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NotebookLM NotebookLMはGoogleが提供している生成AIを活用したサービスです。なんと(2024年10月現在は)無料で使えます。 NotebookLMは、Googleの生成AI Geminiのロングコンテキスト(多くの量のプロンプトを扱うことができるという意味)の特徴を活かした、文章の要約やQA対応が得意です。文章は、直接プロンプトに入れている(と思われる)ので、単なるRAGとは違う(と思われ)ます。 RAGとロングコンテキストのどっちが良いのかというのは、色々議論があるようです。例えばLost in the Middle: How Language Models Use Long Contextsという論文では「ロングコンテキストの真ん中の情報は失われるよ」みたいなことが書いてありますがRetrieval Augmented Generation or Long-C
Similar to great sales and service people, customer agents are able to listen carefully, understand your needs, and recommend the right products and services. They work seamlessly across channels including the web, mobile, and point of sale, and can be integrated into product experiences with voice and video. 1.Alaska Airlines is developing natural language search, providing travelers with a conve
State of AI Report 2023 The State of AI Report analyses the most interesting developments in AI. We aim to trigger an informed conversation about the state of AI and its implication for the future. The Report is produced by AI investors Nathan Benaich and the Air Street Capital team. Download 2023 Report Compute Index 📧 Newsletter Now in its sixth year, the State of AI Report 2023 is reviewed by
AdeptやWayveなどに投資するAI特化のベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が160ページ以上に渡って、AIの現状をまとめたレポート、「State of AI」の2023年版が、2023年10月12日に公開された。 このレポートには今押さえておくべき生成AI市場や技術の状況が豊富な事例やデータとともにまとまっており、生成AIに事業として取り組む関係者は一度は目を通すべき内容になっている。 とはいえボリューミーなレポートを読む時間をなかなか確保できないという方も多いだろう。本記事では、そんな方々向けに特に興味深いスライドをピックアップして紹介していく。 State of AIについてこのレポートは、英国のAIに特化したベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が2018年から毎年発行している、AIの現状を、豊富な統計データとともに網羅的にまとめ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館(以下、「当館」とします。)が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
はじめに 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門~木探索とメタヒューリスティクス という書籍を出版することになりました! 本記事を読んで気になっていただけたらご購入をご検討いただけるとうれしいです! この記事で得られる技術 ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する ゲーム木探索をするのに適したクラス設計 主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 この記事の特徴 汎用アルゴリズムの実装例による他ゲームへの応用力と、実際に動作可能なサンプルコードによる具体的実装イメージの両視点でわかりやすくした(片方しか記載のない記事が多い) サンプルコード付き日本語記事がほぼないDUCTを解説している サンプルコードは印のついたメソッドを実装したクラスさえ書けば、アルゴリズム部分を変更せずそのまま他のゲームで動作可能になっている この記事で扱わない関連技術 探索の高速化 多様性の確保
第2節 人工知能(AI)の現状と未来 第1節でみたように、人工知能(AI)を中心とするICTの進化は、これまでのICT化で起こってきた定型的業務を代替するが、非定型業務や手仕事業務は代替してこなかったという状況とは違い、非定型的な知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られている。 人工知能(AI)を中心とするICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響等を総合的に検証するにあたり、特に重要と考える観点は、次の3つである。 ①人工知能(AI)の実用化の可能性 ②人工知能(AI)導入が雇用に与える影響と社会の受容性 ③人工知能(AI)導入による既存の仕事・業務の代替の可能性、および新規の仕事・業務の創出の実現性 上記①については、本節にて、過去の人工知能(AI)の歴史を振り返りつつ、これまでの人工知能(AI)ブームと現在起きている人工知能(AI)ブームを比較し、研究テーマや
Welcome to BomberlandAn open-source multi-agent AI competition inspired by Bomberman. Program intelligent agents using strategies from tree search to deep reinforcement learning and compete to reach the top of the global leaderboard. View on GitHub Try any strategyA fun way to learn and experiment with the latest algorithms, from tree search to deep reinforcement learning.
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内(AI事業本部内)でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践(チーム開発)でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。(動画インタビュー) 前の記事:網戸越しに景色を撮ると自分ちの庭みたいに見える > 個人サイト NEKOPLA Tumblr 腕木通信とは 腕木通信は、1793年にクロード・シャップによって発明された通信手段である。今でもよく知られているモールス信号(電信)が登場するよりも前の話だ。 どんな感じで情報を送るのか、自作の腕木通信機で試してみた。例として「我が輩は猫である、名前はまだない(WAGAHAI HA NEKO DEARU NAMAE HA MADA NAI)」というのを送ってみよう。 このクネクネした動きが「猫である(NEKODEARU)」を表している 全文は動画でどうぞ モールス信号はトン(・)とツー(
はじめに 品質管理部の河野です。先日、 ソフトウェアテストシンポジウム 2021 東京 の企画セッションで「仕様整理のためのテスト設計入門」というタイトルで発表してきましたので、本ブログでは発表に至った経緯や発表の感想などを報告いたします。 発表の経緯 まず、タイトルを見た方は、仕様を整理するためにテスト設計を使うのか? と考えられたと思いますが、その通りでテスト設計はテストケースを設計する行為なのですが、実はテストケースを設計する過程で仕様を整理していることが多いです。ということで、テスト設計のための技術である、テスト設計技法を理解しながら、演習を交えて仕様の整理を実感できるような構成でチュートリアル形式で90分の発表を行いました。 それで、このようなテーマを思いついたきっかけは、私が以前作成したテスト設計の入門のテキストを近くの開発者の方に「開発者向けにやったら需要ありますか?」と質問
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能(AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
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