対話型AI検索「Perplexity」を使いこなすコツ、Google検索との大きな違いは？ | ライフハッカー・ジャパン
次世代型のAI検索エンジンとして注目を集めている「Perplexity（パープレキシティ）」。2022年に元Google AI研究者らによって開発された対話型AI検索エンジンです。 従来の検索エンジンとは異なり、キーワード検索ではなく、文脈を理解して関連性の高い情報を要約して回答してくれるチャット型なのが大きな特徴。思いついた文章や会話で検索できるので、一度使うと、Google検索に戻れないという人も出てきています。 果たして、Perplexityとは？ どう使えばいいのか？ これからAIを活用したい方に向けて、解説していきます。 Perplexityで、何ができる？近年の生成AIでは、間違った情報を出力することが問題となっています。一方、Perplexityは、参照元のページを必ず表示してくれるため、正確性の高い情報を検索できることが特徴です。 また、Google検索とは異なり、画像生成
家庭用エアコンの室外機でNVIDIA GeForce RTX 4090をガンガン冷やす水冷式PCを設計
NVIDIAのGeForce RTX 5090は最大消費電力が500Wを超え、その分かなりの発熱が予想されるため、安定した冷却システムの構築が求められます。中国で技術系動画を投稿する电解碳酸钠氏が、家庭用エアコンの室外機を使ってGPUを冷やすシステムを設計した動画を投稿し、話題となっています。 用空调给电脑散热？水冷直通稳压千瓦功耗，5090最佳伴侣！_哔哩哔哩_bilibili RTX 4090 liquid cooled with 12,000 BTU air conditioner, RTX 5090 up next — GPU runs at 20C | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/pc-components/liquid-cooling/rtx-4090-liquid-cooled-with-12-000-btu-air
映像編集の“面倒くさい”をどんどんAIに Premiere Pro β版に搭載された、2つの新機能を試す
2025年最初のニュースとして、AdobeはPremiere Pro、After Effectsのβ版およびFrame.ioの新機能を発表した。以前からAdobeは、映像制作ワークローにおけるAIの活用事例をPremiere Proに集約させており、24年には今後実装予定の機能を3つ発表している。そのうち「カットの続きを作る」機能は昨年のうちに実装された。 残る「Bロールを生成する」機能は24年11月のInter BEEの際に実動デモを、「不要なオブジェクトを消す」については、「不要なオブジェクトを自動で切り出す」ところまでの実動デモを拝見した。この1月に公開された25.20β（ビルド97）に実装されたAI関連機能はそのどちらでもないが、ユーザーからリクエストが多かった機能を先に実装したようだ。 今回は実際にこのβ版に搭載された機能を試しながら、今後の映像制作への変化について考えてみたい。
『ChatGPT o1』に必要なコードを書くよう指示→「まぁ一発では動か…動くやん…」→精度は凄いが、的確な言語化や指示を出すスキルが必要という話
解答略 @kaitou_ryaku 僕「ラズパイpicoでHTTPで画像データ受け取って、電子ペーパーで表示したい。データ取得部のコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 僕「電子ペーパーは7色しか使えん。誤差拡散法で減色したいんやがコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 2025-02-10 00:56:38 解答略 @kaitou_ryaku もうこれノーコード開発と言い切ってよいと思う。実際、僕が具体的にやったタスクを列挙すると * WiFiのSSIDとパスワードを調べる * 電子ペーパーで表示可能な7色のRGBを調べる * それらをGPT-o1が吐いたコードに書き込む * そのコードをラズパイpicoに書き込む というマジしょうもない作業に尽きる 2025-02-10 01:02:07
OpenAIのサム・アルトマンCEOが日本で語った「ChatGPT」の未来像 「あと10年で世界は激変する」の真意
