生成AI検索エンジンのPerplexityはクローラーを防ぐ「robots.txt」を無視してウェブサイトから情報を抜き出している
Perplexityは生成AIを利用した検索エンジンであり、ユーザーの質問に対してAIが直接回答を生成できるほか、ユーザーのプロンプトに基づいたウェブページを生成する「Pages」という機能を提供しています。そんなPerplexityが、検索エンジンやAIトレーニングなどのボット(クローラー)を制御するテキストファイル「robots.txt」の指示を無視し、管理者がPerplexityの巡回を禁止したウェブサイトにもアクセスしていることが判明しました。 Perplexity AI Is Lying about Their User Agent • Robb Knight https://rknight.me/blog/perplexity-ai-is-lying-about-its-user-agent/ GoogleやBingなどの検索エンジンやChatGPTをはじめとする生成AIは、ク
自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog
はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
Hanabi.rest | AI-based API building platform
AI-based API building platformBuild a REST API from natural language and screenshots using AI, deploy it on Cloudflare Workers, and immediately roll it out globally. Works anywhereHanabi.rest creates multi-runtime APIs for web standards. In addition to operating on a live editor on the web, it generates code that works with Cloudflare, Fastly, Deno, Bun, Lagon, AWS, or Node.js.. Live SandboxGenera
NotebookLM: Personalized AI
NotebookLM gives you a personalized AI, grounded in the information you trust.NotebookLM is only available in the U.S. for users 18 and up.Try NotebookLM Collaborate with a virtual research assistantWhen you upload the documents that are central to your projects, NotebookLM instantly becomes an expert in the information that matters most to you.
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
この記事の概要 ・本記事は、東京都の文章生成AI利用ガイドラインに基づき、都職員による生成AIの活用事例集の評価と改善案を提案しています。 ・著者は生成AIを利用した事業でCTOを務める株式会社Trippyのsaip (@_saip_) です。 ・東京都が提供する事例集には創意工夫が見られる一方で、プロンプトの誤用や古い認識も指摘されています。 ・平易な言葉を使用し、ChatGPTの活用法について解説しており、AIを使ってストレスフリーな生活を送る方法を提案します。 ・良いプロンプトの作成方法やマークダウン記法の正しい使用方法、高品質なプロンプトの例も紹介しています。 ・AIとの効率的なコミュニケーションを促進するための具体的なテクニックが多数含まれています。 GPT-4で作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務
Slackで動くChatGPTのチャットボットをGoogle Apps Script（GAS）でサクッと作ってみる
Slackで動くChatGPTのチャットボットを作りたい 本記事では、Slackで下記仕様を実現できるChatGPTのチャットボットをGoogle Apps Script（GAS）でサクッと作成していきます。 botが所属するSlackのチャンネル内でメンションされると、スレッドで返信する botとのダイレクトメッセージの場合は、メンション無しでもスレッドで返信する botが参加しているスレッド内でのメッセージには、メンション無しでも（スレッド内の会話内容を読み取った上で）返信する また、下記項目も自由に設定することができます。何でも明るく回答してくれる社内のアイドル的なbotを作ってみるのも良いかもしれません。 botのアイコン、振る舞い（人格・役割など）の設定 gpt-3.5-turboやgpt-3.5-turbo-16kなどのGPTモデル設定 今回のbotは、非エンジニアの方でも作成
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.
中国で売られるスマホには「消しゴムマジックで消せない場所」があるって本当？実際に試してみた - はやぽんログ！
インターネット上である投稿が話題だ。それは特定の中国メーカーのスマートフォンでかつ、特定の場面で「消しゴムマジック」に準ずる機能を利用しようとすると「利用できない」というものだ。 その場面とは、北京にある天安門広場だ。北京の有名な観光地であるとともに、中国の歴史的な行事などで幾度も舞台になった場所だ。過去に天安門事件が起こった場所でもあることから、反政府的なデモを防ぐ目的で多くの警備兵が配置されていることでも知られる。 前述の反政府的なデモ防ぐ目的から、インターネット上でも、検閲が厳しい場所としても知られている。中国のネットユーザが天安門広場に飾られる毛沢東氏の肖像画を消した画像でも投稿してしまえば、そのアカウントはあっという間に凍結されてしまう。 今回フォロワーのなしみるく様よりこの2枚の写真を提供いただきました。 @Hayaponlog お疲れ様です🙏 Huawei機で天安門の写真で
「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
builder.ioでのLLMを使ったサービス開発の実際 - laiso
builder.ioのSteve Sewell(CEO)が書いた「まだChat Completions APIで消耗してるの？」というトーンの記事を読んだ builder.ioはQwikの開発元で知られるCMS SaaS(Qwikの話は出てこない) www.builder.io www.builder.io 記事はVisual CopilotというFigmaのデザインをReactコンポーネント等のコードに変換する機能の裏側について解説している 「FigmaをReactコンポーネントに変換！」だけだとプロ驚き屋アカウントに消費されて右から左に流れていきそうなニュースバリューだけど、昨今のLLMs App開発についての実践的なアーキテクチャの話とopinionatedなことが書かれているのが面白かったので紹介します この2つの記事で言いたいことは「ChatGPTというハンマーが万能過ぎてすべて
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
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