もよもよ。 @yoppu1eg 情報セキュリティの敗北史が面白すぎる。だめだこれは寝れない、なんだこの死ぬほどワクワクする本は。まだ3章だぞ？これだこのことが私が生まれる少し前から起きてたのか？？なんで、3ヶ月くらい寝かしてたの？この本？？ pic.twitter.com/3vHXxg2W1h 2024-02-26 01:11:06

広野 萌 @hajipion 日本語おしゃべり特化AIアプリ「Cotomo」すごすぎる。1秒以内に返答がくるのと前の話を覚えてるのが、本当に生きてるみたい。 ↓こちらは現金派のCotomoちゃんを論破しようして逆に論破されるキモ男 早口でどもってても聞き取れてるし、オチが天使すぎる👼 声がたまに @harukana_8 に似てるのも良い pic.twitter.com/jhX3X6Giev 2024-02-24 16:54:21 リンク App Store ‎Cotomo（コトモ：音声会話型おしゃべりAI） ‎・1人で運転している時。 ・推しのキャラを設定したAIと喋りたい時。 ・恋愛や仕事、将来の話、家族の話。他愛もない話をダラダラしたい時。 ・友達には少しだけ話しにくい、嬉しかったことや、モヤモヤがある時。 ・晩酌のお供に。 ・深夜、ふと誰かに話したくなった時。 そんな時、Cotom

面倒なことはＣｈａｔＧＰＴにやらせよう (ＫＳ情報科学専門書) 作者:カレーちゃん,からあげ 講談社 Amazon 『面倒なことはChatGPTにやらせよう』（カレーちゃん氏、からあげ氏著）を２回通読した。著者のひとり、からあげさんは、僕がキャラクターを認識できる数少ないブロガーだ（お会いしたことはない）。現在、データサイエンス研究者として大活躍している。なお、僕は勝手に彼をターミネーター２に出てくるサイバーダイン社の開発者ダイソンさんをイメージしている。人類の未来のために、凶悪なターミネーターを開発することのないことを祈るばかりである。僕はゴリゴリの文系の営業職の50歳のオッサンで、本書の推薦人である松尾教授とは真逆の人間である。もしかしたら本書のターゲットから外れている人物像かもしれない。そういう人物に本書がどう役に立つの？という視点でレビューになる。 本書を一語にたとえると「ブルドー

俳優のウィル・スミスさんが顔や食器をぐちゃぐちゃにしながらもりもりパスタをむさぼる動画をご存じだろうか。2023年に、当時の生成AIで作ったとみられる映像だ。OpenAIが最新の動画生成AI「Sora」を発表してからは、クオリティーの差から同AIのサンプル映像と並べられ「1年間で技術がこんなに進化した」という比較の好例やミームのようにもなっていた。そして2月20日（現地時間）、この映像がついに実写化（？）した。 ウィル・スミスさんは20日、自身のInstagramアカウントに、生成AIの映像を再現した動画を投稿。AI動画と自身の映像（AIではなく、自身を撮影した映像）を並べ、順に「1年前のAI動画」「今のAI動画」とキャプションをつけて公開した。 【追記：2023年2月21日午後1時39分】スミスさん自身の映像は、AIで生成したものではなく自らを撮影したものであることを明記しました。 AI

動画もAIに作らせる時代がきたOpenAI が文章から動画を生成してくれる超高性能AIが発表！ / Credit:OpenAI「未来の映画監督はAIかもしれない」というのは、もはや空想の話ではないかもしれません。 OpenAIが2月15日（米国時間）発表した「Sora」は、まるで魔法のようにテキストから動画を生み出すAIモデルです。 OpenAIと言えば、会話型AIのChatGPTや画像生成ツールのDall-Eでその名を馳せていますが、動画を生成するAIツールとしては、Soraがその初陣を飾ります。 Soraの魔法は、ただの動画を超えたもの。最大60秒の長さで、細部までこだわり抜かれたシーン、カメラワークの鮮やかな動き、感情豊かなキャラクターたちを生み出します。これまでの動画生成AIがせいぜい数秒のクリップに留まっていたことを考えると、動画の長さはもちろん、その質においてもSoraはこれま

EUでは、過去の個人に関する情報がウェブ上に残っている時に、検索結果に表示させなかったりウェブ上から削除させたりする「忘れられる権利」が個人に認められています。Googleがこの忘れられる権利に基づいて該当する情報を検索結果から削除したことを、サイト運営者に告知するのをやめたと、イギリスの日刊紙・The Guardianが報じています。 Google stops notifying publishers of ‘right to be forgotten’ removals from search results | Google | The Guardian https://www.theguardian.com/technology/2024/feb/15/google-stops-notifying-publishers-of-right-to-be-forgotten-remova

