Cursor の Pro 版でサポートされる AI 機能は非常に強力であり、無料版と比較して多くのメリットがあります。しかし、個人開発者や学生など予算に限りがある人にとっては、Pro 版の利用は難しい場合があります。 本記事では、Cursor の無料版で Gemini や GitHub Copilot を設定することで、Pro の使用感に近付ける方法を紹介します。 Gemini は無料枠があります。 GitHub Copilot は基本的に有料ですが、学生・教職員や OSS 開発者への免除があるため、無料で利用できる場合があります。 概要 単純に VS Code を Cursor の無料版に置き換えた場合、差分としてよく使う機能は以下の通りです。 AI Chat でのメンション：Codebase (RAG)、Git、ファイル指定 RAG を別途構築する手間がないのは便利です。 Git 機能

ホーム > 新着情報：プレスリリース > 2024年09月 > AIによってナスカ調査が加速したことで、既知の具象的な地上絵の数がほぼ倍増し、地上絵の目的が明らかになった 掲載日：2024.09.24 本発表の主なポイント 山形大学ナスカ研究所とIBM研究所の共同研究プロジェクトの成果が、Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) に掲載されることが決定した。 AIによって加速化された調査によって、6か月間の現地調査で新たに303個の新地上絵が特定された。これにより、ナスカ台地で確認済みの地上絵の数はほぼ倍増した。 巨大な線タイプの地上絵は、主に野生動物が描かれており、直線と台形の地上絵によって構成されるネットワークに沿って分布している。これらは、共同体レベルの儀礼活動に使用された。 小型の面タイプ（レリーフタイプ）の地上絵

後述のEmmさんのプロンプトを参考にして、FLUX.1で作成したRPGでの女性キャラのキャラクターシート（筆者作成） 2024年1月、PCゲームプラットフォー厶のSteamで生成AIを使ったゲームの受付が開始されました。それから8ヵ月が経ち、申請が出ているタイトル数の合計約2000本にまで達しました。ただ量が多いものの、大ヒットしたタイトルが出ている段階ではないようです。いずれにしても言えるのは、ゲーム開発で生成AIのアセット（画像などのゲームのデータ）を活用するのは当たり前になりつつあるようです。 新作ゲーム、4本に1本が“AI使用”か Steamは1月、生成AIを使ったゲームの販売を認めると方針転換しました（参考：“生成AIゲーム”急増の兆し　すでに150タイトル以上が登録）。 タイトルのストアオープンのための申請時に、生成AIを利用しているか、利用している場合には、どのように使ってい

話題のオープンソース動画生成AI「CogVideo」をローカルマシンに超簡単インストールできたのです。

メタが提供しているAIモデル「Llama 3.1」を活用したアプリ開発ツール「LlamaCoder」が人気を集めている。 LlamaCoderは、AI企業のTogether AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーション。「計算機アプリを作って」といった指示を与えるだけで、フルスタックのアプリケーションを生成する。メタのLlama 3.1 405Bモデルを基盤に、Together AIのLLM推論技術を活用している。 メタによれば、LlamaCoderはリリースからわずか1ヵ月余りで、GitHubで2000以上のスターを獲得し、数百人の開発者がリポジトリをクローンした。さらに、20万以上のアプリがLlamaCoderを使用して生成されたという。 Together AIの開発者関係責任者であるHassan El Mghari氏は、「開発者たちはこれを気に入っています。クイズアプリ、ポモ

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週間の気になる生成AI技術・研究をピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深い技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）は自身が出力する「幻覚」（ハルシネーション）からは避けられない現象を指摘した論文「LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This」に注目します。幻覚とは、事実と異なる出力をLLMが実行してしまう現象を指します。 この研究では、LLMの幻覚が単なる偶発的なエラーではなく、これらのシステムに内在する避けられない特性であると主張しています。研究者らは、幻覚がLLMの根本的な数学的・論理的

6割以上の人が「人間の上司よりAIを信頼する」と答えたとの調査結果があるように、人はしばしば人の言葉よりAIの言葉に耳を貸す傾向を見せます。人間が説得しようとするとかえって意固地になってしまうことが多い陰謀論者の誤った信念を、AIとの会話で長期的に改善することができたとの論文が発表されました。 Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq1814 AI chatbots might be better at swaying conspiracy theorists than humans | Ars Technica https://arstechnica.com/science/2024/09/s

はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換

マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi

同志カルロ・ゼン@〆切が苦手 @sonzaix 誓って言うんですが、AIに要約させるのは本当に怖い現象です_(:3 」∠)_ 自分の専門領域なら『ああ、こんな雑な間違いを』ってため息で済みますけど、自分がわからない領域だと『何から確認すればいいの？』みたいに辛い_(:3 」∠)_

