戸惑うことがある。そこで、自分の過去原稿をもとに会話するチャットBOTを作ることにした（前々回記事参照）。ChatGPTのプラグインで「PDFと対話する」なんてのがあるので同じようにできそうである。 30年前の自分と対話することのできる、私の場合は、《endoGPT》というプログラムである。 ハードディスクの中をさらってみると、月刊アスキーに連載した『近代プログラマの夕（ゆうべ）』（単行本1、2に収録分で1987～1995年）、『朝日新聞』の連載（単行本収録分で1996～2000年）、『先見日記』（2002～2005年）、それから2000年以降の原稿はもちろん残っている。古いものからみつくろうことにする。 これを言語処理の世界ではお馴染み

いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5

Windowsの最適化ツール 「Microsoft PC Manager」の基本機能を解説 マイクロソフトはWindows 10のバージョン1809以降で利用できるWindowsの最適化ツール「Microsoft PC Manager」（https://pcmanager.microsoft.com/en）を配布している。Beta版となっているが、2022年のリリースから着実にバージョンアップを重ね、現在はバージョン3.2.2.0にまでなっている。機能もいろいろと増えているので、まだ使っていない人はインストールしてみよう。 「Microsoft PC Manager」のホームページを開き、「Download」からインストールファイルをダウンロードする。ファイルを実行したら、「Install」をクリック。完了したら「Launch Now」をクリックしよう。 UIは英語と中国語のみ。中国マイク

Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました（「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」）。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで

毎日のようにOpenAIの対話AI「ChatGPT」を使いまくっています。チャット履歴が戻ってきてよかったなぁと（※3月20日、不具合によりチャット履歴が閉じていた件）。あれがなくなったら死んでしまうというくらいの気持ちでしたから……。 それにしても3月15日にリリースされたGPT-4モデルはすごいですね。パラメーター数で言えば、GPT-3は1756億でしたが、GPT-4は100兆程度になるとも言われています（※OpenAIは正確なパラメーター数を公開していない）。まだ機能としては入っていませんが、マルチモーダルなモデルとして画像や動画なども対応できるようになるとされています。リリースされる前までは「本当にすごいの？」と疑いの目を受けてたんですが、いざ出てきてみたら、ものすごいものでした。応答のレベルの高さは驚くべきもので、「ついにシンギュラリティを迎えた？」という議論も出てきています。

普段メタバースのトレンドを時評的に解説する「メタバース・プレゼンス」を連載していますが、画像生成AIがすごいことになっているので、今回は番外編としてそれをお話させてください。今年8月、画像生成AI「Stable Diffusion」が公開された影響がすさまじい勢いで出てきているんです。いま起きているのはStable Diffusionの派生技術が大量に出てきていること。大きく分けて2つのポイントがあるなと感じています。 Windows向けソフトで誰でも使えるStable Diffusion 1つのポイントは、Windowsローカル環境で使える、GUI形式の扱いやすいソフトが出てきたことです。 NMKD Stable Diffusion GUI 作者：N00MKRAD OS：Windows 10/11 64bit 推奨環境：最新版NVIDIA GPU（RTXシリーズ推奨）、メモリ16GB以上

30余年前の5576-003キーボードはオークションでも滅多に出てこないが、偶然知人が所有していた。バックリングスプリング（座屈バネ機構）キーボードと呼ばれるメカは最高だ ハードウェアとしてのキーボードに、極めて強い思い入れや高度な技術的関心があるわけではないが、昔からコンピューターと人との関係をベースとした入力操作装置としてのキーボードには、強い興味がある。どちらかというとミーハーな筆者は、昔からキーボードの入力時のサウンドやクリックのフィーリングの方に強い関心があった。 まだまだパーソナルコンピューターが、非力でWindowsパソコンの画一的な世界になる以前の1980年代の日本には、多くの設計思想の異なるパソコンやそれらに最適化されたユニークなレイアウトのキーボードが溢れていた。よく言えば多様性の世界、悪く言えば機種間のハードやソフトの互換性のない混沌とした時代でもあった。 しかし、当

アスキーの盛田 諒ですこんにちは。画像生成AIの勢いがすさまじいですね。DALL・E 2、Midjourney、Stable Diffusionの御三家をはじめとして、毎週のように新しいサービスが登場し、他分野に技術が派生。「AIが生成した画像を動画に組み込む」「波形を読み込ませて音楽を作る」など、新しい応用例も怒濤のように登場しています。近年まれに見るテクノロジーの大波です。 メタバース連載をやっていただいている新清士さんに刺激を受けたこともあり、画像生成AI「Midjourney」月額30ドル（約4100円）プランに加入してしまいました。契約しているサブスクの中では最高額です。日々呪文を唱えて画像を召喚している関係、せっかくなのでAI絵日記を書いてみます。今日の話はMidjourneyのすごいところ・不気味なところ。利点と課題が両方見えてきました。 あらためてMidjourneyという

AMDのRyzenを支えるSocket AM4は非常に長い期間使えることが売りであるが、その一方でコア数の少ない安価なモデルが実質選べないことが問題であった。過去にはRyzen 5 1600AFやRyzen 3 3100/3300Xといった“良い感じの廉価モデル”もあったが、1年も持たずに流通が枯渇しており、安く組むにはインテル製CPU一択という状況が続いていた。 AMDのデスクトップCPU事業は世界的には好調だが、販売シェアではインテルに逆転を許している局面もあり、今回の廉価版はこれに（ある程度の）歯止めをかけることが期待されている。 今廉価版CPUで売れ筋のCore i5-12400F（2万4000円前後）やCore i3-12100F（1万4000円前後）に対抗するのがRyzen 5 5500やRyzen 3 4100になると考えればよいだろう。 製品の国内販売は15日だが、ベンチマ

価格については1KU(1000個発注時)のもので、今回の4製品以外は昨年3月15日に発表された際の価格そのままだが、この後価格を変更したという話は聞かないので、おそらくそのままである。 これを改めてみてみると、今回の4製品は、既存のFモデル(75F3/74F3/73F3)およびトップエンド(7763)の上位品という扱いになっている。実際、コア数とTDPは同じであり、その意味では差は3D V-Cacheの有無ということになる。そこで、3D V-Cacheあり(型番末尾X)となしをもう少し仔細に比較すると、以下の事実が浮かび上がる。 まず動作周波数だが、これは150～450MHzと、それなりに大きく減らされている。特にコア数が少ない分動作周波数の高めな7373Xは、73F3と比べてベースクロックが450MHz落ちているというのは象徴的である。またブーストクロックも4GHzに行かない(一番高い7

3月15日に報じられたように、Ryzen 7 5800X3Dの発売日が4月20日に決まった。それにあわせて、というわけでもないのだがZen 3コアに関する詳細が今年のISSCC(International Solid-State Circuits Conference)で発表になったので説明しよう。 といっても、Zen 3のプロセッサー・パイプラインの話はそれほど新しいものはないので、今回は主に3次キャッシュ周りとトランジスタ構成の話になる。 3次キャッシュの容量が倍になったZen 3 まずCCXのバリエーションについて。Zen 3では実は3種類の構成が当初から想定されていたそうだ。 画像の左がいわゆるMatisseの構成であり、Ryzen 5000シリーズとEPYCがこれを利用しており、中央は(厳密に言えばZen 3+ベースになったが)Rembrandtコアで、Ryzen 5000Gシリ