大規模言語モデルや画像生成AIなどの機械学習モデルでは、ファインチューニングやLoRA(Low Rank Adaptation)といった手法によって、モデルの重みを微調整し、特定のタスクや目的に沿った出力を行うようにカスタマイズすることができます。香港科技大学の研究チームが、LoRAよりも計算コストと時間を削減できる新たな手法「DoRA(Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)」を発表しました。 [2402.09353] DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation https://arxiv.org/abs/2402.09353 Improving LoRA: Implementing Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation (DoRA) from Scratch https

企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 会社はChatGPTを禁止しているが、自分のスマートフォンからChatGPT（しかも有料契約している高性能版）にアクセスして、使ってしまえば良いではないか――。生成AIのビジネス活用が進む中で、そんな発想が生まれつつある。 サイバーセキュリティ企業の米BlackBerryが2023年8月に発表した調査結果によると、職場でChatGPTやその他の生成AIサービスの禁止を実施、検討している企業の割合は、世界全体で75％に達するそうだ。調査後にはChatGPT、生成AI全般への注目度がさらに高まっていることを考えると、この割合はその後さらに上昇している可能性が高い。 従業員が、社内の機密情報をChatGPTなどを入力した場合、それらの情報が外部サーバ

OpenAIは2月15日（現地時間）、テキストから最大1分間の動画を生成できる動画生成AIモデル「Sora」を大量のデモ動画と共に発表した。複数のキャラクター、特定の種類の動き、被写体と背景の正確な詳細を含む複雑なシーンを生成することができるという。 プロンプトから破綻のない動画を生成 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beautiful, snowy… pic.twitter.com

本記事では、1日目におこなわれた『龍が如く7 光と闇の行方』（以下、『龍が如く7』）のデバッグに関するセッション“「龍が如くスタジオ」のQAエンジニアリング技術を結集した全自動バグ取りシステム”をリポート。 セッションには、セガのQAエンジニア・阪上直樹氏と、ビルドエンジニアの粉川貴至氏が登壇した。 バグをハグしたくなる自動システム！ まずは阪上氏が開発者たちへ向けて、「バグは好きですか？」という質問からセッションがスタート。最初に龍が如くスタジオの各タイトルで、バグを発見した数の推移が公開された。ゲームの規模が大きくなるにつれ、バグも増加傾向にあるという。 そして全自動バグ取りシステムを運用した『龍が如く7』では、なんと25000ものバグが発見されたという。こう見るとネガティブな印象を受けるかもしれないが、バグ発見数が多ければ多いほど、ゲームクオリティがアップするということだ。 バグとい

Gemini って知ってますか？ めちゃくちゃ適当な説明をすると Google の ChatGPT みたいなもんです それの Gemini Pro っていう中ボスぐらいのやつのAPI （なんかプログラムとかで呼べるやつ）が公開されたんですが、なんとこれが正式リリースまでの期間限定で無料で使えます ので、今回はこれを使って遊ぶ方法を共有させていただきたいと思います まず試す試すのはとても簡単です Google アカウントは全人類持っているという前提で進めます Google AI Studio ( https://makersuite.google.com/ ) を開いてください すると利用規約への同意画面が表示されます ふ～ん。なるほどねもちろん聡明な皆様におかれましては、まずこの利用規約を熟読されると思います 熟読後に一番上のチェックボックスにチェックを入れて利用規約に同意し、右下の Co

Google検索終わってしまったの？という話で界隈が少し盛り上がっていてうーんはてなってなっていてそこはかとなく嬉しい。 goldhead.hatenablog.com orangestar2.hatenadiary.com 本件については僕も定期的に何かを言っている話ではあるんだけど、特にここ最近でキャッシュの検索もしなくなったってところが非常に象徴的だなあと思っています。キャッシュすることが著作権上問題だ何だで揉めたのが懐かしいよね。令和に至ってはウェブコンテンツの揮発性のほうがもはや問題である、と。 （個人的には依然として「なくなる権利」の方が重要と思っているだけど） 黄金頭さんが書いている「個人の日記が引っかからない」というのはもうずっと前から同感で、何かを見たことを共有したくて感想を探したところで例えば映画なら映画のあらすじサイトばかり引っかかる。体裁としては個人だけど明らかに広

【シリコンバレー=清水孝輔】米エヌビディアの時価総額が12日、一時米アマゾン・ドット・コムを抜いて世界時価総額ランキングで5位となった。生成AI（人工知能）ブームで同社が圧倒的なシェアを握る画像処理半導体（GPU）の需要が急速に高まったことで、テクノロジー大手の株式市場での勢力図が変わりつつある。エヌビディアの株価は同日の米株式市場で一時前週末比約3%上昇し、時価総額は約1兆8200億ドル（約

