この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載（記述統計と回帰分析編）の続編で、確率分布に焦点を当てています。 この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を使いながら具体的に事例を見ていきます。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフト「R」などでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大

第38回人工知能学会全国大会 (JSAI2024) でマーケティングAIに関する研究発表を行いました！ こんにちは！ 即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」でデータサイエンティストをしている林勝悟といいます。 2024年5月に第38回人工知能学会全国大会(以下、JSAI2024)が静岡県浜松市で開催され、全国の大学や企業の研究者が一堂に会し、AIに関する研究発表が行われました。 Visionalグループは当学会に協賛し、株式会社ビズリーチから業務の一環として開発したマーケティングAIに関する研究発表やスポンサー展示を行いました。 本稿では弊社の研究発表や興味深かった研究について紹介いたします。 ビズリーチのマーケティングAIの研究発表 「ビズリーチ」は人材マッチングプラットフォームであるため、現在はマッチングのレコメンドが主なAI技術領域になりますが、それ以外にも自然言語処理や検

Reliable crawling 🏗️Crawlee won't fix broken selectors for you (yet), but it helps you build and maintain your crawlers faster. When a website adds JavaScript rendering, you don't have to rewrite everything, only switch to a browser crawler. When you later find a great API to speed up your crawls, flip the switch back. Crawlee is built by people who scrape for a living and use it every day to scr

画像系に参加することが比較的多いですが、NLP系も嗜む程度にやったりしてます 参加スタイルはソロで始めてそこそこの順位になったあたりで声かけてもらった方とチームを組むパターンが多いです kaggleとの出会い コンペに興味を持ったきっかけは、kaggleについて紹介しているweb記事をたまたま見かけたことでした。 もともと新卒入社した会社でDeepLearning関連のプロジェクトをやっていたのですが、社内にあまりノウハウが確立されておらず手探りで案件を進める日々を送っていました。自分なりに技術書を読んだり、webにある情報をかき集めたりしながら何とかやっていたものの、我流でやり続けることに漠然とした不安を感じていました。 そんな中、しばらくして転職活動をしてる際にたまたまkaggle取り組みについて紹介している記事を見かけます。kaggle自体は知っていて5年くらい前にアカウントだけ作っ

©2023 10X, Inc. 自己紹介 • 水谷優斗 ◦ 各種id: @tenajima • 株式会社10X データ基盤チーム データエンジニア ◦ 2023年2月入社 ◦ 小売企業企業へのダッシュボードの提供、社内データ基盤の運用 • 経歴 ◦ Fringe81(現Unipos) にデータサイエンティストとして新卒入社 ◦ データサイエンティストとして広告基盤の改善に取り組んだり、 HR SaaSのデータ活用に取り組ん だり ◦ 2021年4月頃からデータ分析基盤の作成、社内のデータ活用に取り組むようになる • 趣味 ◦ 野球とワンピース はじめにに ©2023 10X, Inc. 提供プロダクト お客様アプリ • 数万SKUから商品からスムーズにカゴを作成できるUX • キーワード・カテゴリ検索・お気に入り・注文変更・ 購入履歴といった基本機能 • 商品の受け取り方法を選択 • 注文

近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全

顔認識技術を利用したアプリケーションは身近なところにあります。たとえば、カメラで映した顔に猫耳やリボンなどのスタンプを自由に追加できる加工アプリ「SNOW」や、ビデオ会議ツール「Zoom」、「Microsoft Teams」で使用できるフィルター機能などがあります。これらの機能は、フェイストラッキング技術を利用しています。 この技術はアプリだけでなく、ウェブブラウザ上でも実現できます。今回は、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」を使って、ウェブカメラでリアルタイムに顔が認識されるデモを作成してみました。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」をJavaScript用にラップしたもので、ブラウザ上で機械学習モデルを手軽に利用できるようにする

