はじめに Pythonの型ヒントにおいて、Unionは複数の型を受け入れることができる便利な機能です。しかし、Unionの過度な使用は、コードの可読性や保守性を低下させる可能性があります。本記事では、Unionをなるべく使わないようにすべき理由について説明します。 内容 ここでは2つのUnionを使って欲しくないケースについて説明します。 ケース1 from typing import Union U = Union[str, int] # str | int でも可 def test_union_change(p: U): if isinstance(p, str): p = 1 v = "1" test_union_change(v)

［解決！Python］exec関数やglobals関数を使って変数を動的に定義するには：解決！Python exec関数を使ってモジュールのトップレベルで動的に変数を定義したり、globals関数の返す辞書を使ってグローバル変数として動的に変数を定義したりする方法と、その注意点を紹介する。 # exec関数を使って、変数を動的に定義 names = ['foo', 'bar', 'baz'] values = [0, 1, 2] for n, v in zip(names, values): exec(f'{n} = {v}') print(foo)  # 0 print(bar)  # 1 print(baz)  # 2 # 関数ブロックで同様なコードを書いても動かない def func0(): names = ['x', 'y', 'z'] values = [0, 1, 2] for

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第41回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 言語モデルの計算を最大50%高速にする「MoD」をGoogleが開発 「画像生成AIのモデルサイズを大きくすればいいとは限らない」をGoogleなどが実証 ピクセルを1つずつ予測するのではなく、画像を粗い解像度から徐々に高解像度へと生成する、高速かつ高品質な画像生成AI「VAR」 パラメータ効率の高いファインチューニング手法「ReFT」をスタンフォード大学などが開発 GPT-4超えの精度でスマートフォンに導入できる20億パラメータを持つオンデバイスAIモデル「Octopus v2」をスタ

Constrained K-means Clustering (クラスタサイズの制限をしたK-means法) を調べてみた

www.technologyreview.com 日本語版にはまだ翻訳があがってないので取り上げておく。 [追記]：日本語版に「誰もがオープンと言い出した ——AI業界で攻防、オープンソースの定義を巡り」が公開されている。 「テック業界はオープンソース AI のなんたるかで合意できない。それは問題だ――その答えが、このテクノロジーの未来を誰が形作るかを決めるかもしれない」という文章である。記事の冒頭を訳してみよう。 突如として、AI 界隈で「オープンソース」が最新のバズワードになっている。Meta はオープンソースの汎用人工知能を作ると宣言した。またイーロン・マスクは、AI モデルをオープンソースにしていないと OpenAI を訴えている。 時を同じくして、オープンソースの覇者として名乗りを上げるテックリーダーや企業も増えている。 しかし、根本的な問題がある――「オープンソース AI」が何

はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、

ポイント Stable Audio 2.0は、AIが生成するオーディオの新たなスタンダードとなるもので、44.1KHzステレオで3分までの一貫した音楽構造を持つ高品質なフルトラックを生成します。 このモデルは、ユーザーが自然言語のプロンプトを使用してサンプルをアップロードし、変換できるようにすることで、オーディオからオーディオへの生成を導入しています。 table Audio 2.0は、AudioSparx 音楽ライブラリからライセンスされたデータセットのみでトレーニングされ、オプトアウトのリクエストに対応し、クリエイターへの公正な報酬を保証します。 Stable Audio のウェブサイトをチェックして制作を始めてみてください。 Stable Audio 2.0をご紹介します。このモデルは、1つの自然言語プロンプトから、44.1KHzステレオで、最長3分までの一貫した構造を持つ高品質のフ

CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about

カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万

AI開発企業のCohereがGPT-4と同等の性能を備えた大規模言語モデル「Command R＋」を発表しました。Command R＋は日本語での応答にも対応しており、ローカルにダウンロードして実行可能なほか、ウェブ上で実行できるチャットアプリのデモも公開されています。 Introducing Command R+: A Scalable LLM Built for Business https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/ CohereForAI/c4ai-command-r-plus · Hugging Face https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus Command R+ https://docs.cohere.com/docs/command-r

