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初めまして、株式会社Berryの齋藤です。 みなさまLambdaはやっておりますでしょうか。 Berryでも3Dデータの自動処理を行う上で数多くのLambda関数を作成、運用しています。 その中で3Dデータのプレビュー生成が必要になったため、blenderによるプレビュー生成を行うことにしました。 通常であればEC2を使い、レンダリングサーバーを立てることが一般的かと思いますが、費用面・運用面を考慮し、Lambdaによるサーバーレスなレンダリングサーバーを作成することにしました。 非常にニッチなユースケースですが、ざっと検索したところ日本語の情報が少なかったので、今回はblenderをLambda上で動かす方法を紹介したいと思います。 サンプルリポジトリ 前提条件 AWS CLIとAWSアカウントが設定済み Dockerインストール済み (x64のCPUで検証しています。armの場合はダウ
誰だ。AIが進化すると仕事が楽になると言ったやつは。 AIが勝手に金を稼いでくれて本人は遊んで暮らせるようになるはずとか言ってたやつは。もしくは全ての仕事をAIが奪ってしまって、人間はやることがなくなってしまうとか言ってたやつもいたな。 面白い。お前らが言ったことは実は全部間違ってるAmazong, Every words what you said were wrong。まあ俺も言ってた気がするが。 AIが進歩すればするほど、これまで諦めていたことや、一生縁がないだろうと思っていたことを「やってみようかな」と思う機会が増えてしまう。ちょっと前までは絵を描く練習をしていた。 OpenAIのChatGPT-o1は、「数学をもっと勉強しないとAIとの会話についていけない」という絶望的な体験を提供する。大半の人に必要なさそうな体験だが、ある種の人には「もう一度頑張って勉強しようかな」という動機を
意識とは何でしょうか? アメリカのウェルズリー大学(Wellsely)で行われた研究により、脳における意識の基盤が量子的なものであるとする「量子意識理論」を支持する結果が発表されました。 量子意識理論では、意識の本質はニューロン内部の「微小管」とよばれる細い繊維の量子振動であるとされており、量子的な振動がニューロンの電気信号パターンに大きな影響を与えると考えられています。 今回の研究では、量子的振動の「巣」と考えられている微小管に結合して保護する化学物質を加えた場合、麻酔薬によって意識を失うまでの時間が大幅に遅くなることが示されています。 古典的な理解では微小管タンパク質の保護がなぜ麻酔薬への抵抗力につながるかを上手く説明できません。 量子意識理論は30年前は奇妙な仮説に過ぎませんでしたが、ここ十数年で検証が進み、急激に勢いを増してきています。 研究者たちはプレスリリースにて「心が量子現象
こんにちは。 この記事では、できるだけ読み物として面白いように時系列にまとめたリアルなエッセイとして、またできるだけ個人開発者の参考にもなるよう技術スタックも時折説明しながら執筆しています。 そのため、非プログラマの方は具体的な技術の話が出てきたらそこだけ読み飛ばしてもらえたらと思います。 この記事は私が個人で開発しているWebアプリ『小テストジェネレーター』と『暗記カードと辞書』(iOS版)(Android版)の開発の経緯をまとめたエッセイです。タイトルには収益を書きましたが、収益以外に手に入れたものについても、書いています。 アプリは日本全国の教員、学生の方々からフィードバックをもらいながら一緒に育てています。そのストーリーを「A面」とするなら、この記事は私ひとりの個人的なストーリーをまとめた「B面」のようなものです。 新卒時代〜塾を立ち上げるまで 私は2015年に関西学院大学国際学部
はじめに こんにちは! AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
それっぽいタイトルをつけましたが、内容としては2023年に自分がやったことの振り返りとなります。 その中で、一年間個人開発者という立ち位置で生成AI界隈(主に画像)に身を置いて思ったことや、これからの生き方を備忘録的に残しておこうという記事になります。 2023年振り返り というわけでざっくばらんに振り返りです。 僕の個人的な活動内容には興味ないよ!って方は飛ばしてください。 ふりかえり とにもかくにも生成AIに振り回された一年でした。 画像生成AIが本格的に流行ったのが去年の11月で、元々趣味で絵を描いていた事もありその頃はまだ参入には早いかと思い様子を見ていましたが、あっという間に状況が変わっていったのを覚えています。 本格的に参入を決めるきっかけとなったのが2月ごろに出たcontrolnetの存在で、これ以上静観しているとついていけなくなるという実感があったため、本格的に画像生成AI
