京大出身で外資コンサルから転職してきた部下が新卒に「議事録ってのは会議前に7割位でき上がってるのが理想だよ」と教えていて勉強になったはなび🎇部長 兼 面接官 @hanabi_support 京大出身で外資コンサルから転職してきた部下が新卒に 「議事録ってのは会議前に7割位でき上がってるのが理想だよ。決めたい事も話し合いたい事も決まってるんだから、事前に書けることは書いて、会議後は結論を埋めたり、修正したらおしまい」 って教えてて40歳部長ながら勉強になった。
論文検索のポストGoogleか。事業開発を加速する「Memory AI」とは | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
日本の大企業が注目するリサーチツールをご存知だろうか。3億件以上の研究論文から技術の相関性を瞬時に可視化できる「Memory AI」なるもので、2023年6月にプレベータ版をリリースすると、半年でキリンホールディングスや大正製薬など大手企業約20社が顧客になった。 注目される理由は、企業の研究開発や事業開発担当者が技術調査や分析にかかる工数を最大で9割削減できるからだ。日本は特許出願件数で2022年、28.9万件で世界3位。国・地域別のGDP（国内総生産）に占める研究開発費総額の割合が3.59%と高く、ここ20年間で世界最高レベルにある（※）。科学技術においてこれだけ充実した環境にありながら、大きな問題がある。研究開発の最初の工程となる調査や分析には短くて半年、長いと1年半もの時間が必要になる。この非効率性に着眼したのが、当時、ニューヨーク州立大学の学生だった畑瀬研斗が設立したMEMORY
MFA設定必須のCognitoのクロスアカウントマイグレーションについて - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの近藤です。普段はZOZOMATやZOZOGLASS、ZOZOFITなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 計測プラットフォーム開発本部では、複数のプロダクトを運用していますが並行して新しいプロダクトも開発しています。SREチームでは増え続けるプロダクトの運用負荷に対して改善は行っていますが、さらなるプロダクトの拡張に備えてZOZOFITの開発運用を別チームへ移管することになりました。移管作業の中でAWSリソースを別チームが管理するAWSアカウントへ移行する作業が発生することになりました。本記事では移行時に遭遇した課題と、その課題の解決に至るまでの取り組みをご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 調査 ユーザ移行Lambdaの作成 簡易ダイアグラム フローチャート ユーザ移行Lambdaの処理
ソースコードの読解に生成AIがどれだけ効果があるかを調べる、名古屋大学 森崎研究室の実験に参加しませんか？
ソースコードの読解に生成AIがどれだけ効果があるかを調べる、名古屋大学 森崎研究室の実験に参加しませんか？ ソフトウェアの品質に関する研究を行っている名古屋大学 大学院情報学研究科 森崎研究室が、ソースコードを読むときに生成AIを使うとメリットがあるかどうかを評価するための実験的なイベントへの参加者を募集しています。 イベントは5月中旬と下旬の2段階 イベントは5月中旬に行われる「第1部」と、5月22日に行われる「第2部」の2段階になっています。 第1部では参加者にAIを用いつつJavaのソースコードを読解してもらいます。読解結果は森崎研究室が集計、分析し、その結果を第2部のオンラインイベントで参加者、研究者、有識者（森崎修司准教授、和田卓人氏、服部佑樹氏）らと一緒に参照しながら意見交換などを行います。 また、第1部はオンラインイベントに参加しつつJavaのコードをAIを用いて読解する「形
アップル、AI特化のM4チップで全Mac刷新か
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
1つの大きなLLM（大規模言語モデル）を複数のGPUで力を合わせて動かそう | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 LLM群雄割拠の時代 昨今、ローカルGPUで駆動できるようなLLM（大規模言語モデル）もかなり増えてきて、キャッチコピー的に「ついに我が家にもGPT-4が！」とか言われるようになってまいりました。パラメータ規模で言えば70億～130億(7B-13B)パラメータ、700億(70B)パラメータ、1400億(140B)パラメータあたりのモデルが活発にリリースされているように見受けられます。 大きなモデルをGPU寄せ集めしつつ遊びたい！ しかしながら、コンシュマー向けのGPUにおいては、7B
世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～ | ニュースリリース | NTT
◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 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、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術
約28万台のHDDを運用するストレージサービス・Backblazeがメーカー・モデル別の故障率統計データ2024年第1四半期版を公開
クラウドストレージサービスプロバイダーのBackblazeが、運用している28万3851台のストレージのうち、3307台のSSDと、972台のブートドライブ、そしてメーカーの温度基準を超過したことがある275台のHDDを省いた27万9297台について、メーカー・モデル別の故障率をまとめたデータを公開しました。 Backblaze Drive Stats for Q1 2024 https://www.backblaze.com/blog/backblaze-drive-stats-for-q1-2024/ Backblazeが公開したのは、2024年3月31日時点で「100台以上運用」か「総稼働日数が1万日以上」の条件を満たしたストレージの統計データです。集計対象は27万9297台でしたが、さらに641台が前述条件を満たさず除外されているため、合計台数は27万8565台、合計稼働時間は24
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【本日みつけたお買い得品】Anker製3Dプリンタが7万円切り。AIカメラでエラー検知やモニタリングが可能
NTT、深層学習の再学習コストを削減する「学習転移」 世界初