はじめに こんにちは、推薦基盤ブロック、新卒1年目の住安宏介です。普段は推薦システムの開発・運用を担当しています。 2024年6月に開催されたコンピュータビジョン・パターン認識分野において世界最高峰の国際会議の1つであるCVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）2024に参加しました。参加レポートとして発表内容や参加した感想を紹介いたします。また、最後にZOZO NEXTが行っているワークショップのスポンサー活動についてZOZO Researchの清水から紹介いたします。 目次 はじめに 目次 CVPR とは 開催地のシアトルについて 学会のスケジュール 企業展示ブースの様子 ポスターセッションの雰囲気 採択数増加に伴うポスターセッションの懸念とその実際 特に、印象に残った研究発表 SLICE: Stabilize

AWS Machine Learning Blog Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) Today, we’re excited to introduce two powerful new features for Amazon Bedrock: Prompt Management and Prompt Flows, in public preview. These features are designed to accelerate the development, testing, and deployment of generative artificial intelligence (AI) applicat

GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraphRAGに挑戦中。。。 indexに時間がかかってます。。。 https://t.co/CG3M6tMiO4 pic.twitter.com/cDgxxTnbtl — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) Jul

この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 生成AIの導入が進む中、多くの企業が直面している課題が「RAG」の最適化です。RAGとは、大規模言語モデル（LLM）に外部データベースからの情報を組み合わせることで、より正確で最新の情報を含む回答を生成する技術です。 LLMが学習している内容は汎用的な情報であるため、例えば自社の社則の内容に即した回答を得られません。「ChatGPT」などにはファイル添付機能をアップロードして明示的に社則を提示し、回答を得る方法もありますが、もしLLMに指示や質問した内容に

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ

2. プロンプトの生成・テスト・評価プロンプトの生成・テスト・評価の手順は、次のとおりです。 2-1. プロンプトの生成(1) 「Anthropic Console」を開き、「Generate a prompt」をクリック。 (2) 作成したいプロンプトのタスクを入力。 今回は、「文書を最大10個の箇条書きにまとめる」と入力し、「Generate Prompt」ボタンをクリック。 プロンプトが自動生成されます。 (3) 「Continue」ボタンをクリック。 テスト画面に遷移します。 あなたは与えられた文書を簡潔に要約するタスクを行います。以下の文書を読み、最大10個の箇条書きにまとめてください。 <document> {{DOCUMENT}} </document> 以下の指示に従って要約を作成してください： 1. 文書の主要なポイントや重要な情報を特定してください。 2. 各箇条書きは

When building AI-powered applications, prompt quality significantly impacts results. But crafting high quality prompts is challenging, requiring deep knowledge of your application's needs and expertise with large language models. To speed up development and improve outcomes, we've streamlined this process to make it easier for users to produce high quality prompts. You can now generate, test, and

Cloudflare、すべての生成AIによるクローラーをワンクリックでブロックする機能を無料で提供開始 Cloudflareは、すべての生成AIによるクローラーをワンクリックでブロックする機能を無料で提供すると発表しました。 生成AIは人間が作成したテキストや画像、動画などを大量に読み込んで学習を行う必要があります。生成AIを開発している組織は、より多くの学習データを取得しようとしており、そのためにインターネット上の多数のWebサイトをクロールするBotを稼働させているのです。 しかしWebサイトの運営元として自分たちのコンテンツがこうした生成AIの学習に使われることを望まないところもあるでしょう。 Cloudflareの新機能はこうしたWebサイトが簡単に生成AIのBotによるクローラーをブロックしてくれる機能を提供してくれます。 下記がCloudflareのダッシュボード画面で、すでに

⚪︎ : 無制限のBasic、限度ありのAdvance △ : 限度ありのBasic Zed Atomの製作者達によって作成されたOSSのRust製エディタ。現状はMacOSのみで使用可能。そのほかのOSも現在対応中。パフォーマンスを重視しているので軽い。AIは搭載していないが、Copilotを使用することは可能。 Github : zed-industries/zed インストール方法 https://zed.dev/download からインストールしてください。(MacOSのみ) 使用方法 以下に詳しく書かれていました。 思考のスピードでコードを書け！！Rust製の次世代エディタ「Zed」 Positron VSCodeをベースにした次世代データサイエンスIDE。 インストール方法 https://github.com/posit-dev/positron/releases からイン