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを1個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します! このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています: プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2023 (入門編) の 15 日目の記事です。 皆さんこんにちは。Google Cloudの玉井と申します。普段はパートナーエンジニアとして、Google Cloudの再販や構築をされているパートナー企業様を、技術的な観点でご支援させていただいています。 さて、今回はVertex AI ConversationとDialogflowを活用して『ユーザーのデータに基づいて回答してくれる生成AIチャットボット』を手軽に構築する方法を、実際にサンプルのチャットボットを構築しながらご紹介していきたいと思います。 今年最も注目された技術トピックの一つが生成AIですが、生成AIのユースケースとして挙げられることが最も多いものの一つが『生成AIを搭載したチャットボットを活用した業務の効率化』です。今回ご紹介するVerte
2024年8月22日、GoogleがフラグシップスマートフォンのPixel 9シリーズをリリースしました。GoogleはPixel 9シリーズにおいて独自のAI機能をセールスポイントのひとつとしていますが、AI写真編集機能の「Magic Editor(編集マジック)」に搭載されているReimagineツールが、「写真が現実を捉えているという基本的な仮定を崩しつつある」とテクノロジーメディアのThe Vergeが指摘しています。 No one’s ready for this - The Verge https://www.theverge.com/2024/8/22/24225972/ai-photo-era-what-is-reality-google-pixel-9 Pixel 9シリーズでは、すべてのモデルで生成AIを利用した写真編集機能である編集マジックを利用可能です。この編集マジ
次世代チップ開発を目指す新会社ラピダス(Rapidus)を電光石火のごとく設立した日本。ラピダスはIBMの技術を使って、未到の2ナノ半導体の量産に挑む。日本の半導体のカギを握る新会社ラピダス設立の舞台裏に迫る。『2030 半導体の地政学[増補版] 戦略物資を支配するのは誰か』(太田泰彦著/日本経済新聞出版)から抜粋・再構成してお届けする。 地下鉄の乗客は幸せなのか 「地下鉄に乗って座ると、向かい側に何人います?」 普通につめて座れば7人でしょうか。 「で、その7人は何をしていますかね」 みんなスマホをのぞき込んでいますね。スマホを見ていない人の方が少ないですね。 「そうでしょう。では、その人たちは幸せな顔をしていますか?」 きょうは半導体の技術が話題なのに、ラピダス社長の小池淳義は、おかしな質問を投げかけてくる。半導体が人の幸せの話にどうつながるのだろう。だが、小池はなぞ解きの冗談を言って
画像生成AI「Stable Diffusion」共同開発者たちによって設立されたベンチャー企業「Black Forest Labs(BFL)」が、8月1日(現地時間)に発表した話題の画像生成AIモデル「FLUX.1」。 前回の「画像生成AI「Stable Diffusion」の代替に? 話題の「FLUX.1」を試した」では、「ComfyUI」による画像生成を試した。 今回は、この連載ではおなじみ「Fooocus」の作者lllyasviel氏によるStable Diffusion用の高性能なWebインターフェース「Stable Diffusion WebUI Forge」が8月11日頃にFLUX.1に対応したということで、さっそく動作確認してみる。 なお、筆者の環境は以下のとおりだ。 CPU
