ChatGPTをはじめとした「生成AI」が話題になってきてもう1年以上が経過しました。 体感として、仕事でバリバリ活用している人と、まだ手を出してない人の間には大きな溝ができてしまっている気がします。 「まずは体験する」がその溝を埋めるのに一番早いのですが、その第一歩を踏み出すのが一番難しかったりします。 まずは「AIツールを使ってもらう」 僕はGMOインターネットグループというIT系の企業で「AI活用推進」のプロジェクトに現在携わっています。 その取り組みの1つとして、まずは「AIツールを使ってもらう」事を目的として、AIツールに相談していいことを条件にした「AIテスト」を企画実行しました。 このテストの問題の多くは、事前の知識がなくとも、AIに適切に相談することで正解を得られるものです。そして、一定以上の点数をとり合格することを義務付けています。 また、自由記述の課題として、AIで任意
<群馬大の佐藤美由紀教授、佐藤健教授と徳島大の小迫英尊教授らによる研究チームが、線虫の体内を動画撮影し、受精直後に父性ミトコンドリアがオートファジーで選択的に食べられて除去される様子を確認。これにより、ミトコンドリアのどのような謎が解明されたのか。「オートファジーの仕組み」もあわせて紹介する> ミトコンドリアは、ほぼ全ての真核生物の細胞中に存在する細胞小器官(オルガネラ)の1つで、細胞にエネルギーを供給する重要な役割を担っています。内部には細胞の核に含まれるDNAとは別の、独自の遺伝情報を持つDNA(ミトコンドリアDNA)を有しており、ある程度は自立的に細胞内で分裂して増殖できます。そのため、ミトコンドリアの起源は、進化の初期に細胞内に好気性細菌が取り込まれて共生したものであるという説が有力です。 生物個体の遺伝情報を担う核のDNAは、父親と母親からコピーされてそれぞれ1セットが伝わり、2
地球はその歴史の中で、表面全体が氷河に覆われる「全球凍結(スノーボールアース)」が何度か起こったと推定されています。しかし、なぜ全球凍結が起きたのか、またどのように “解凍” されたのかについてのメカニズムはほとんど分かっていません。 約7億年前に起こったとされる全球凍結レベルの極端な氷河期「スターティアン氷期」の発生原因を、地質記録とシミュレーションによって調査したシドニー大学のAdriana Dutkiewicz氏などの研究チームは、火山からの二酸化炭素放出量が少なくて岩石の風化による二酸化炭素の吸収が多かったために、大気中の二酸化炭素濃度が現在の半分以下まで減少したことが原因であると推定した研究成果を発表しました。興味深いことに、この状況は遠い未来に地球で起こる状況と似ています。 【▲図1: 全球凍結した地球の想像図(Credit: Oleg Kuznetsov)】■赤道すら凍りつく
料理の保存に欠かせないタッパーは便利な反面、油汚れや黄ばみ、ニオイがこびり付いてしまうのが厄介ですよね。 そんなときに役立つ、タッパー汚れの落とし方を見つけました! あらゆる料理でくすんでしまったタッパーをまとめてキレイにして、気持ちよく新年を迎えましょう! 【裏技その1】衛生面もばっちり! いや〜な油汚れに効く 保存した料理の油やタレなどでくすんでしまったタッパー。 まずはぬるっといや〜な油汚れに効果的な方法から試してみます。 まずはタッパーに適量の水と食器用洗剤を入れます。食器用洗剤はスーパーやコンビニにある市販のものでOK。また代用品として重曹を入れるのもありですよ。 そしてキッチンペーパーを数枚入れ、あとは20秒ほど振るだけです。
昨年は、テクノロジーの進化における重大な分岐点となった年であり、生成AIが主流に躍り出た。2024年、生成AIの分野は急速に進化し、テクノロジーとその応用を一変させる多くのトレンドが生まれると予想される。 マルチモーダルAIモデルの進歩や、小規模言語モデルの台頭など、これらのトレンドは、技術的な展望をかたち作るだけでなく、相互作用、創造性、AIの可能性を再定義するものだ。 2024年が幕を開けた今、生成AIの代表的なトレンドを探ってみよう。 マルチモーダルAIモデルの登場 OpenAIの「GPT4」、メタの「Llama 2」、そしてMistral(ミストラル:フランスのAI企業)はすべて、大規模言語モデルの進歩の好例だ。大規模言語モデルは、マルチモーダルAIモデルによってテキストの枠を超え、ユーザーはテキスト、音声、画像、動画をベースに新しいコンテンツを生成できるようになった。画像、テキス
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル2つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文(スニペット)を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう! また後述するSnippet Gen
