Amazon Web Services(AWS)は、生成AIに自然言語で作りたい業務アプリを説明すると、自動的に業務アプリの開発が行われる新サービス「AWS App Studio」をプレビュー公開しました。 7月11日に開催されたAWS Summit New York City 2024でAWS App Studioが発表された AWS App Studioはソフトウェア開発のスキルがなくとも、業務アプリケーションを数分で開発できるとしています。 生成AIにアプリを説明、要件……
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2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジは「プラットフォームエンジニアリング」「クラウド開発環境」、AIを活用した「AI拡張型開発」など。ガートナー 調査会社のガートナージャパンは、2024年以降のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表しました。 同社が発表した戦略テクノロジトレンドは以下です。 ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス これまでソフトウェアエンジニアリングにおける意志決定は、責任者の直感的な感覚や経験、スプレッドシートなどでの進捗管理などを基に行われてきました。 ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンスは、これをソフトウェアの開発ライフサイクルにおいて、例えばどれだけのコードが新規作成されたか、リファクタリングされたか、どれだけのプルリクエストが発生し、いくつがレビューされたか、などの精緻な数値によって
本稿は、自動車技術会誌「自動車技術」Vol.75 No.4(2021年4月1日発行)への著者の寄稿を、自動車技術会の許諾を得て転載したものです。 1. Software 2.0 深層学習が目覚ましい発展を遂げて、画像認識や音声認識などの人工知能の分野で新しい応用分野を切り開いている。一方で、人工知能というよりも、新しいプログラミングパラダイムとして深層学習に注目している人たちがいる。テスラ社の人工知能およびオートパイロット部門のディレクタであるAndrej Karpathy は、2017 年11 月に書いたブログの中で、「ニューラルネットワークは新しい識別器というだけではない。われわれがソフトウェアを開発するためのまったく新しい方法なのだ」と述べている(1)。これを彼はSoftware 2.0と呼んでいる。 1940 年代にストアードプログラム方式の電子計算機が発明されて以来、ソフトウェア
GitHub が GitHub Copilot Enterprise というサービスをはじめました。かなり革命的なのですが、とにかく高い。利用するには一人 60 ドル/月 (GitHub Enterprise Cloud 21 ドル/月 + GitHub Copilot Enterprise 39 ドル/月)かかります。なので、気になってる人向けに実際に使ってみて何が嬉しいのかを雑に書いてみます。 Pull-Request サマリーの自動生成GitHub の Pull-Request を出すとき、レビューして貰うためにこの Pull-Request の変更点を整理して書くと思うのですが、これを自動生成してくれます。 https://github.com/sile/pixcil/pull/2これは弊社の社員が個人のリポジトリで GitHub Copilot Enterprise の機能を利用
大規模言語モデルなどを抽象化し、生成AIアプリの開発を容易にする「LangChain」が初の安定版に到達 大規模言語モデル(LLM)やチャットモデルなどを活用したアプリケーション開発のためのフレームワーク「LangChain」が、初めての安定版となる「LangChain v0.1.0」に到達したことが発表されました。 LangChain v0.1.0 After a year of development, we've released LangChain v0.1.0 Read the full blog here: https://t.co/DDh7xZfO3p After talking with the users and developers, we released this stable version and focused the library on a few cor
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 (追記)なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル:Empowering Psychotherapy wit
LayerX バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニア兼マネージャーの松村(@yu-ya4)です。半年間に結婚祝いでいただいたたくさんのお酒が順調に減ってきているのですが、サントリーウイスキー角瓶 4Lペットだけはなくなる気配がありません。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の16日目の記事のはずです。 前回はosukeさんの『Azure AI SearchのSemantic Ranker』という記事でした。 次回はminako-phさんによるタメになる記事、『Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する 』が公開予定ですされました。 昨今のAIの進化には目を見張るものがあります。先日のOpenAI DevDayやMicrosoft Igniteでも様々な衝撃的な発表がなされました。今週は違う意味で衝撃的なニュースが多かったですが。 そのような時代です
株式会社ディー・エヌ・エー(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長兼CEO:岡村信悟、以下DeNA)は、スマートフォンでリアルタイム音声変換を実現できる生成AI技術を独自に開発しました。高品質・低コストの技術であることから、幅広いシーンでの活用の可能性を見込んでおり、このたび協業先の募集を開始したこともお知らせします。 今回開発した技術について DeNAでは2019年から自分の声が別人の声になる音声変換技術の開発を進めてきました。2021年に公開した「VOICE AVATAR 七声ニーナ」(公開は終了)を皮切りに、社内事業での技術検証を経て、誰でも手軽にリアルタイム音声変換を実現できるAI技術を開発しました。これにより、従来利用が難しかった動作環境においても多くの方が音声変換AIを利用できるようになります。 リアルタイム音声変換AIは、音声を受け取るAIと変換音声を出力するAIのペアからなりま
こんにちは、Ubie(ユビー)株式会社のUbie Discoveryという組織で、ソフトウェアエンジニアとして働いている八木(@sys1yagi)です。 ChatGPTが賑わっていますね。正確にはGPT-3.5やGPT-4といった大規模言語モデルのブレークスルーが賑わっているわけですが、一般的にはChatGPTを通して大規模言語モデルに触れるというケースがほとんどだと思います。 ChatGPTの業務利用のリスクChatGPTを使った業務効率化のアイデアなどが散見されますが、ChatGPTの場合、Open AI社によって入力内容を学習等に利用される場合があります。 基本的に会社で契約を結んでいないWebサービス等に対して、業務に関連するデータを入力するべきではないわけですが、便利さのあまりについつい入力してしまうケースもあるかもしれません。各社においては法務等と連携して利用に関する注意喚起等
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米OpenAIの研究チームが開発した「Video PreTraining (VPT): Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos」は、人間がプレイするMinecraft(マインクラフト)の映像から複雑な動作を学習するモデルだ。学習したモデルは、熟練した人でも20分以上かかるダイヤモンドツールの作成を10分程度で成し遂げ、その有効性を示した。 人がプレイしたマインクラフトのプレイ動画がWeb上に多く存在する。今回のモデルはこの膨大な動画データで学習するわけだが、これら動画からは何が起きたかが分かるだけで、マウスの動きやキーの押し順
本記事では、1日目におこなわれた『ファイナルファンタジーVII リメイク』(以下、『FFVII リメイク』)のデバッグに関するセッション“"FINAL FANTASY VII REMAKE"における自動QAシステムの構築と運用”をリポート。 本セッションで語られたのは自動QAシステムについて。まずQAとは、Quality Assuranceの略称で、日本語で言えば、品質保証。ゲーム開発においては、ゲームが正しく動作しているか、バグが発生しないか、検証する仕事・部門・チームのことを指す。ゲームファンにとっては、デバッグと言ったほうが伝わりやすいかもしれない。つまり、自動QAシステムとは、自動でデバッグをおこなうシステムということだ。 セッションには、スクウェア・エニックスのAIエンジニアを務める太田健一郎氏が登壇した。 ゲームに最適化した自動QAシステムを目指して ゲームというのは、そもそも
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