広島と言えば、お好み焼き。その味の決め手に欠かせないのが「ソース」です。 そのソースの開発現場で活用されているのが、実は建設現場の技術。どのようなものなのか、取材しました。 （広島放送局記者／児林大介）

WEB広告のマーケターの仕事をしているんだけど、AIイラストの誕生以来仕事の効率化が進んで本当に助かっている イラストにこだわらないといけないジャンルは知らないけど、「広告のアイキャッチとしてちょうどいいイラストが欲しいなぁ」ってくらいのときに人間の絵師に発注するって考えはほとんど湧かなくなってきている だって人間の絵師ってクソめんどくさいから 数年前はちょっとしたアニメ系のイラストが欲しいときには全部人間の絵師に発注しないといけなかった その経験から断言するけど、マジで絵師はめんどくさい 社会性の欠片もないやつばっかりで本っっっっ当にうんざりするよ こちらとしてはとにかく料金システムが明瞭で社会的な常識を持っていてやり取りがスムーズで後からギャーギャー喚かない人に依頼したいだけ でも、こんな社会人として当たり前の簡単な条件すら達成できない奴が蔓延ってるのが絵師界隈なんだよね 俺が経験した

国家公務員の長時間労働の是正が課題となっている中、警察庁は、資料の作成などに生成AIを活用し、業務を効率化するための検証を、今年度から始めることにしています。結果を踏まえ、早ければ来年度にも、実際の業務に導入したいとしています。 人事院の調査では、2022年度に超過勤務の上限を超えて働いた一般職の国家公務員の割合が全体の9.9％にのぼり、調査開始以降、もっとも高くなるなど、国家公務員の長時間労働が課題となっていて、各省庁には業務の合理化や効率化が求められています。 こうした中、警察庁は今年度、生成AIを活用して、業務を効率化するための予算7億円を計上していて、近く、調査・研究の名目でシステムの運用を始めます。 過去の国会答弁や、警察白書などから警察特有の用語や文脈を学習させ、資料や通達の文案の作成、外国の文書の翻訳、各地の警察からの問い合わせへの回答などにどの程度対応できるか、また、作業時

朝日新聞社の文章校正AI 「Typoless（タイポレス）」 がMicrosoft Wordアドインとして使えるようになりました。あなたのWordに新聞社のAI校正を 株式会社朝日新聞社（代表取締役社長：角田　克）提供の文章校正AI「Typoless（タイポレス）」がMicrosoft Wordのアドインとして使用できるようになりました。これにより、Microsoft Wordでの文章作成中にリアルタイムでの校正が可能となり、より効率的な文書作成が実現します。 TypolessはこれまでWebアプリケーションで提供されていましたが、今回のアップデートにより、Microsoft WordのOfficeアドインとしてインストールできるようになります。Microsoft Word内で直接AI校正を利用できるため、作業効率が大幅に向上します。 この機能は現在の料金のまま、プレミアムプラン、エンター

サイバーエージェントは7月9日、大規模言語モデル（LLM）「CyberAgentLM3」を一般公開した。225億パラメータの日本語AIモデルで、既存モデルをベースに使わずスクラッチで開発した。モデルは商用利用可能なApache License 2.0で提供しており、Hugging FaceでAIモデルとデモをそれぞれ公開している。 日本語能力を評価する指標「Nejumi LLM リーダーボード3」では、米MetaのLLM「Meta-Llama-3-70B-Instruct」と同等の性能を記録。サイバーエージェントは「スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてはトップクラスの性能」と説明している。 サイバーエージェントはこれまでも日本語に特化したAIモデルの開発に取り組んでおり、23年には独自の日本語LLM「CyberAgentLM」や「CyberAgentLM2」を公開。24年6月には大

