◆多くのLLMで採用されている位置符号化※1であるRotary Position Embedding（RoPE）※2がウェーブレット変換※3の一種であることを解明し、ウェーブレット変換が位置符号化に有効である可能性を示しました。 ◆ウェーブレット変換を応用した独自の位置符号化を開発しました。この位置符号化はLLMの生成性能を改善するだけでなく、LLMの処理可能な長さを超えたテキストも生成可能とします。 ◆従来行っていたLLMの最大系列長拡張のための追加の再学習が不必要となり、学習コスト低減という産業上重要な課題の解決に貢献できます。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、ウェーブレット変換を応用したLLMの追加学習なしで決められた長さを超えるテキストを生成できる技術を世界で初めて開発しました。位置符号化はLLM内部における各単語の位置を表

Qiita Conference 2025 https://qiita.com/official-campaigns/conference/2025#day3 Appendix - https://konifar-zatsu.hatenadiary.jp/entry/2023/11/01/193210 -

お待たせしました。 だいぶ前にとったアンケートで1位のリクエストをいただいていたnoteがようやく完成しました。 今度は皆さんの意見も踏まえてnoteを書こうと思うのですが、どれ読みたいですか？ — もとやま📚著書『投資としての読書』 (@ysk_motoyama) January 25, 2025 なんで約3万字という、アホみたいなボリュームになってしまいまして。 全部読むのは大変だと思うので、ぜひ興味がある箇所だけ読んでみてください。 今回の想定読者は 「管理職なんてなりたくねーよ」と思っている人（僕がまさにそうでした。その気持ちの人がそのまま管理職になったら、どうなったかを綴ってます） 「管理職なったばかりです。どんな苦労があるかカンニングさせてください」と思っている人 「管理職になってしばらくたったけど、しんどくなってきたな」と思っている人 一方で、「私は管理職のベテランです、ど

怠け者の大学4年生がChatGPTに出会い、ノリでプログラミングに取り組んだら、教授に褒められ、海外論文が認められ、ソフトウェアエンジニアとして就職できた――。 大学時代にChatGPTを使って毎日ゲームを作る「＃100日チャレンジ」を成功させ、その経験を本にまとめた大塚あみさん。本稿では大塚さんに「AIを使用する上で、心得ておくべきこと」についてお聞きしました。 AIに毎月12万円課金 ――大塚さんはAIの利用に毎月12万円も課金されているそうですね。驚きました。 ChatGPT、Claude、Notta、Devinの4つに課金しています。それぞれどのようなものか説明しますと、ChatGPTは基本的に何にでも使えます。特に文章を書くことにとても強いです。何を使うかに迷ったらChatGPTですね。 ただ、ChatGPTにもo1と4. 5という2つのバージョンのものが存在します。4. 5の方

アメリカのベンチャー企業が開発した2本の腕を備えたロボット。 乾燥機の扉を開いて洗濯物を取り出し、机の上に運ぶ。そして、ズボンやTシャツなど服の種類に応じて器用にたたんでいる。 さらにボウルに入った卵を割れないようにそっとつかみ、パックに詰めていく。 いずれも私たち人間には難しくない作業だが、従来のロボットでは実現が難しいとされていた動きだ。 服をたたむ時のことを想像してほしい。布の形状がどのように変化するかは完全には予測できないため、その都度、臨機応変な対応が必要になる。 また卵を割らずにつかむには、指先の微妙な力加減が必要になる。これらを人間がプログラミングしたロボットで実現するのは極めて困難だった。 その壁がいま、乗り越えられようとしている。 なぜなら生成AIの元となっている「ディープラーニング」と呼ばれる技術が、ロボット開発の発想を根本から転換させたからだ。 従来のロボット開発は、

疲れた目がスッキリする目薬、片手でとれるキッチンペーパーホルダー、歯間の汚れが楽にとれる口腔洗浄器など、実際に試してみて「よかった！」と実感するおすすめ商品ばかりです。気になるものがあったら、チェックしてみてくださいね。当然ですが、全て自腹で買ったものを紹介しています。 年単位、月単位とやってきましたが、あまりにもたくさん買い物をするので紹介が追っつかず、ついに週単位となりました。 買ってよかったもの2024と先週分はこちら 👇気になるアイテム名をタップでジャンプできます Vロートプレミアム UGREEN L字 USB Cケーブル LASSRY キッチン ペーパーホルダー 片手でとれる ケラッタ イブル ガーゼハンカチ・ガーゼタオル パナソニック 口腔洗浄器 ジェットウォッシャー ドルツ Vロートプレミアム 仕事柄もあって、1日中PCやスマホと向き合っていて目の疲労感がやばい！ 以前から

あすなろ @readingmaururer #一番感動した本 ストレートに訊きます あなたが今まで読んだ中で一番感動した本は何ですか？ 感動と言ってもいろいろある。 「涙が止まらなかった」 「首がもげるほど賛同して頷いた」 喜怒哀楽何でも結構。 感動とは心が動くこと。 あなたの心のいちばん中心に刺さっている本を紹介してください。 2025-04-08 20:22:59