月初には、OpenAI脱藩組が設立したAnthropic社が新しい大規模言語モデル(LLM)Claude 3を発表、一部のユーザーの間ではGPT-4よりも高い評価を受け、さっそく乗り換えるユーザーも散見された。高い評価を受けるClaudeと対照的にバカにされてきたAlphabet社の大規模言語モデルGeminiも、Apple社との協業の可能性が囁かれており、眠れる二体の巨人のコラボに、市場の期待が高まっている。Siriの頭の悪さですっかりAI企業としての評判を落としたAppleだが、ここにきて突如独自の大規模言語モデルMM1に関する論文を発表、巨大R&D組織としての存在感をアピールした。そして今週はNVIDIAの年次カンファレンスGTCと息をつく暇もないが、役者も出揃った感があるので、このあたりでAI時代のオープンさについて整理してみることとする。 AIブームの火付け役となったOpenAI
④AI_Assistant.exeを実行exeファイルをそのままダブルクリックで起動できます。 VRAMが6GB以下の場合 AI_Assistant_lowVRAM.batから実行した方が動作が早いかもしれません(未検証。誰か報告して) LoRAを使いたい場合 AI_Assistant_exUI.batから実行。 ※上級者向け オプションとして、以下の引数を指定することで、起動時の言語を指定できます。ショートカットやbatファイルをご利用下さい。 AI_Assistant.exe --lang=jp AI_Assistant.exe --lang=en AI_Assistant.exe --lang=zh_CNさらに引数を追加することで、Stable Diffusion Web UIに対するオプションを追加できます。 また、以下の引数を追加することで拡張UIを表示できます(現在、i2iタブ
人工知能(AI)は、私たちの生活の中に急速に普及している。特に、インターネット上で収集、学習したデータを基に文章や画像、音楽を作る生成AIの登場は、社会に大きなインパクトを与えた。 日本のコンテンツ産業の大きな柱であるゲーム業界は、高度化するAIとどう向き合っているのか。株式会社スクウェア・エニックスの三宅陽一郎さんとAI Frog Interactive代表取締役CEOの新清士さんが、ゲームづくりの今とこれからについて、生成AIの活用の在り方を軸に話を聞いた。 (インタビュアー:経済産業省商務・サービスグループ文化創造産業課) ゲームへの応用、「真正面から活用、まだまだ」。一方で学生の関心高まる ――生成AIの利活用に関する可能性や課題をお伺いしながら、経済産業省として「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」を公表しましたので、その意義や今後取り組むべきことなどお話しいただけ
はじめに Zennチームの吉川(dyoshikawa)です。 2024年6月頃より、Zennにいわゆるスパム投稿が急増したため、LLM(生成AI)を活用してのスパム投稿自動検出の仕組みを構築しました。 目的の性質上、あまり詳細については開示できないのですが、技術的な知見の共有のため、そして可能な限りコミュニティへ運営チームの取り組みをオープンにしたいという思いがあり本件の概要を紹介したいと思います。 課題 2024年6月頃より、Zennにスパム投稿が急増しました。それに伴いユーザの違反報告が増加したことで我々Zennの運営メンバーも事態を認識することになりました。 スパム投稿が読者の目に触れることが定常化することは避けたいですし、その都度違反報告をしてくださるユーザの負担も大きなものだろうという思いがあり、対策を進めることになりました。 解決策 この状況に対して、ある程度自動でスパム投稿を
この時はそれぞれ単独のプロンプトで小説家と編集者を演じさせましたが、今回はもうすこしシステマチックに、段階を踏んで小説を生成させてみます。 プロンプトの検討等にはkgmkm氏のリポジトリや記事を参考にさせていただきました。この場を借りてお礼申し上げます。 仕組みを相談するのにClaude (3.5 Sonnet)とやり取りをしていましたので、この記事の草稿も書いてもらいました。所々、なんとなく冗長だったり文体が違ったりしますが、面倒なのでそのままにしてあります(すみません)。 生成スクリプト生成スクリプトとプロンプト定義はgistに置きました。 https://gist.github.com/kohya-ss/68d41a9720bfbdfd87869ec970142f4b 概要近年、大規模言語モデル(LLM)の発展により、AIによる文章生成の可能性が大きく広がっています。今回はローカル環
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