インド在住のライター兼エンジニアのニティン・シャルマ（Nitin Sharma）氏（詳細は同氏LinkedInプロフィールページを参照）がMediumに投稿した記事『GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介』では、GPT-4oの実用的な使用例が紹介されています。 シャルマ氏が紹介するGPT-4oの使用例は、以下の表の通りです。 GPT-4oの6つの実用的な使用例

Claude神アプデ。「Artifacts」に共有機能が追加され、プログラミング知識なしでも自作のゲームやツールが公開できるようになった Anthropicは7月9日、同社のチャット型AI「Claude.ai」でゲームやプログラムコードなどを作成できる「Artifacts」機能に、「パブリッシュ」および「リミックス」機能を実装したことを発表した。 素人でも「Reactライブラリ」を活用可能に Artifacts made with Claude can now be published and shared. You can also remix Artifacts shared by others. 🎨 https://t.co/AjARvS0TDopic.twitter.com/d7D0n96tfr — Anthropic (@AnthropicAI) July 9, 2024 Ar

ソフトウェアエンジニア兼イラストレーターで、AI専門メディアGenerative AIとZeniteqを運営するジム・クライブ・モンジュ（Jim Clyde Monge）氏（詳細は同氏のLinkedInページを参照）がMediumに投稿した記事『Perplexityが「Pages」を発表 – 最強のAI記事ジェネレーター』では、検索AIのPerplexityの新機能であるPerplexity Pagesが紹介されています。 Perplexity Pagesの特徴を箇条書きにすると、以下のようになります。 Perplexity Pagesの特徴 Perplexity Pagesとは、特定のトピックについてPerplexityが検索して生成した文章をウェブ記事化するサービス。 Perplexity Pagesで生成された記事は、ウィキペディアのような簡潔なレイアウトをしている。 対象読者を「誰

AI駆動の検索エンジン「Perplexity」がrobots.txtを無視して情報を収集しているのではないかという指摘が6月に報道されていた。現在の状況はどうなのか、実際にPerplexityで検証した。 robots.txtとは robots.txtは、ウェブサイト管理者がサーチエンジンのクローラーやボット（ウェブページを自動的に巡回して情報を収集するプログラム）に対して、サイトのどの部分にアクセスしてよいかを指示するテキストファイルだ。通常、ウェブサイトのルートディレクトリに置かれ、「https://www.example.com/robots.txt」のようなURLでアクセスできる。 このファイルの主な目的は、サイトの特定部分をクロールから除外したり、サーバーの負荷を軽減したり、プライバシーや機密情報を保護したりすることだ。 ただし、robots.txtは「紳士協定」的な性質を持つ。

GitHubが提供しているプログラミング支援AIの「GitHub Copilot」が、GitHub上のコードを違法にコピーしているとして、開発者から訴訟を提起されました。しかし、担当判事は22件の申し立てのうち、20件を棄却しています。 Judge dismisses DMCA copyright claim in GitHub Copilot suit • The Register https://www.theregister.com/2024/07/08/github_copilot_dmca/ GitHub Copilotは2021年にGitHubが発表したソースコードの続きをAIが自動補完してくれるという機能です。GitHub CopilotはGitHub上のコードでトレーニングされているため、リリース後まもなく一部の開発者から「自分が書いたコードを出力している」という声が挙がり

あまりに良かったので即課金した。俺のデイリーAIニュースで活躍しまくり・・・なの、だが、あまりにも便利なのであっという間にポイントを使い果たしてしまった。 また、動画なのだが動画の画像自体にあまり意味がないので本当は音声だけ聞き流しながらじっくりと論文本体を目で追いかけたい。 そう、まるで優秀でやる気満々の大学生インターンが、隣で興奮気味に「これすごいんですよ」とギャーギャー騒いでるかのような反応を聞き流しながら「ふーん」と眺めたいのだが、NoLangだとそういう目的とはちょっと異なる。 そこで、Claude3を使ってChrome拡張を作ることにした。ちなみにChrome拡張を作るのは生まれて初めてではないが人生で二回目くらいだし前に作ったのは10年前くらいだからもはやChrome拡張素人と言える。 Chrome拡張には三つのファイルが必要だ。 まず、適当なディレクトリを作る。 そこに、以

