今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？　にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？　知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい

サイバー攻撃を受けるとお金がかかる ～インシデント損害額調査レポートから考えるサイバー攻撃の被害額～ 調査研究部会インシデント被害調査ワーキンググループ 本報告書について サイバー攻撃の脅威およびその対策の必要性については、マスコミ報道、公的機関・団体や、セキュリティベンダーによる啓発・営業活動等により、経営者が経営課題の一つとして認識している状況にあると思われます。 しかしながら、サイバー攻撃を中心とするインシデントが発生した場合に、企業・団体等においてどのような被害、不利益が発生するのか、金銭的なインパクトを適切に認識しないまま、経営者がセキュリティ対策の導入について二の足を踏むといったケースも少なくありません。 こうした状況に対し、調査研究部会インシデント被害調査ワーキンググループでは、インシデント発生時の具体的な対応、アウトソーシング先、実際に生じるコスト（損害額・損失額）を各事業

「イベント集客は63名だったんだね。お疲れさま。目標が60名だったから、よくやった」 と部下を労い、報告を受け止めたうえで、 「それで、イベントで集客したお客様の中から営業できそうな見込み客は、どれぐらいあったかな？」 と質問したら話が噛み合い、 「それなら7名ほどです。アンケートを集計したところ、12名の役職者のうち、当社の商材に関心を示された方が7名いましたので」 と部下はすんなり答えたかもしれない。上司はイベントの実績を「集客数」と「見込み客数」とに分けて話せばよかったのだ。 「融通の利かない部下」の印象を与えるだけ とは言え、である。 常識的に考えて、上司がここまで部下を気遣い、丁寧に返答しなくても、上司の意図は伝わりそうなものだ。にもかかわらず難癖をつけたり、屁理屈を並べたりすると、単なる「融通の利かない部下」と見られてしまうだろう。 「石丸構文」とまでは言わなくても、前後の文脈

Googleが、AndroidとChromeOSではない、第三のOS「Fuchsia（フクシア、フューシャ）」を、近いうちにAndroidデバイスでも利用可能にするかもしれません。Android Authorityが伝えました。 それによると、どうやらGoogleはこの新OSを仮想マシンとしてAndroidデバイス上で動作させる計画を進めているものと見られます。 Fuchsia OSは2016年に初めてその存在が明らかになり、2021年に初代Nest Hubで商用化。当初は、スマートフォンでAndroidに取って代わったり、腕時計などのスマートデバイスで動作する汎用OSになったりすることが期待されていましたが、現在のところそこまでには至っていません。 グーグルの新開発OS「フクシア」の姿。 Fuchsiaはオープンソースのオペレーティングシステムですが、AndroidやChromeOSとは

TL;DR CRAGはRAGの改良版です 指定したドキュメントに関連する内容があったら、知識を洗練する！なかったらWeb検索しに行けばいいんやん、関連してるかわからんやったらどっちもやろ！ 論文によるとSelf-RAGなどと比べると精度は基盤モデルに依存しないのがいい点 CRAGの実装にはLangGraphを使うと実装できる 「知識を洗練するフェーズ」と「質問とドキュメントの関連が曖昧な時のフロー」は実装から抜いています。(拡張可) LangChain全体的に型がちゃんとしてないので、ドキュメントしっかりみた方がいい。 はじめに みなさんは生成AI系のプロダクトを作るときには何を使用していますか？ 私はLangChainを使っています。 かなり機能も豊富で、ドキュメントも充実しています。 そんな生成AI系のプロダクトの機能として最近よく耳にするのがRAGです。 RAGは　Retrieval

JavaScriptにはだいぶ前からSetオブジェクトがありましたが、何故か集合演算は全く定義されておらず自力で実装しなければなりませんでした。 その後、まあ不便だねってことでSet Methods for JavaScriptというproposalが提出されました。 実装は珍しくSafariが最も早く、2023/09/18のSafari17から対応しました。 その後2024/02/21にChrome122、そして2024/06/11にFirefox127で実装されたことにより、主要全ブラウザで集合演算が使用可能になりました。 複数環境で実装されたことから、無事ES2025としてStage4、つまり上がりになりました。 ということで使い方を紹介するよ。 Set.prototype.intersection() 要素と引数の、両方に含まれる値を返します。 new Set([1, 2, 3,

Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦

こんにちは！もみです🐶 皆さん、GitHubプロフィールのREADME は設定していますか？ GitHubのプロフィールを充実させることで、 GitHub上での交流はもちろん、就活や転職でもきっとちょっと役に立ったりと、素敵なご縁に繋がるかもしれません。 たった5分で設定できるので、さっそく設定していきましょう！ 🚩 今回作成するプロフィール シンプルさを保ちつつ、スキルやGitHub上での活動を中心にした自己紹介テンプレートにしてみました！ GitHubリポジトリ： https://github.com/NonokaM/sample-github-profile/blob/main/README.md 1. リポジトリを作成しよう まず、ユーザー名と同じ名前のリポジトリを作成しましょう。 （ ユーザー名と同一のリポジトリは、特別なリポジトリと認識されて自動的にプロフィールに表示されま

