Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting
In enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs), prior research primarily focuses on specific prompting techniques such as few-shot or zero-shot chain-of-thought (CoT) prompting. These methods, while effective, often involve manually intensive prompt engineering. Our study takes a novel approach by asking: Can LLMs reason effectively without prompting? Our findings reveal t
やっと。Google Pixel天気「Google ナウキャスト」提供
この記事のポイント 約 4 か月前の 2024 年 6 月に発表された AI 雨量予測モデル「Google ナウキャスト」が、ようやく提供開始 Google Pixel デバイス専用天気アプリの旧バージョン「天気情報（天気）」とそのリニューアル版「Pixel 天気（天気）」にて、現時点から 12 時間先までの降水予測を確認できる「Google ナウキャスト」が表示 ただし、Google Pixel デバイス専用天気アプリ「天気（天気情報）」「Pixel 天気（天気）」以外の「Google」アプリに帰属する「天気」機能では、まだ「Google ナウキャスト」は提供されず Google 日本国内法人 Google Japan は今から約 4 か月前の 2024 年 6 月に、「Google for Japan 2024」イベントにてニューラル気象モデル「MetNet」の最新バージョン「MetN
Googleがロボットアームに「靴ひもを結ぶ」「別のロボットを修理」などの難しいタスクを学習させる手法を発表
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindが、ロボットアームに複雑なタスクを学習させる手法を発表しました。発表された手法は人間の操作から学習する「ALOHA Unleashed」と物理シミュレーターでの学習をベースにした「DemoStart」の2種類で、それぞれ異なる手法でロボットアームにタスクを学習させられます。 Our latest advances in robot dexterity - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/advances-in-robot-dexterity/ ◆ALOHA Unleashed ALOHA UnleashedはGoogle DeepMindやスタンフォード大学が共同開発した2本腕の高性能ロボットアーム「ALOHA 2」を対象に開発された学習手法です。 AL
アークテリクス X スキップ、世界初のパワード衣類 | Mo/Go パワードパンツ
Googleの秘密研究機関であるGoogle Xから設立され、2023年にスピンオフしたスタートアップ企業のスキップ(Skip)は、科学者、エンジニア、デザイナーで構成されたアークテリクスのアドバンストコンセプトチームとパートナーシップを結び、移動性の問題に直面する人々をサポートするムーブウェアを公開しました。 スキップは、通常のパンツのように着用できる「スマーティーパンツ(Smarty Pants)」を開発してきました。この外骨格デバイスは、ロボット工学と人工知能(AI)を組み合わせて、着用者が移動しようとしている場所と、どこに力を加えるべきかを予測できます。 スキップの外骨格デバイスは、アークテリクスのガンマハイキングパンツと共に、世界初のパワード衣類およびムーブウェアである「Mo/Go パワードパンツ」として開発されました。Mo/Goは、自然界で最も優れた登山家の1つであるヤギ(Mo
Googleは対話型AI「Bard」のミスで時価総額1000億ドルが吹き飛ぶ、現実味を帯びる生成AI倒産 【生成AI事件簿】顧客からの問い合わせに誤回答、社内規則や契約書類で重大ミス、大切な場面で失敗して評判失墜など | JBpress (ジェイビープレス)
生成AIを活用する企業は増える一方だが、それとともに、AIの間違いによって損害を被る企業も増えている。 エア・カナダはチャットボットの誤回答で賠償金を支払うはめに。別の企業は生成AIが作成した解雇合意書に重要な項目が欠落していたため、高額な和解金を支払わなければならなくなった。 企業に求められるのは、生成AIは間違いを犯すという前提に基づいた準備や行動。AIが間違えているかどうか分からない領域では活用すべきではない。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） チャットボットで損害を被ったエア・カナダ 企業内でのAI活用が加速している。社員や顧客と自然な言葉でやり取りできる生成AIが登場したことで、AIを応用できる業務が増え、具体的な成果も見えやすくなったためだ。 たとえば、カナダで1855年に設立され、現在では同国で最大の規模を誇るTD銀行（Toronto-Dominion Bank）は、コンタ