OpenAIは2024年7月9日に中国からのアクセスをブロックしました。ところが、Microsoftのクラウドコンピューティングサービス「Azure」を経由することで中国からOpenAIのAIモデルを利用可能な状態が続いています。 OpenAI’s China Ban Doesn’t Apply to Microsoft’s Azure China — The Information https://www.theinformation.com/articles/openais-china-ban-doesnt-apply-to-microsofts-azure-china Microsoft Azure China offers Chinese businesses a loophole to OpenAI’s departure | Tom's Hardware https://www

テキストによるプロンプト（指示）から精細な画像を生成する画像生成AI。無料もしくは安価で利用できる環境が増えるなか、「どのAIを利用すればいいの？」という疑問も自然と出てくる。 費用、手軽さ、描画速度など比較項目はいくつか考えられるが、やはりいちばん気になるのは“画風”ではないか。 もちろんプロンプトなどにより好みの画風にすることはある程度可能だが、モデルそれぞれの特徴や得意分野があるため、ある程度の傾向は存在する。 この記事は、現在注目を集める4つの主要な画像生成AIモデルに同じプロンプトを与えて生成された画像を比較することでそれぞれの傾向を明らかにし、モデル選択の助けになることを目的としている。 ※一部の配信先では画像や図表等が正確に表示されないことがあります。その場合はASCII.jpで配信中の記事をご確認ください 取り上げる4つのモデル それでは、本記事で比較する4つのAIモデルを

PaintsUndoを作成したのは米スタンフォード大学に在籍する研究者のルーミン・チャンさんで、GitHub上でこのプログラムも公開している。チャンさんは「lllyasviel」のハンドルネームで活動しており、自由なポーズをとったキャラクターのAIイラストを生成できる技術「ControlNet」の開発者としても知られている。 チャンさんは「このプロジェクトは、人間の描画行動の基本モデルを開発することを目的としている」と説明。「これにより、将来のAIが人間のアーティストの真のニーズにより良く応えることが可能になる」と続けている。 「ユーザーは、このツールを使用して自由にコンテンツを作成できるが、現地の法律を順守し、責任を持って使用することが求められる。ユーザーは、このツールを使用して虚偽の情報を生成したり、対立をあおったりしてはならない。開発者は、ユーザーによる誤用について一切の責任を負わな

Google DeepMindの共同創業者兼CEOであるデミス・ハサビス氏が、イギリスの元首相であるトニー・ブレア氏との公開討論会で、「現代のAIは汎用(はんよう)システムとして、猫のIQにも達していない」と発言したことが報じられています。 Current AIs only have the IQ level of a cat, asserts Google DeepMind CEO | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/current-ais-only-have-the-iq-level-of-a-cat-asserts-google-deepmind-ceo 公開討論会は、ブレア氏が主催するTony Blair Institute for Global Ch

コンピュータが全人類の知能を超える「シンギュラリティ（技術的特異点）」が2045年にやってくると予見した、発明家のレイ・カーツワイル。 テック楽観主義者と呼ばれる彼は、昨今のAIに関する議論について「大事なことを見落としている」と英誌「エコノミスト」に書く。その理由とは──。 AIが実世界にもたらす3つのインパクト 今日産まれた子供たちが幼稚園に入るころには、科学から創作にわたりあらゆる認知的作業において、おそらく人工知能（AI）が人間の能力を超越しているはずだ。 2029年までに我々はこうした汎用人工知能（AGI）を手にすることになるだろう──私がそう初めて予言した1999年、ほとんどの専門家は私が小説家にでも鞍替えするつもりなのかと笑ったものだ。 だが、ここ数年で目覚ましいブレイクスルーが何度も起こり、いまや多くの専門家が、我々はもっと早くAGIを手にすると考えている。当時は夢のような

