MagicPod: AIテスト自動化プラットフォーム高速・高品質な ソフトウェア開発を支える AIテスト自動化プラットフォーム MagicPodは、モバイルアプリテスト、ブラウザ(ウェブアプリ)テストの両方に対応した AIテスト自動化クラウドサービスです。 豊富な機能と高いメンテナンス性でリリースサイクルの高速化を支援します。
Claude 3.5 Sonnet徹底解説。Claude 3.5 Sonnetの性能やArtifactsの使い方｜ChatGPT研究所
1. はじめに2024年6月21日、AnthropicはAIモデル「Claude 3.5 Sonnet」を発表しました。このモデルは、Claude 3モデルファミリーの最新版です。 Claude 3.5 Sonnetの主な特徴： 推論能力の向上 マルチモーダル理解力の強化 処理速度の改善 コスト効率の最適化 Claude 3.5 Sonnetは、以下の分野で高い性能を示しています： 大学院レベルの推論（GPQA） 学部レベルの知識（MMLU） コーディング能力（HumanEval） また、複雑な指示の理解や自然な日本語でのコンテンツ生成にも改善が見られます。 本記事では、Claude 3.5 Sonnetの詳細な特徴、活用方法、新機能「Artifacts」について解説します。
LLMが別のLLMを何度も改善 より良い回答を出す最適化手法をAIが発見する技術 Sakana AIなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 AIベンチャーのSakana AI（東京都港区）やFLAIR、英ケンブリッジ大学、オックスフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models」は、人間の介入を最小限に抑えて新しい最適化アルゴリズムをAIによって発見する手法を提案した研究報告である。 この手法では大規模言語モデル（LLM）がLLMを利用して自己改善し進化していくことを提案しており、研究者らは「LLM^2」（「LLMの2乗」
Mistral AI、80以上のプログラミング言語に精通したコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表
このニュースのポイント Mistral AIがコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表 Python、Javaなど人気の言語を含む80以上のプログラミング言語に精通 CodestralはHuggingFaceからダウンロード可能で、APIエンドポイントを通じて利用可能。8週間のベータ期間中は無料で利用できる 米Microsoftが支援するプランス企業のMistral AIは、Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashなど、人気の言語を含む80以上のプログラミング言語に精通したコーディング向け生成AIモデル「Codestral」を発表しました。 Codestralは、コード生成タスク専用に設計された220億パラメーターのオープンウェイト生成AIモデルで、コード生成から完成までのタスクに特化しており、非商用ライセンスのもとで利用可能です。 Codest
サイバーエージェント、日本語に強い“視覚言語モデル”公開 パラメータ75億、商用利用もOK
サイバーエージェントは6月13日、75億パラメータの日本語大規模視覚言語モデル（Vision Language Model、VLM）を一般公開した。Hugging Faceで商用利用可能なAIモデルや、研究用途でのみ使えるデモを公開中だ。 VLMとは、画像とテキストを複合して扱えるマルチモーダルなAIモデル。画像とテキストを理解できることで「この写真に写っているものは何ですか？」のような質問にも対応できる。米OpenAIの「GPT-4o」などが代表的なモデルで、近年では画像を扱えるAIモデルの進化が急速に進んでいる。 一方で「VLMのほとんどは英語のデータを中心に学習しており、日本文化の理解や日本語での会話に強いVLMは少ない状況」とサイバーエージェントは説明する。このような背景から同社は日本語に強いVLMを公開。日本語大規模言語モデルで合成して作ったデータセットをメインに学習させたという
ChatGPT、Claude、Perplexityという3つの競合AIが同時にシステム障害を起こし利用不可に
OpenAIのチャットボットであるChatGPT、AnthropicのAIアシスタントであるClaude、Perplexity.aiのチャットボットであるPerplexityという3つの人気AIツールが、同時にシステム障害を起こし利用不可能となりました。 AI apocalypse? ChatGPT, Claude and Perplexity all went down at the same time | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/06/04/ai-apocalypse-chatgpt-claude-and-perplexity-are-all-down-at-the-same-time/ アメリカ太平洋標準時の2024年6月4日、ChatGPTですべてのプランのユーザーに影響を与える大規模な障害が発生しました。OpenAIのサービス
Doing RAG? Vector search is *not* enough
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
CS25: Tranformers United!
CS25: Transformers United V4 Spring 2024 Apr. 4 - May 30 Description Interested in Transformers, the deep learning model that has taken the world by storm? Want to have intimate discussions with researchers? If so, this course is for you! It's not every day that you get to personally hear from and chat with the authors of the papers you read! Each week, we invite folks at the forefront of Transfor
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」（超知能）の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日（現地時間）、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI（Ar
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 アトラシアンは、同社製品およびGoogleドライブやGitHubなどサードパーティのサービスを横断してAIが情報を学習し、統合的な検索やチャットによる回答を実現することでユーザーを支援してくれる新しいAIサービス「Atlassian Rovo」を発表しました。 AI breaks down yet another barrier! Today at Team '24 we announced Atlassian Rovo – a new product that unleashes a company’s knowledge so teams can make better decisions faster.
もう人間がクエリを書く時代じゃない！SQLクエリの組み立てを自動化するSlack botを開発・導入しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する
［速報］Google Cloudが「Gemini Code Assist」発表。最新のAIによるコーディング支援、Stack Overflowのナレッジも統合。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるコーディング支援サービス「Gemini Code Assist」を発表しました。 Gemini Code Assistは、GitHub CopilotやAWS CodeWhispererなどと競合するサービスと位置づけられます。 Gemini Code Assistは最新AIモデル「Gemini」採用 Google Cloudは昨年（2023年）12月にAIによるコード補完やコード生成などを実現する「Duet AI for Developers」を正式リリースしています。今回発表されたGemini Code Assistは、同社の最新AIモデルである「Gemini」を採用したDuet AI for Developersの進化版だと説明されています。 参考：
【速報まとめ】Google Cloud Next ‘24 基調講演 | クラウドエース株式会社
※この記事は迅速な情報提供を重視し、速報として掲載しております。もし記事内に誤りがございましたら、後日訂正いたします。 こんにちは、クラウドエース 技術本部 SRE 部 の間瀬と吉積ホールディングス クラウド事業部の飯島です。 2024 年 4 月9 日（太平洋時間）に開催された Google Cloud のカンファレンスイベント「Google Cloud Next’24」では、昨年に引き続き生成 AI を中心に新機能が発表されました。本稿では、Google Cloud Next’24 1 日目に実施された基調講演の内容をご紹介します。 ① Google CEO とGoogle Cloud CEO の挨拶 まず、Google CEO スンダー・ピチャイ氏と Google Cloud CEO トーマス・クリアン氏による挨拶がありました。 Google Cloud Next’23 から 8 ヶ
Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築 エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - ai4sre/metricsifter: The AIOps library for automatic reduction of failure-unrelated metrics in Python
リートン
https://no-lang.com/
GitHub - wandb/openui: OpenUI let's you describe UI using your imagination, then see it rendered live.
LLMの現在 - Speaker Deck