読売新聞グループ本社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：山口寿一、以下「読売新聞」）と日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下「NTT」）は、生成AIのガバナンスのあるべき姿についての共同検討を2023年の秋に開始し、現時点での提言として以下の通り「生成AIのあり方に関する共同提言」を本日発表します。 共同提言の概要 【生成AIに関する基本的な現状認識】 生成AIは人間にとって使いやすいインターフェースやエクスペリエンスを備えており、その活用により労働生産性の向上が期待される。一方で、現状は結果に対する正確さを担保しきれず、その無制限な利用は人間・社会にとって様々な課題をもたらす側面もある。人間は生成AIの規律と活用を両立する方策を、技術・制度双方の観点から実現する必要がある。 【主要論点】 ■論点1：「AI×AE（アテンション・エコノミー）の暴走」への

「生成ＡＩ、規律・活用両立を」　読売新聞社とＮＴＴが共同提言 時事通信 社会部2024年04月08日18時39分配信 読売新聞（写真上）とＮＴＴの看板 読売新聞グループ本社とＮＴＴは８日、普及が進む生成ＡＩ（人工知能）について「規律と活用を両立する方策を実現し、適正な『道具』としていく必要がある」との共同提言を公表した。両社は生成ＡＩのガバナンスのあり方について昨年秋から検討してきた。 著名歌手ら２００人、ＡＩに懸念　Ｂ・アイリッシュさんら署名 提言では生成ＡＩの利点として、要約機能を挙げ、「入力と出力の検証が比較的容易」で「労働生産性の向上が一定程度期待される」とした。インターネット経由で提供されるため、世界中で利用できる点も挙げた。 一方、生成ＡＩは「自信たっぷりにうそをつく」状態に陥りやすいとも指摘。正確かつ価値ある情報を提供し対価を得るジャーナリズムなどでは、情報提供のインセンティ

“非親告罪化”にさまざまな意見 この署名ページを巡っては、漫画家の森川ジョージさん（＠WANPOWANWAN）が同署名に賛同してほしいと自身のXアカウントに投稿。「漫画やイラスト作画の近い将来のツールとして使用できるものを大変な労力で作っている技術者もいます。その人達のためにも必要なことだと思います」と説明していた。 一方で森川さんは、具体案として記載のある「AI生成物に関してのみ、親告罪ではなく非親告罪とする法律」に関しては「非親告罪はどうかと思う」と異を唱えている。親告罪とは、告訴がなければ起訴されない罪を指す。例えば、著作権侵害罪は現状一部を除き親告罪となっているが、もし全て非親告罪となれば、著作権者ではない人たちも違反者を訴えることが可能になる。 X上でもこの部分について、さまざまな意見が上がっている「非親告罪化したら、二次創作はもちろんネットの拾い画像も全部しょっ引けて焼け野原に

Metaの幹部と弁護士が「訴訟リスクをふまえてでも著作権保護コンテンツをAIトレーニングに使用することを検討していた」ことを、秘密会議の記録をもとにThe New York Timesが報じました。 Four Takeaways on the Race to Amass Data for A.I. - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/ai-data-tech-takeaways.html Tech giants: How tech giants cut corners to harvest data for AI - The Economic Times https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/how-tech-giants-c

セキュリティ企業の「Wiz」が、悪意のあるAIモデルをHugging Face上で実行することでそのAIモデルを通してHugging Faceのシステムに侵入できる脆弱(ぜいじゃく)性を発見したと発表しました。 Hugging Face works with Wiz to strengthen AI cloud security | Wiz Blog https://www.wiz.io/blog/wiz-and-hugging-face-address-risks-to-ai-infrastructure Hugging Face partners with Wiz Research to Improve AI Security https://huggingface.co/blog/hugging-face-wiz-security-blog We uploaded a backdoo