つい最近、会社の若手の人から、「勉強会やセミナーの時、いい質問かどうかを気にしてしまって、質問自体なかなか出来ない」というような相談を受けました。 その時にしたやりとりがなかなか有益だったかも知れないと思いまして、内容をまとめてみたくなりました。 この記事で書きたいことは、大体以下のようなことです。 ・勉強会やセミナーなどで「質問」をするのは、質問の内容によらず、とても大事だし重要なことです ・もちろん質問は「疑問点を解決する」為のものなんですが、周囲の人の理解を明確化する役にも立つし、話を掘り下げるトリガーにもなり得るし、リスナーの反応を確認する為の重要なポイントにもなります ・その為、場面にもよりますが、本来「いい質問をしよう」なんて考える必要はなく、「よくわかんなかった」「聞いてなかった」だけの内容でも、質問してもらえるだけで十分ありがたいです ・みんなもっと軽率に「質問」をしていく

Brilliant Labsは2月8日、マルチモーダルな人工知能（AI）アシスタントを搭載する世界初のスマートグラスだという「Frame」を発表した。スマートグラスとは、周囲に視覚的なオーバーレイを配置し、歩き回るとさまざまなテキストが表示されるウェアラブルデバイスだと考えている人にとって、Frameはまさに待ち望んでいた製品だろう。 Humaneの「Ai Pin」やrabbitの「rabbit r1」と同じように、Frameを使用すると、マルチモーダルな生成AIエージェントを通して、物理世界の物事を調べたりできる。ユーザーは、自分の目の前にあるものや、食品のカロリー、外国語の看板に書かれていることについて、常時オンのAIアシスタント「Noa」に質問できる。Noaは、「GPT-4V」（ビジュアルベースのクエリー）、「Stable Diffusion」モデル（画像生成）、「Perplexit

ChatGPTなどの高性能AIの開発で知られるOpenAIのサム・アルトマンCEOが、世界の半導体生産能力を拡大するために数百兆円規模の資金調達を計画していることが報じられました。 Sam Altman Seeks Trillions of Dollars to Reshape Business of Chips and AI - WSJ https://www.wsj.com/tech/ai/sam-altman-seeks-trillions-of-dollars-to-reshape-business-of-chips-and-ai-89ab3db0 文章生成AIや画像生成AIなどの開発にはGPUやAI専用チップなどの計算資源が大量に必要です。OpenAIはMicrosoftと協力して大規模なスーパーコンピューターの構築に取り組んでいますが、アルトマンCEOは公の場で「十分なサービス

2024/02/10に行われたYAPC::Hiroshima 2024で発表した内容です。 ■リンク LayerXにおけるEM実践例のご紹介 https://tech.layerx.co.jp/entry/2023/12/20/115724 カジュアル面談 https://jobs.lay…

「オブジェクト指向の継承を使うな」という主張が広まっているようです。なんでダメになったんでしょうか。 インターネットで見かけた「継承はダメ」という主張をいくつか眺めて、友人と議論しつつ、考えてみました。 「コードが読みにくくなる」 継承があると、メソッド呼び出しが実際にどのメソッド定義を呼び出すのか字面でわからない。 デバッガを使って、親クラスのメソッドに飛んだり、子クラスに飛んだりするのを追いかけないと行けない。 つらい。という主張。 めっちゃわかる。わかるんですが、これは「高度に共通化されたコードは読みにくい」という一般的な側面がかなり大きいような。 たとえば継承の代わりに高階関数を使うと、関数呼び出しがどのクロージャに飛ぶか字面でわからなくなる。 ひどいとコールバック地獄になって何が何やらになります。 継承がことさらにまずい理由を想像すると、すべてのメソッド呼び出しがポリモーフィック

「事前検死」というメソッドを使うと、プロジェクトの失敗率を大きくさげられてオススメ。それ用のGPTsも作った。 事前検死とは？事前検死というのは、失敗学で用いられるメソッド。プロジェクトの一番最初に、「プロジェクトは盛大に失敗したのだ！」という設定で、プロジェクトの生前葬と反省会を行う。 たとえば「新規サービスを作ったがローンチに失敗した何故だ！？」という問いからスタートし、 市場調査をしなかった プロトタイプを作らなかった ゴールラインをリリースに引いてしまっていた など、起こり得るプロジェクトの失敗を最初にシミュレートする。 事前検死の例たとえば、以下みたいに雑に入力した場合も、GPTsさんなら事前検死をしてくれる（もっと丁寧に企画書まるごといれると精度があがる）。 私: スマホを振るだけでビットコインがたまるDAOサービスを作りたい。 以下、AIさんの回答 スマホを振るだけでビットコ