「演算能力100倍」を達成すると何ができる？ ご存じの通り、SBGは米国で設立された新会社「Stargate Project」に参画している。この新会社はOpenAIが現在のコンピューティングパワーの100倍に相当する演算能力を持つAIサービス向けデータセンターを構築することを支援するために誕生した。 100倍という数字だが、OpenAIのLLM（大規模言語モデル）「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」が世代を重ねるごとに、前世代比でほぼ100倍の演算能力の向上が求められたことに由来する。初代（GPT-1）と比べると、現行の第4世代（GPT-4）は100×100×100＝100万倍の演算能力が必要ということになる。アルトマンCEOによると、このペースは今後も変わらないという。 現在、OpenAI内部では「GPT-4.5」に相当するLLMの開発が進
Metaが海賊版コンテンツを含む81.7TB分のデータでAIをトレーニングしていたことが明らかに
大規模言語モデル「LLaMA」を開発するMetaは、2023年7月に「著作権で保護された書籍を用いてAIをトレーニングしている」として提訴されています。この裁判で新たに、Metaが海賊版電子書籍ライブラリのZ-LibraryやAnna’s Archiveなどに保存された約81.7TB分のデータを用いてLLaMAのトレーニングを行ったという証拠が提示されました。 Kadrey-v-Meta-Motion-for-Relief-Appendix-A-2-5-25.pdf (PDFファイル)https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/02/Kadrey-v-Meta-Motion-for-Relief-Appendix-A-2-5-25.pdf “Torrenting from a corporate laptop doesn’t fe
仕事がはかどる神プロンプト6選！｜mito
AIを使いこなすためには、適切なプロンプトを活用することが鍵になります。今回は、知っていると作業効率やクオリティが向上する、便利なプロンプトを厳選して紹介します。 クオリティーを上げるおまじないAIの出力を向上させるためのプロンプトテクニックです。 🔹 プロンプト例「今出してもらった内容を40点として、100点満点のクオリティに引き上げてください。」 「あなたは世界一のイラストレーターです。最高のイラストを描いてください。」 「あなたはプロのマーケターです。」 「あなたは優秀なエンジニアです。」 🔹 ポイントAIは指示があると改善点を認識しやすくなる。 「40点→100点」と数値化することで、より洗練された回答を引き出せる。 専門家の視点を強調することで、質の高いアウトプットを得られる。 ファクトチェックのおまじないAIは時折誤った情報（ハルシネーション）を含む場合があります。これを防
OpenAIのDeep Researchで期待通りの結果を得るためのプロンプト作成｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
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
ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
ローカルLLMの小説生成能力を評価する：中規模モデル編｜Kohya S.
中規模モデルクラス、恋愛小説部門の評価です。 はじめに近年、ローカル環境で動作する比較的小規模なLLM（Large Language Model）の性能が向上しています。本記事では、パラメータ数20～30B程度のローカルLLM（量子化を行うと24GB VRAM程度で動作するもの）を中心に、それらのLLMの小説生成能力を、より大規模なクラウド型LLMを用いて評価する試みについて報告します。 なお、試行回数は生成、評価とも1回のみ、プロンプトや生成設定なども練れていませんので、参考程度にお読みください。またこの記事には一部Claude 3.5 Sonnetに書いてもらった部分があります。 （追加）以下の記事で生成された各小説をすぐに読めるよう公開しました。 評価手法の検討評価の課題小説の評価には通常、人間による読解と評価が必要です。しかし、これには以下のような課題があります： 評価に多大な時間
EUの最新AI規制、AIモデル・システム開発企業が取るべき対応は？