NEW! 2025.03.29 働き方 マイクロソフト牛尾剛 米マイクロソフトのAzure Functionsチームに所属し、クラウドサービス開発の最前線で活躍する牛尾 剛さん。 これまで多くのメディアで「プログラマーとしてはガチで三流だった」と語り、自身の才能のなさを認めた上で「三流なりの戦い方」を突き詰めることで、ここまで駆け上がってきたという。 ところが2025年2月、自身がリリースしたnote「凄いやつになる方法」が大きな話題を呼ぶ。牛尾さんは「今までは自分がダメなのは受け入れていたが、これからはそうもいかない」と綴っているのだ。 一体、どのような心境の変化があったのだろうか。 「自分は三流」と割り切っていたはずの牛尾さんが「つよつよエンジニア」を目指し始めた背景には、変化の時代をプログラマーとして生き抜いていく際の覚悟が見えてきた。 米マイクロソフト Azure Function

なお、筆者が所有しているのは、 Thirdwave XA7C-R48：80GB RAM、Core i7 13700F CPU搭載。RTX 4090（24GB VRAM）に換装 MacBook Pro：M4 Max 128GB Unified Memory この2つがメインで、このほかにiMac M1（16GB）、Mac mini M4（16GB）、MacBook Air M2（24GB）など。 そして、NVIDIA DGX Sparkを某所経由で予約済みです。 また、512GB M3 Ultra Mac Studio、5090搭載PCは複数の知人が購入しています。128GB M4 Max MacBook Proはもっと多くの知人が使っています。512GB Mac Studioを買い足している人も何人か。 もともと筆者が挙げていた4つのオプションに、リプライで提案された3つを加え、7つの選択

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに C-RISEの村井です。 当社はクラウドBOTというブラウザ自動化サービスを提供しています。 クラウドBOTは、ブラウザ操作の自動化をよりシンプルに、そして多くの人にとって身近なものにするため開発してきました。 プログラミング不要で誰でも業務自動化ができることを目指し、これまで数多くのアップデートを重ねてきました。 そして、今月プレビュー版として公開したCloud BOT Operatorは、RPAによる定型操作ロボットという枠組みから一歩踏み出し、AIによる自動操作ロボットとしての可能性に挑戦しました。 エージェントが

1．はじめに 本稿では、ロボット制御における生成AI（人工知能）の活用に焦点を当て、前後編に分けて解説する。前編では、生成AIの概要とロボット制御への影響について解説し、ロボットOSであるROSにおける生成AIの活用の現状について述べた。今回の後編では、ROSのAIエージェントライブラリ「RAI」の概要と、RAIを用いた生成AIによるアームロボット制御の事例を解説する。 前編でもお伝えした通り、AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を活用し、タスクを理解して適切なツールを選定し、それを実行するシステムのことである。LLM単体ではできなかった外部ツールの制御や、自然言語による動的な機能制御が可能となり、生成AIの活用の幅を広げることができる。 今回紹介する生成AIによるロボット制御の事例は富士ソフトで検証を行った。ROSのAIエージェントライブラリのRAIに把持命令を与え、カメラか

窓際三等兵 @nekogal21 どこに向かっているのか全く分からないことで有名なみんかぶマガジン@minnanokabusiki です。みんなも子供の睡眠時間を削って、少子化の中でも偏差値を競い合う異常競争を加速させよう！ mag.minkabu.jp/life-others/31… 2025-03-21 19:32:20 リンク みんかぶ（マガジン） 中学受験と小学受験、どっちが地獄なのか…タワマン文学作家・窓際三等兵「名門小の高校実績、中央値はMARCH未満」 - みんかぶ（マガジン） タワマン文学作家・窓際三等兵「名門小の高校実績、中央値はMARCH未満」中学受験と小学受験、どっちが地獄なのか？ 2 users 12

ChatGPTに「○○は将来どうなりますか？」と直接的に尋ねても、大抵は「確かなことは言えません」といった控えめな返答しか得られない。その背景には、未来の出来事を予測しないようChatGPTの頭脳であるLLM（大規模言語モデル）に調整が施されている可能性も指摘されている。ところが、プロンプトにある工夫を加えると、雄弁に未来を語り出すという。どういう工夫なのだろうか。（小林 啓倫：経営コンサルタント） 生成AIの予測力を上げるには 質問すれば何でも答えてくれる、便利な生成AI。いっそ未来のことも聞けないかというわけで、さまざまな形で生成AIを未来予測に活用する取り組みが行われてきたことは、この連載でも何度か取り上げた。 たとえば、専門家が編み出した「未来予測手法」に従うよう指示した生成AIは、予測精度が上がるという研究結果が出ている（参照記事）。 しかし、もっと簡単にChatGPTの予測精度

はじめに近年、生成系AIを活用したリサーチ手法が急速に普及しており、医療・生命科学分野でも論文検索や調査、レビュー作成などの効率化が期待されています。その中でも2025年2月3日に発表されたOpenAIの「Deep Research」。GoogleのDeep Researchと同じネーミングで、こちらは学術目的ではあまり実用レベルで無かったですし、多くのAI検索サービスはPubmedの文献を沢山引っ掛けることができないので、正直あまり期待しておらず、o1Pro使うために一旦課金していたChatGPT Pro（200ドル/月）に再課金するのは躊躇していました。そんな時にEARL先生のツイートを見て課金を決意しました。 ChatGPT Deep Research、こりゃすごいわ。 論文検索させてみたんだけど 「pubmedサイト限定でPICOSも指定して論文抽出させて、全該当論文を漏れなく抽出

1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干

はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin

こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (