生成AIがe-govを「読めない」問題を検証してたら、最強の生成AIがわかった｜冬次郎_Tojiro ＠基本書シェアリサーチ
ChatGPTなどの多くの生成AIにはリサーチ機能が搭載されており、ユーザーの指示に従って、生成AIがウェブ検索を行い、情報を収集できますよね。 法令の条文を調べるにあたっては、多くの人がe-govの法令検索を利用していると思います。 生成AIが法令についてリサーチする際も、当然、e-govで法令の条文を読んでいるのだろうと思っているかもしれませんが、それは違います。システム上の理由から、生成AIはe-govのコンテンツを読み込めないのです。 という記事を書こうと思ったのですが、ある一つの生成AIだけ、例外がありました。この点は後ほど触れます。 生成AIがe-govのコンテンツを読めているのかを試すのに良い方法があります。各法令のページのURLを生成AIに渡して、その内容を確かめさせればよいのです。 今回、実験に使うのは、養蜂振興法（https://laws.e-gov.go.jp/law
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
Azure OpenAI Serviceの世界へようこそ｜父
はじめに賽は投げられた2022年11月にOpenAIが公開したAIチャットボットChatGPTは、それまでのチャットボットの常識を大きく凌駕するその余りの流暢な受け答えから瞬く間に技術系コミュニティで話題沸騰となり、わずか2ヶ月でアクティブユーザー数は1億人を超え、その影響範囲はすぐさま技術系コミュニティの内側にとどまるものではなくなりました。プログラマが、大学生が、研究者が、物書きがChatGPTを試してはその自然な回答に驚愕しました。翌23年4月には、東京大学理事・副学長で教育・情報担当の太田邦史博士がChatGPTやStable Diffusion等の「生成系AI」の急速な発展とその著しい品質の向上を受けて「人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれない」とする声明を発表しました。 人類はこの数ヶ月でもうすでにルビコン川を渡ってしまったのかもしれないのです。むし
IntelliCode for C# Dev Kit
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. For users of the C# Dev Kit extension in Visual Studio Code, the IntelliCode for C# Dev Kit extension is available to provide IntelliCode support. Predictions of up to a whole-line of code, along with ranking methods and properties in the IntelliSense list are available for C# Dev Kit users. Whole line sugges
ClashJS | AI Javascript Battle Game
Javascript artificial intelligence battle game. Create a spaceship AI and kill your enemies!
JavaScript でオセロを実装する(原始モンテカルロAI編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
以前、オセロの対戦AIの作成しましたが、そこでは実装を簡略化する為に盤面の価値を 盤面の価値 = 自分の石の数 – 相手の石の数 という単純な方法で決めていました。 でも、これには問題があります。 同じ石でも配置場所によって価値は異なるはずです(例: 角は最強)。それが考慮されていません。ゲーム終盤になってくると石の数が重要になってきます。でも序盤から石の数を重視するのは方向性としておかしいです。 という訳で、 序盤から中盤では石の配置場所を重視する終盤では石の数を重視する 形で盤面の価値を算出すれば、結構良さそうなAIになりそうです。 しかし、今度は 「序盤」「中盤」「終盤」をどのように区別するのか?石の配置場所の強弱はどう決めるのか?同じ配置場所でも周囲の状況次第で強弱が異なるのでは? という問題が出てきます。これは作るのが面倒臭そうです。 どうにかしてお手軽かつそこそこ強そうなAIを
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