生成AIのマルチモーダリティに関する技術調査【技術動向調査】 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、生成AI・基盤モデルのマルチモーダリティをテーマに4つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ 論文1: Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants 選定理由 論文概要 マルチモーダル基盤モデルの分類 マルチモーダル基盤モデルの流れと今後の展望 レビュー会FB 関連論文 論文2: Tracking Anything in High Quality 選定理由 論
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時雨堂を支える採用
概要 時雨堂が求めている人材について書き出してみた。 現状 技術の募集は常にしているので、興味がある方は申込必要事項を読んで応募してきてほしい、 管理の募集は現在行っていない 総務の募集は現在行っていない 注意 給与については社員全員が同じ事もあり、社員のプライバシーを考慮して公開はしていない。 ただし、最初の @voluntas との雑談時に今までの実績、今期の想定などを隠さず伝えるので安心して頂きたい。 給与 時雨堂の月収は高くはなく、さらに賞与の保証はない。 まずは、この点を理解した上で応募してきてほしい。 賞与 実績として 0 円もあるし、1 人 1200 万円以上もある。 ここ数年は 1 人 1200 万以上を継続しているが、保証は無い。 連絡手段 もし興味があるという人は時雨堂関係者または関係者と繋がっている人を捕まえてほしい。 雇用条件や会社概要については以下を読めば一通り書
業務改善提案書｜わかりやすく書くためのコツ【テンプレート付き】 - Kaizen Penguin
上記のとおり、最初の提案書はサマリー版としてA4の用紙1〜2枚程度に収まると理想的です。詳細なポイントは後述しますが、まずは簡潔に全体の概要をまとめることで打ち手やメリットについて明確に伝えます。良い提案は冗長な説明をしなくても伝わるものです。 業務改善ツールをお探しの場合は、octpathがおすすめです。 業務改善提案書に記載する項目 サンプルで記載されている項目について順番に解説します。もっとも重要な項目は「想定されるメリット・効果」です。 基本情報とタイトル 最上段に記載する共通部分です。少なくとも提案した日付と提案者がわかるようにしましょう。提案先に直接提出せず、特定の窓口などを介する場合は左上の部分に提出先や担当者名を記載すると良いです。今回、タイトル部分は汎用的な内容として例示していますが、ここである程度提案内容が理解できる形で記載しても構いません。例えば、「配送プロセスの標準
「日本でトップ5になれることをやる」今はAI専門家になった男の“変幻自在なキャリア”
「会社や市場が求めている役割にピボットし、変幻自在に職種を変えてきました」 こう語るのは、AI活用の領域で名高い野口竜司氏だ。2022年4月には、東大松尾研発のAIスタートアップであるELYZA（イライザ）の取締役CMOに就任。AIビジネスの推進や文系AI人材の育成など、AIの社会実装に向け奔走している。そんな野口氏には意外な経歴があった――。特定の領域でトップを走り続ける野口氏に、これまでのキャリアと仕事観について話を伺った。 Web>が一般に普及してすでに20年以上が経つが、未だにWeb業界のキャリアモデル、組織的な人材育成方式は確立していない。組織の枠を越えてロールモデルを発見し、人材育成の方式を学べたら、という思いから本連載の企画がスタートした。連載では、Web業界で働くさまざまな人にスポットをあて、そのキャリアや組織の人材育成について話を聞いていく。 インタビュアーは、Webデザ
ELIZA - Wikipedia
A conversation with Eliza ELIZA is an early natural language processing computer program developed from 1964 to 1967[1] at MIT by Joseph Weizenbaum.[2][3] Created to explore communication between humans and machines, ELIZA simulated conversation by using a pattern matching and substitution methodology that gave users an illusion of understanding on the part of the program, but had no representatio
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Sansan LabsのLLM活⽤から考えるLLMプロジェクトの要点整理 / LLM Project Essentials from Sansan Labs' LLM Use
#31 画像生成AIを実際にビジネス利用するためには -LoRA/ControlNet-