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね? 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます(配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます)。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
奄美のトゲネズミのようにY染色体がなくてもオス・メスの区別ができ、Y染色体なしで正常に性生殖が可能なので、Y染色体は将来滅亡する運命にあるというお話は、一般メディアによく取り上げられる話題だ。しかし、マウスY染色体の完全配列が決まり、Y染色体で独自に遺伝子増幅が進み、多様化していることがわかると(https://aasj.jp/news/watch/2485)、消滅説のような単純な考えは完全に否定され、染色体の中でも最も多様性が高い染色体として様々な機能があるように思える。 考えてみると、人間の男らしさは多様で、しかも人種やY染色体のタイプとも相関が強い。要するに人間でもY染色体の完全ゲノムを解読し、その多様性の程度を調べることは、人間のY染色体の運命を知る意味で重要だ。しかし人ゲノムがほぼ完全に解読された今でも、Y染色体をテロメアからテロメアまで完全に解読することができていなかった。 こ
熱帯雨林の樹木が高温になりすぎて光合成ができなくなっている可能性があるという研究が報告された=2020年3月15日、ブラジルのジュルラ川/Florence Goisnard/AFP/Getty Images (CNN) 南米や東南アジアの熱帯雨林で、一部の葉があまりの暑さのために光合成ができなくなっている可能性があるという研究結果を、米国、オーストラリア、ブラジルなどの研究チームが23日の科学誌ネイチャーに発表した。 植物の葉が二酸化炭素と日光と水からエネルギーを作り出す光合成は、温度が46.7度前後に達するとうまくいかなくなり始める。研究チームによれば、葉の温度は気温よりも大幅に高くなることがある。 研究チームは、地球の約400キロ上空にある国際宇宙センターの熱衛星センサーから届いた気温データを利用。熱帯雨林上層部の林冠によじ登って葉に取り付けたセンサーのデータと組み合わせて観測を行った
人類が見出した二つの「驚くべき事実」 私たち人類が見出したのは、二つの驚くべき事実でした。 一つは、「真空のいたるところで多数の粒子がひんぱんに出没している」ということ。二つめは、「空間から一切のものを取り除いても、“発生源のないエネルギー”が取り残されてしまう」ということです。さらには、「真空に出没している無数の粒子」と「発生源のないエネルギー」とが同じものだというのですから、困惑を覚えずにはいられません。 真空から粒子が現れるとは、まさに「無から有が生じる」ことですが、本当でしょうか? ふしぎなことに、たとえ真空にエネルギーが取り残されていても、あるいは真空から粒子が出没していても、その空間には温度がなく、真空であることには変わりがないというのです。なぜなら、真空に出没する無数の粒子(=真空に取り残された発生源のないエネルギー)は、絶対に直接観測されることはなく、温度も観測しえないから
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
2023年に競売にかけられた、最古にして最も完全なヘブライ語聖書である「サスーン写本」。こうした宗教文書は、2000年にわたってヘブライ語が存続した大きな要因のひとつだ。(PHOTOGRAPH BY WIKTOR SZYMANOWICZ, ANADOLU AGENCY/GETTY IMAGES) ヘブライ語は生きた言語だ。話者は世界中で約900万人にも及び、この言葉を通じてありとあらゆる思考や望みを伝え合っている。 わずか150年ほど前まで、ヘブライ語は古代の宗教文書の中にしか存在しない言語とみなされていた。当時の人々には、今のような事態は予測できなかっただろう。 ヘブライ語が使われなかった期間は約2000年に及ぶ。その間、ユダヤ人コミュニティーは世界各地に散らばり、それぞれが新たな故郷となった土地の言葉を使うようになっていった。19世紀後半の時点では、ヘブライ語の語彙には、ヘブライ語聖書
先日登壇したイベントにて、仕事で協業したモバイルエンジニアから「Web APIのドキュメントに使われ方の想定が添えられていてありがたかった」とフィードバックをもらった。 具体的にはX post (以下、tweet) に添付した画像のような感じで、Web API (以下、API) が呼び出される画面・タイミングの想定、レスポンスの使われ方の想定などをUIのスクショとともに記述する、というもの。 API設計時にこういう使われ方の想定を添えると認識揃えやすくてありがたい、とモバイルエンジニアに喜ばれました#B43_techtalk pic.twitter.com/XLB3g6fCLZ— ohbarye (@ohbarye) 2023年8月3日 他にもこんなのとか。 APIレスポンスの使われ方の想定を書いているようす このことについて思ったよりもイベント内外で反響があったので書く。 ドキュメントの
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