![AMD新CPUの「Ryzen AI 300」は、12コアCPUとSnapdragon Xを超えるNPUを搭載](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42f402679cbd0e88e8d11fc422d806960943fc22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1596%2F754%2F001.jpg)
はじめに この記事ではHugging Faceという🤗なサイトでAIのデモを作ってみることを説明します。 ただし、この記事に書いてある方法でデモを作ったとして、そのデモにより起きることに責任は持てません。あらかじめご了承ください。 Hugging FaceのZeroGPUとは ZeroGPU とは、デモの利用者が使う瞬間だけ高性能なGPUが借りられるというサービスです。現在はA100 40GBが一瞬借りられます。これを実現できているのは世界でHugging Faceだけでしょう。お値段は月額9ドル(約1500円)です。もし、ZeroGPUがなかったら、私は計算上40万円以上月に払っていることになります。それぐらいコスパの良い実験的サービスです。ぜひ使いましょう。 (ZeroGPUのページより引用) ZeroGPUの事前準備 まず、適当なクレジットカードを用意してください。次に、Huggi
「カスタム指示」を設定してプロンプトの入力を楽にする 同じ条件などをいつもプロンプトとして入力しているのならば、ChatGPTの「カスタム指示」機能を使うとよい。「カスタム指示」を設定すると、そこに入力した指示がチャット全体に対して適用される。この「カスタム指示」の使い方を紹介しよう。 「ChatGPT」を使っていて、毎回、同じ条件などをプロンプトとして入力していることはないだろうか? ChatGPTはトークン数(入力文字数)に制限があるため、毎回のように同じ条件などを入力していると、他の条件が書き切れなくなることがある。 このような場合、事前に条件などを設定しておき、全てのチャットに反映できる「カスタム指示(Custom Instructions)」機能を使うと便利だ。ここでは、Web版のChatGPTによる設定方法と注意点を紹介しよう。 なお「カスタム指示」機能は、以前は有料版のみに提
富士通は6月3日、東洋大学と共同で、カスタマーハラスメント疑似体験機能とナラティブフィードバック機能を備えた、カスタマーハラスメント体験AIツールの開発を公表した。 これは、従業員が応対スキルを身に付け、カスタマーハラスメント応対の負担を軽減することを目指したもので、体験結果から推定した個人の特性に合わせたナラティブを自動で生成し、応対スキルを向上させるものとしている。 この体験AIツールは、カスタマーハラスメント疑似体験機能とナラティブフィードバック機能の2つの機能で構成されている。 カスタマーハラスメント疑似体験機能では、特殊詐欺訓練AIツールのAIトレーナー技術を応用し開発。この機能では、犯罪心理学の知見を活用してカスタマーハラスメントの共通する会話のパターンを学習し、それを再現するAIトレーナーと臨場感のある会話をすることで、さまざまな業種でのカスタマーハラスメントへの応対の疑似体
Masakazu Asama @m_asama いま Google Maps を名乗る方から電話がかかってきて「営業時間を教えて欲しい」ということだったんだけど、完全に人間じゃなかったんだけど完全に人間だった。。。ちょっとした恐怖のようなものを感じてしまった。。。 2024-06-03 12:17:58 Masakazu Asama @m_asama 平日の営業時間しか答えなかったら「土日はやってるのか?」と聞かれて、土日はやっていないと答えたら「『月曜日から金曜日のx:xx~x:xxで土日はやってない』で間違いないか」と聞かれ間違いないと答えたら「ありがとうございました」といって切られた。。。 2024-06-03 12:18:13
認知症リスク、AIで早期発見 歩き方を分析、社会で見守り 時事通信 経済部2024年06月03日07時04分配信 【図解】65歳以上の認知症・軽度認知障害(MCI)の推計 人工知能(AI)を活用して歩き方などを分析し、認知症の早期発見や見守りにつなげる取り組みが進められている。症状の進行に気づかず受診が遅れたり、徘徊(はいかい)したりするリスクを軽減し、高齢者本人や家族の不安感を和らげるのが狙いだ。 血液検査で認知症予測 発症前に、早期治療へ展望―東京大など 富士通傘下のコンサルティング会社リッジラインズ(東京)は2月から、国立循環器病研究センター(大阪府吹田市)、AIベンチャーのノエル(名古屋市)とともに、認知症特有の歩き方の特徴を感知する仕組みを開発している。解析には、富士通が開発した体操競技の採点支援システムに使われる、姿勢認識のAI技術を活用。公共施設などのカメラ映像から小刻みな歩
サイバーエージェントは23年にもMLOpsに関する研修資料を公開していたが、この際に公開したのはMLOpsの応用編に関する資料のみだった。「より良いMLOpsを構築するには、アプリケーションやインフラの知識も必要。そのため、24年は、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加し、新たに実践編が加わえて、より業務を意識した講義が追加した」(同社) 関連記事 サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ サイバーエージェントは、新入社員の研修で使ったという資料を無償公開した。内容は、AIや機械学習アルゴリズムの開発手法「MLOps」に関するもので、全140ページ。 サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説 サイバーエージェントは、同社の新入社員研修で使った資料「システム運
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49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 アニメの“中割り”を生成してアニメーションに仕上げる「ToonCrafter」 1枚の画像とモーションデータからダンス動画を生成するAIモデル「MusePose」 リアルタイムでストリーミング動画を変換するAIモデル「StreamV2V」 写真1枚から人物やキャラクターの話す動画を生成するモデル「V-Express」 人の手で塗った数枚の線画から、残りのアニメーションを自動彩色できるAIモデル アニメの“中割り”を生成してアニメーションに仕上げる「ToonCrafter」アニメーション制
AI検索エンジンのPerplexityが、ユーザーのプロンプトに基づいてカスタマイズ可能なウェブページを生成する新機能「Pages」を発表しました。Pagesは、教育者や研究者、趣味の人々が知識を共有するのに役立つように設計されているとのことです。 Introducing Perplexity Pages https://www.perplexity.ai/hub/blog/perplexity-pages Perplexity will research and write reports - The Verge https://www.theverge.com/2024/5/30/24167986/perplexity-ai-research-pages-school-report Pagesがどんな機能なのかは、以下のムービーを見るとよくわかります。 Introducing Perp
こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル(LLM)は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成(RAG)は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生
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