我々の愛したGoogle検索はすでに死んでいる - novtanの日常
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
google/siglip-base-patch16-256-multilingual · Hugging Face
SigLIP (base-sized model, multilingual) SigLIP model pre-trained on WebLi at resolution 256x256. It was introduced in the paper Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training by Zhai et al. and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing SigLIP did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. Model description SigLIP is CLI
［CEDEC 2017］「Pokémon GO」に至るNianticの道のりを日本人スタッフが紹介した基調講演の模様をレポート
［CEDEC 2017］「Pokémon GO」に至るNianticの道のりを日本人スタッフが紹介した基調講演の模様をレポート ライター：大陸新秩序 ゲーム開発者会議のCEDEC 2017が2017年8月30日から9月1日にかけて，神奈川県のパシフィコ横浜で開催された。本稿では，9月1日に行われた基調講演「"GO OUTSIDE! Adventures on foot"」の模様をレポートしよう。 本講演は2部構成となっており，前半はNianticのDirector of Asia Pacific operations 川島優志氏が，同社のこれまでの取り組みなどを紹介。後半は，「Pokémon GO」（iOS / Android）のSenior Product Managerである野村達雄氏が，同作の開発経緯や現在までの動向などを振り返った。 川島氏は，最初にNianticの設立経緯を紹介。
大規模言語モデルによる気象予報が、スパコンの予想を超える｜Google研究所からの論文（12月22日 Science 掲載論文） - Lab BRAINS
今年は大規模言語モデル（LLM）の様々な分野へ導入した論文がトップジャーナルに溢れるようになる元年と言えるかも知れない。一般の方ににとってLLMは、ChatGPTのようなテキストを学習させたモデルを指すのだと思うが、元々ノンリニアーな情報を扱う生物学では、早くから様々な目的でLLMの導入が進んでいる。最も普及しているのが蛋白質の構造予測もでるαフォールドだろう。 過去の経験は未来の予測に重要だが、これまでの予測はデータをなんとか法則に落とし込んで、その法則を未来に適用してきた。これに対しLLMでは、過去のデータを自然にコンテクスト化して、そこから最も確率の高い結果を導き出す。まさに生物情報に合致したモデルと言えるが、これと似ているのが気象現象だ。 本日紹介する論文 今日紹介するGoogleの2つの研究所からの論文は、3700万パラメーターを持つニューラルネットを用いて、地球規模で過去の気象
Googleが最新の天気予報ソフトを開発、めっちゃ当たるってよ
Googleが最新の天気予報ソフトを開発、めっちゃ当たるってよ2023.11.16 08:00150,044 Thomas Germain -Gizmodo US- ［原文］ （ R.Mitsubori ） 明日天気になあれ。 ついに、｢今日どんな服装で出かけたらいいか｣ロボットが教えてくれる時代が来ましたよ。GoogleのAI部門であるGoogle DeepMindは、従来のシステムを90％以上上回る最新の天気予報モデルを発表しました。その名も｢GraphCast｣という機械学習モデルで、天気予報アプリよりも早く正確に、しかも効率的にこの先10日間のお天気を教えてくれます。 現地時間の14日、Googleの研究チームは論文を発表。そのなかで｢我々はこれが、天気予報の転換点になると確信しています｣と記しています。 大量の過去気象データから未来を予測現在の天気予報は一般的に｢数値天気予報（N
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GitHub - google-research/scenic: Scenic: A Jax Library for Computer Vision Research and Beyond
Google、ベトナムにデータセンター 情報を域内で管理 - 日本経済新聞
グーグル、「サードパーティーCookie廃止」方針を転換へ
https://techcrunch.com/2022/01/25/google-kills-off-floc-replaces-it-with-topics/
［社説］Google処分が映すデジタル規制の課題 - 日本経済新聞
Google、東京にサイバー防衛拠点 アジア太平洋で初 - 日本経済新聞
Jeff Dean (Google): Exciting Trends in Machine Learning
Googleが高精度かつ高速にファイル形式を判別するツール「Magika」公開
キーワード検索 Good Keyword
Google、指で囲って画像検索 スマホに機能搭載 - 日本経済新聞