習得れば家具も作れる! 自宅で本格DIYを実現してくれるCNC加工ロボット「Cubiio」を使ってみた

sponsored Backlogが実現する離れた場所でもチームワークマネジメント コミュニティイベントの回し方、CMC_Centralの舞台裏を運営チームに聞いてみた sponsored お手ごろ価格の“AI PC”、ASUS「Zenbook 14 OLED UX3405MA」は美しさ・軽さ・駆動時間を追及した優れモノだ！ sponsored これ以上は望めない、i9-14900HX、RTX 4090、メモリ128GB、SSDはRAID 0で4TB 圧倒的に速くてストレス一切なし、全パーツが最上位のゲーミングノートPC「Titan 18 HX A14V」シリーズ徹底レビュー sponsored デスクトップPC並のCPU＆GPUに高解像度＆240Hz対応！ セール中の本格ゲーミングノートに注目！ sponsored 置き場所自由な高性能なRyzen搭載の小型PCが魅力的！ しかも価格もオ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・FAQ and Prompt Guide: Luma Dream Machine 1. Image to Video のプロンプトガイド・生成ページの画像アイコンをクリックして JPG、JPEG、PNG画像をアップロードします。シーンを説明するプロンプトを提供することもできます。 ・「Enhance Prompt」を有効にすると、シーンで何が起きてほしいかを説明するだけで済みます。 <image of a car> + “a red car driving on a road” ・希望する出力が得られない場合は、「Enhance prompt」なしで試すことができます。この場合、画像とシーンで何が起きてほしいかを説明する必要があります。 強化されていないプロンプトでは、モーションがまったく見られないか、モーションがほとんど見られなくなる可

ここ数年に起こったことに対して、私たちがやってきたことがどの程度影響を与えたのだろうと考えることがあります。人々が「なぜ芸術が必要なのか」と問うのに対して、私たちはハードな情報のやり取りだけでなく、感情を込めたコミュニケーションや気持ちを伝え合うことが重要で、そのために小説や映画、音楽を作っている、と言ってきました。 しかし、感情やフィーリングのみ重視され、先の大統領選のように「選挙が盗まれた」と感じたから暴動を起こしてもいい、という発想が出てきてしまうと、私たちのような仕事をしている人たちが状況を悪化させてしまっているのか、と考えることもあります。私自身これに対する答えはありますが、それは私たちの分野で仕事をしている人それぞれがチャレンジとして考えるべきでしょう。 「自分とは違う世界がある」という認識が必要 ――世界ではさまざまな事柄について二極化が進んでいますが、感情的にシャットダウン

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Diffusers welcomes Stable Diffusion 3 1. Stable Diffusion 3「SD3」は、3つの異なるテキストエンコーダー (CLIP L/14、OpenCLIP bigG/14、T5-v1.1-XXL)、新しい MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer)、および「Stable Diffusion XL」に類似した16チャネルAutoEncoderで構成される潜在拡散モデルです。 「SD3」は、テキスト入力とピクセル潜在を埋め込みシーケンスとして処理します。位置エンコーディングは潜在の2x2パッチに追加され、その後パッチエンコーディングシーケンスに平坦化されます。このシーケンスは、テキストエンコーディングシーケンスとともに MMDiTブロックに送られ、共通の次

事前学習済みの言語モデルは、安全性の観点から好ましくないとされる入力を拒否するように設定されています。この設定を解除する「アブリテレーション」と呼ばれる技術について、機械学習研究者であるマキシム・ラボンヌ氏が解説しています。 Uncensor any LLM with abliteration https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration 近年の大規模言語モデルは、大量のテキストデータから言語の統計的な特徴を学習することで、人間のような自然な文章生成や会話、質問応答などが可能になっています。しかし、そのようなモデルは、時として差別的、攻撃的、あるいは違法な内容を生成してしまう可能性があります。 そこで、開発者はファインチューニングの際に、モデルが有害なコンテンツの生成を拒否するように明示的に訓練することがあります。例えば、「違法なことを

シンプルなHTMLを使用して、レスポンシブ対応、ライト・ダークモード対応のモダンなWebページを簡単に作成できる超軽量CSSライブラリを紹介します。 シンプルなWebページやポートフォリオ、プロトタイプなどをすばやく作成したい時に便利で、ベースにしてリセットCSSの拡張版としても利用できます。 matcha.css matcha.css -GitHub matcha.cssの特徴 matcha.cssの使い方 matcha.cssのデモ matcha.cssの特徴 matcha.cssは、classレスでHTMLのあらゆる要素にシンプルで読みやすいスタイルを設定するように設計されたCSSライブラリです。ライト・ダークモード対応で、テキストはユーザー設定が尊重された適切なスペースで配置され、ナビゲーションやフォームなども非常に見栄えがします。 matcha.css HTMLで作成された静的ペ

アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように

1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム

はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 今年のGWあたりからにわかに「Difyがすごいらしい」と話題になりましたが、今まで触れられていませんでした。 それから約1か月が経ち、ネット上の情報がかなり厚くなってきた今日この頃（界隈の皆さん強すぎですね） ちょっと調べてみると、どうやらDifyはローカル環境でも動くらしいとのこと。 え、自社端末で使いたい！！ というモチベーションで色々やってみたという記事です。 やったこと WSL 導入 Docker 導入 Git 導入 Dify 導入 Dify で「ワイのかわりに検索くん」を作る 「ワイのかわりに検索くん」をBedrockする 前提条件 Windows10のPCで作業しています。 Docker Desktopは利用しません。 この記事ではプロキシの IP アドレスを 192.168.11.9、プロキシのポートを 3128 として説明しま

cronはUnix系オペレーティングシステムのジョブ管理ツールで、タスクをスケジュール指定して定期的に実行させることが可能ですが、スケジュール指定の際に使用するcron式をすぐに読み取るのは難しいものです。「Cron job editor」はcron式を人間が読み取りやすいカレンダー形式に可視化してくれるサイトとのことなので、実際にどんな感じで使えるのか確かめてみました。 Cron job editor: multiple cron jobs, calendar view, AWS & Vercel cron support | CronTool https://tool.crontap.com/cronjob-debugger サイトにアクセスすると下図の画面になりました。左上にはUNIX系OSの「crontab」の仕様と、秒・年・ワイルドカードなどを加えた「拡張cron式」の仕様のどち

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