グーグルが8月中旬、チャットAIサービス「Gemini」で使える画像生成AIモデルを「Imagen 3」に更新。グーグルの画像生成AIサービス「ImageFX」でImagen 3を試した人たちが驚き、「これはとんでもない」と騒ぎになりました。実際にImageFXを試してみると、性能が高いことは間違いありません。現在は、1日40回程度までは無料で使用することができます。 ※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に掲載の記事をご確認いただければ幸いです フィルターはとても厳しく、女性を出すのは難しい ただし、コンテンツフィルターがとても厳しく、暴力的な画像や性的な画像、また未成年者に見えるような画像を出すこともできないようになっています。2023年12月に前バージョンの「Imagen 2」が出されたときも「厳しすぎる」と評価がありました。特に

9月12日、OpenAIが新しい推論モデルのo1-previewとo1-miniを発表し、ChatGPT Plusなどの課金ユーザーは、即日、両モデルを利用できるようになりました。 これらのモデルは、応答前に時間をかけて考えるように設計されており、複雑なタスクを論理的に処理し、従来のモデルよりも科学、コーディング、数学における難しい問題を解決することができるとされています。 そこで、今回、新モデルのo1-previewとGPT-4oモデルの回答の性能を比較してみました。 👆僕の書いたGPTs解説書です。電子書籍版はAmazonポイント50％還元キャンペーン中です。（2024/9/13現在） １．OpenAI o1モデルの概要(1) o1モデルの推論の仕組みo1モデルには、推論トークンの仕組みが導入されており、この推論トークンを使用して思考し、プロンプトの理解をブレークダウンして、応答を生

1.1.2 SREの目標と価値 SREの目標は、システムの信頼性を向上させることですが、それは単にシステムのダウンタイムを減らすことだけを意味するわけではありません。ユーザーがサービスを快適に利用できるよう、パフォーマンス、可用性、セキュリティ、スケーラビリティなど、様々な側面からシステムの信頼性を高めることを目指します。 SREの導入によって、以下のような価値がもたらされます。 システムの安定稼働と信頼性向上 運用コストの削減 開発スピードの向上 組織全体の信頼性向上 1.2 SREの原則 SREを実践する上で重要な原則をいくつか紹介します。これらの原則は、GoogleのSREチームが長年の経験から得た教訓に基づいており、SREを実践する上で指針となるものです。 1.2.1 モニタリングと可観測性 SREでは、システムの状態を常に把握し、問題が発生した場合には迅速に検知できるように、モニ

六尺法師 @6SYAKU_HOUSHI 写真を動かすAI絶対にヤバいよ。もうすでに「我が子の遺影を動かしませんか？」って葬儀屋がいたからね。一度始めてしまうと、そこからは永遠に「こう育っていたはずでは？」の繰り返し。本来は我が子との死別と向き合っていく為の時間が、成長する遺影によって奪われるんだよ。そんなの絶対ダメだよ。

およそ10年前に将棋のトップ棋士を下す将棋AI（人工知能）が登場し、7～8年前からは正確な翻訳や文章執筆をするAI、写真のような画像を描画するAI、さらには材料開発をするAI（マテリアル・インフォマティクス、MI）が登場してきた。3年前からは、人間と自然に会話するようにやり取りして、さまざまなコンテンツを自在に生成する生成AIが世界の大きな話題になってきた。 そしてここにきて、天気予報を高い精度で出せるAIが登場してきた。近い将来、世界の天気予報はAIベースが主流となり、パソコン1台でいつでもどこでも1分以下で予報が得られ、これまで数十分～数時間もかかっていたスーパーコンピューターによる現行の数値計算はほぼ不要になるかもしれない。天気予報の計算に必要な電力量は、10万～数百万分の1へと激減した。 さらには、まだ緒についたばかりのようだが、地震の発生やその強さをAIで予測する研究も始まってい

ネットで色々な記事を読んでると、自分の足元とか現在地がよくわからなくなるので、定期的に現在位置とかをチェックする仕組みが欲しいなぁ…というメモ。 1. チェックしたい思想を定義するまず自己診断したい思想やムーブメントを定義し、図のセンターにおく。 「リベラル」「新自由主義」「フェミニズム」とか抽象レベルでも、「地球温暖化」「中絶法」のような具体的な思索でもよい。 2. 上下左右の極端な思想を定義するその分野の思想の、一番極端なバージョンを定義し、図の上下左右に配置する。 超急進 vs 超保守 画面の左右を超急進（既存制度を根本からぶっ壊すレベルで進めたい）と、超保守（既存制度を1mmを変えたくない、可能なら巻き戻したい）。 規範遵守 vs 規範無視 画面の上下を、規範遵守（法律と倫理を完璧にコンプリートしたプロトコルで執行したい）と、規範無視（目的の達成のためなら、私刑、暴力、破壊行為など

15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に