弁護士ドットコム 民事・その他 ITエンジニア勉強会に「無料フード目的」の部外者出没　アンケートで半数が「遭遇」と回答、注意すれば誹謗中傷や恫喝も

半導体メーカーのAMDが2024年7月10日に、フィンランドのAIスタートアップ「Silo AI」を買収したことを発表しました。買収額は約6億6500万ドル(約1070億円)で、AMDのAI能力を強化するねらいがあるとのことです。 AMD to Acquire Silo AI to Expand Enterprise AI Solutions Globally :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1206/amd-to-acquire-silo-ai-to-expand-enterprise-ai-solutions AMD to Acquire Silo AI to Expand Enterprise AI Solutions Globally

【シリコンバレー=山田遼太郎】米新興企業オープンAIは9日、資本・業務提携する米マイクロソフトが理事会（企業の取締役会に相当）から離脱すると明らかにした。6月に新たに提携し、理事会への参加が取り沙汰された米アップルも加わらないことになった。オープンAIとマイクロソフトの関係について米欧の競争当局が独占禁止法違反の可能性を調べる検討をしている。オープンAIは対話型AI（人工知能）の「Chat（チ

OpenAIは米国時間7月9日、同社に130億ドル（約2兆1000億円）を投資しているマイクロソフトが取締役会から退くと発表した。6月に同社との提携を発表したアップルも同様に、取締役会に参加しないことを決めた。 米欧の競争当局は、OpenAIとハイテク大手の関係について反トラスト法（独占禁止法）の調査を開始すると報じられており、これらの2社は取締役会から距離を置くことで、OpenAIへの支配力がないことを強調する狙いがあると見られている。 「今回のマイクロソフトの決定は、同社や他のハイテク大手に向けられた当局の監視に強く影響されている」と、英国の法律事務所フラッドゲートのパートナーであるアレックス・ハフナーは、フォーブスにコメントした。 欧州連合（EU）の執行機関である欧州委員会は6月に、マイクロソフトとOpenAIの提携は合併ではないため、EUの正式調査の対象にはならないと結論づけた。し

【シリコンバレー=清水孝輔】米半導体大手アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）は10日、人工知能（AI）開発を手掛けるフィンランドの新興サイロエーアイを6億6500万ドル（約1000億円）で買収すると発表した。ソフトウエア分野を強化し、AI半導体で先行する競合の米エヌビディアに対抗する。サイロエーアイはAI研究者が2017年に設立した新興企業で、生成AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM

2016年にはGoogleのDeepMindをがん治療に使用する病院が現れるなど、医療は最も早くにAIを活用してきた分野のひとつです。2024年7月8日に、OpenAI関連のファンドであるOpenAI Startup Fundと、HuffPost(旧Huffington Post)の創設者であるアリアナ・ハフィントン氏が立ち上げたテクノロジー企業・Thrive Globalが提携し、専門家レベルのヘルスコーチングAIの提供を目指す「Thrive AI Health」を設立したことを発表しました。 OpenAI Startup Fund & Arianna Huffington's Thrive Global Create New Company, Thrive AI Health, To Launch Hyper-Personalized AI Health Coach https://w

Gary Marcus本題に入る前に、ゲイリー・マーカスについて簡単に振り返っておきたい。 Gary Fred Marcus（1970年生まれ54歳）は、認知科学と人工知能の第一人者である。23歳でマサチューセッツ工科大学から博士号を取得、現在はニューヨーク大学の心理学および神経科学の名誉教授であり、人間の言語発達や認知神経科学に関する研究で知られている。彼は作家としての顔も持ち、ベストセラー「Guitar Zero」（2012年）を含む5冊の著書を執筆している。「The Algebraic Mind」（2001年）では、現在のAIシステムが直面するハルシネーション問題を予見している。また、機械学習会社であるGeometric Intelligenceの創設者兼CEOとなり、同社は2016年にUberに買収された[1]。 以上がマーカス氏の略歴であるが、シンギュラリタリアンである私にとって