システム開発等に従事した後、外資系コンサルティング会社を経て2002年にKPMGビジネスアシュアランス（現KPMGコンサルティング）に入社。デジタル化やデータに関わるガバナンス、サイバーセキュリティ、IT統制に関わるサービスを数多く提供。現在は、KPMG各国事務所と連携し、KPMGジャパンにおけるTrusted AIサービスをリード。法規制対応を含むAIガバナンス構築プロジェクトを手掛ける。 “プロバイダー”は誰？ 特定するにも時間がかかる可能性 EU AI規制法では、法的義務が課される事業者をいくつかに分類している（本連載第1回参照）。そのうち、多くの条文はAIシステムやAIモデルを開発する「プロバイダー」を対象とするものだ。AIを規制する上で、プロバイダーが重要な位置付けであることは言うまでもないだろう。 AIが含まれるか否かに限らず、一般的にシステム開発やサービス提供は数多くの関係者
Googleの画像編集AI「イマジネーション」に生成AIを利用したことを示す電子透かし「SynthID」を埋め込む仕組みが追加される
Pixel 9シリーズには、生成AIを用いて画像の一部を別の物体に置き換える「イマジネーション」という機能が搭載されています。このイマジネーションで加工した画像に対して、生成AIを用いたことを示す電子透かし「SynthID」の埋め込みを開始することが発表されました。 Google Photos brings SynthID to Reimagine in Magic Editor https://blog.google/feed/synthid-reimagine-magic-editor/ イマジネーションを用いて画像を編集する例が以下。まず、これがオリジナル画像です。 イマジネーションを起動してから、川の水が流れる部分を選択して「凍った川」と入力して編集を実行。 数秒で凍った川の画像が生成されました。 さらに、イマジネーションを使って以下の写真の上部に満月を追加してみます。 編集結果は
生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 | レバテックラボ（レバテックLAB）
生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 2025年2月7日 東京大学大学院工学系研究科准教授 渡邉 正峰 1970年、千葉県生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。専門は神経科学。著書に”From Biological to Artificial Consciousness” (Springer)、『脳の意識 機械の意識』（中央公論新社,2017）、『理工学系からの脳科学入門』（共著、東京大学出版会, 2008）など。近著は『意識の脳科学 「デジタル不老不死」の扉を開く』（講談社,2024）、『意識はどこからやってくるのか』（共著、早川書房, 2025）。 自らの「意識」の存在を疑ったことがある、という人はそう多くないでしょう。また、自らの意識の存在に疑問を差し挟む余地がないように、仕事や生活を共にする「他者」にも意識が
DeepSeekのテストでHuawei製AIチップ「Ascend 910C」がNVIDIA製「H100」の60％の推論性能を発揮したと報じられる
アメリカが安全保障上の懸念を理由にして中国への高性能チップの輸出を制限する中で、Huaweiなどの中国メーカーは国産のAIチップ開発を進めてきました。中国のAI開発企業・DeepSeekが行ったテストにより、Huawei製AIチップの「Ascend 910C」が推論タスクに関して、NVIDIA製「H100」チップの60％のパフォーマンスを発揮することがわかったと報じられています。 华为突围：910C芯片性能达H100的60%！DeepSeek 已验证 https://mp.weixin.qq.com/s/ETHwNxWl04mqQt04o0zO8g Huawei Ascend 910C offers 60% of Nvidia H100 performance: Report - Huawei Central https://www.huaweicentral.com/huawei-asc
水産業界の救世主なるか！？大量のサケの骨抜きを可能にする「AI搭載マシン」驚きの職人芸｜南海放送NEWS NNN
特集です。こちら、AIも搭載したあることを専門に行う最新鋭の機械なんです。総重量はなんと3トン！この巨大マシンが誕生した驚きの理由と繊細な職人芸にチューモクです！ 愛媛県東温市にある土佐電子工業・松山工場。工場を自動化する機械の生産などを行っています。土佐電子工業の開発部長、岡村斉さんら開発区グループは6年前からある極秘プロジェクトを進めてきました。 その正体がこちら！銀色に輝く全長4m、総重量3トンの巨体。このマシンの正体は… 土佐電子工業 岡村斉さん： 「これがまだネーミングはしていないんですけど、サーモンの骨抜き機になります」 サーモンの自動骨抜き機です。 「たかが骨を抜くためなんですけど、そこにはいろいろ工夫がありまして」
わずか26分間の学習と1000円以下の計算コストでOpenAI o1-preview相当のAIモデルを構築する方法が発表される
2025年1月31日、スタンフォード大学で大規模言語モデルを研究するニクラス・ミュニホフ氏らの研究チームが、少ないデータサンプルと簡単な方法でOpenAI o1-previewとほぼ同等のスケーリングとパフォーマンスを再現する手法を、未査読論文リポジトリのarXivに発表しました。AIアーキテクトでソフトウェアエンジニアのティム・ケロッグ氏が、この論文について解説しています。 [2501.19393] s1: Simple test-time scaling https://arxiv.org/abs/2501.19393 S1: The $6 R1 Competitor? - Tim Kellogg https://timkellogg.me/blog/2025/02/03/s1 ミュニホフ氏らが発表した論文は、テスト時の計算リソースを増やすことで言語モデルの推論性能を向上させる「Sim
AIの無断学習は絶対許さない──Webクローラーを“出口のない落とし穴”に閉じ込めるプログラム、海外ユーザーが公開
Webを巡回してAIモデルの学習に使う情報をかき集めるクローラーの横行に対し、反発が強まっている。Webサイト側で対策を講じてもかわされてしまう現状に対抗して、ある海外ユーザーが迷惑クローラーを“出口のない落とし穴”に閉じ込めて撃退するプログラム「Nepenthes」を公開した。 Nepenthesの名称は、昆虫を袋の中に閉じ込めて捕食する食虫植物「ウツボカズラ」（ネペンテス）にちなむ。これをひそかにWebサイトに仕掛けておけば、Webクローラーによるコンテンツ収集を阻止できるという。さらに「攻撃的な」オプション機能を有効にすれば、クローラーに時間と処理能力を延々と浪費させ、AIモデル学習用データの汚染を狙うこともできるという。 同ツールがベースとしているのは、サイバーセキュリティ業界で迷惑メール対策として使われる「ターピット」と呼ばれる手法。ターピットは「タール穴」の意味で、Nepent
DeNA南場会長は、生成AIツールをこう使う「Perplexity」「NotebookLM」「o1」など活用
DeNA南場会長は、生成AIツールをこう使う「Perplexity」「NotebookLM」「o1」など活用：トップ人材は、生成AIをこう使う 2月5日のAIイベント「DeNA×AI Day」で、AIを活用した効率化により現業の人員を半分に減らし、残る半分を新規事業に充てる目標を発表したDeNAの南場智子代表取締役会長。講演やその後の取材では、自身も生成AIツールを活用し、仕事を効率化しているとして、具体的な使い方を明かす一幕もあった。南場会長が使うサービスとは。 「Perplexity」「NotebookLM」など活用 経営者ということもあり「現場で何か作り上げるというより、ミーティングがやたら多く、毎週毎週初めての方に会う」と南場会長。初めて話す相手の近況は、AI検索サービス「Perplexity AI」でピックアップ。挙がったWeb記事や動画、Xにおける発信のURLを米Googleの
ゲーム15本検証でGeForce RTX 5080がRTX 4090に勝利、ただし…… (1/7)
前回の「GeForce RTX 5080」（以下、RTX 5080）のレビューでは、RTX 5090やRTX 4090、RTX 4080 SUPER、Radeon RX 7900 XTXなども交えて、ゲーム以外の性能を検証した。 そこで、前世代の同格GPUであるRTX 4080 SUPERを上回る性能は確認できた。一方で、CUDAコアやメモリー帯域・VRAM搭載量で優位に立つRTX 4090には、純粋なパワーで負けてしまった。 RTX 40シリーズがはじめて登場した際は、スペックが格上の旧世代モデルを新世代の格下モデルが倒す（例：RTX 4080がRTX 3090 Tiを倒す）ようなドラマが生まれ、我々は大いに沸いた。しかし、RTX 5080にはそうしたドラマ性がいまひとつ少ない。 そこで、今回はゲームにおけるRTX 5080のパフォーマンスを検証する。果たして、前世代最強のRTX 409
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OpenAIアカウントが2,000万件流出、サイバー攻撃者が主張
