GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました 苦手な分野の英文を理解するのを助けてくれます。 なぜ翻訳アプリを作ったのか 私は最近ChatGPTのような大規模言語モデルに興味があり、AI開発者の方や、大規模言語モデル関連の情報を発信している方をフォローしていました。 すると最新の論文（英語）や英語のツイートが次々に流れてくるのですが、それらをGoogle翻訳したり、DeepLで翻訳しても、意味不明な場合が多いということに気づきました。 特に海外の方の1行だけのツイートなどは、DeepLで翻訳しても全く意味がわからない場合が多くて困っていました。 AI関連の論文は専門用語が多く、いちいち調べながら読んでいると、1日の大半の時間が情報収集だけで終わってしまいます。 これは要するに「自分の専門分野でない分野の英文を理解するのは大変」ということなので、例えば「Web制作初心者の方が海
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
野尻抱介の「ぱられる・シンギュラリティ」第22回 奥村晴彦先生の情報リテラシー
007工芸作家小林圭輔小津安二郎小説小野繙山ゴハン山梨ソロキャンプアワード山田勇魚川奈まり子巻き方対処法市川海老蔵幌倉さと平塚年齢制限店舗庭ゴハン廃番弥富マハ対策家族彫金大手地図坂上秋成境貴雄増税変え方多崎ろぜ大園恵実大庭繭失われた青を求めて家庭失敗奇才紳士名鑑女性向け女流雀士姉の結婚安い安さ実話怪談宮台真司彫刻家影響団体信用生命保険方法改善改正故障教えて！「聖蘭（せいら）20歳」さん斜線堂有紀新作新幹線方山敏彦旅行掌編小説旅行/レジャー星をみるひと映画時間暇つぶし書評最新月曜日のたわわ有楽町採用掃除御徒町戦野の一服徹底怖い話怪談怪談一服の集い恋は光成人成年年齢引き下げ成長手作り捨て方手塚大輔手巻きたばこ手巻きタバコ手書き地図手順投稿怪談投資持ち方持ち込み国内旅行回数朝藤りむ佐々木愛実今日のほごにゃんこあふたぁ仕事に疲れた付け方会津木綿伝説の92住宅ローン佐々木 怜央佐々木亮介佐藤タイジ今
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
ChatGPT Pluginって何ができるの？ - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ きょうは発表があったばかりのChatGPT Pluginについて紹介していきたいと思います。 ChatGPT Pluginとは かんたんに言ってしまうと、ChatGPTの能力を拡張するためのプラグインです。よくわかりませんね。 わかりやすくいうと、 「来週の土日に旅行いきたいんだけど2万円以下で適当にいいとこ見繕って予約しといて」 「ｱｲﾖｰ」 みたいなことができるやつです。 もちろんこれらはChatGPTのAPIを用いてもできましたが、これを容易に実現する手段として提供されました。 BingGPT (正式名称New Bing) のように検索して回答してくれたり、会社の文章群をもとに質問回答してくれたり、 商品を注文してくれるなどのアクションを行う機能が追加された、と理解しておくとよさそうです。 これはまだWaitlistであり、今後公
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト
指定した音声ファイルを、楽器ごとのパートに分解してくれるソフトです。 音声ファイルをドラッグ＆ドロップで放り込むと、該当のファイルを ボーカル ベース ドラム その他（キーボード、ギター 等） ボーカル以外のインストゥルメンタル といった 5 つのファイルに分解してくれます。 処理を GPU（CUDA）で実行することもできます。
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
画像生成AIによって生成されたイラストの見分け方
人間の描いたイラストか AI によって生成された画像かを判別する Human or AI に挑戦したところスコアが低くて悲しかったため、AI の癖を徹底的に分析して自動生成されたイラストを見抜く方法をまとめました。 大前提 はい、まず大事な話です。この記事での話は、全て判別対象のイラストが事前に「完全に人力で描かれたもの」か「完全に AI で出力されたもの[1]」のどちらかであることが確定していることを前提とします。 これが満たされない場合、例えば Twitter でたまたま流れてきたイラストを見かけた場合などに、ここで説明した特徴をもとにそのイラストが「AI 作」か「人間作」かを判別する行為は一般にナンセンスとなります。なぜなら、既に散々言われているとは思いますが、一般には両者は二分されるものではなく連続的に繋がっているものだからです。そこに明確な線引きは存在しません[2]。 ここでは判
Colabで動かすStableDiffusion実装｜深津 貴之 (fladdict)
自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル 「1-2. のフォーム」に、G
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
IoT監視カメラATOM Camの製造ハック、裏技ODMで格安高性能実現 | 日経クロステック（xTECH）
1台2500円（税込み）と安価ながら洗練されたデザインと十分な機能、使い勝手のよいアプリを備える。サイズは5センチ角（5×5×5.6cm）。2020年11月末までで約4万台を出荷した（出所：アトムテック） 最大の特徴は1台2500円（税込み）というその安さ。フルHD、200万画素のセンサーを備え、視野角110度のカメラで1080pのHD画像を昼間なら20フレーム／秒、夜でも15フレーム／秒で撮影し続ける。8倍デジタルズームやナイトビジョンを備え、電源のUSBケーブルをつなぐだけで動作する。使い勝手が洗練された専用のスマホアプリでいつでもどこでもカメラの画像を確認できる。クラウドのサーバーは国内に置き、「プライバシー面で安心」というのも売りの1つだ。しかもこうした機能を購入後、追加料金なしに無料で利用できる。 製品出荷後も機能は進化し続けている。AI（人工知能）画像認識技術を使ったAI人体検
AWSが自動作曲のためのキーボードを発表。AIと一緒に作曲を学ぼう
AWSが自動作曲のためのキーボードを発表。AIと一緒に作曲を学ぼう2019.12.04 16:009,369 ヤマダユウス型 A・I、センセイ。 毎年恒例の年次イベントAWS re:Invent 2019にて、AWS（Amazon Web Services）が音楽制作のためのキーボード｢DeepComposer｣を発表しました。Amazon印の電子楽器かー珍しいなー…と思いました？ 残念、もっとエッジーです。 ｢DeepComposer｣は普通のキーボードと違い、完全に自動作曲のためのツールとなっています。キーボードはWeb上のDeepComposerサービスと連動し、適当に弾いたフレーズからメロディや伴奏を生成。サービスを利用するには1時間単位で課金が必要ですが、実際に鍵盤を触りながらディープラーニングの威力を味わえるという点ではかなりインタラクティブな布陣です。 曲のジャンルも、クラシ
GoogleでJetson Nano x TensorFlowの可能性に関してプレゼンしてきました - karaage. [からあげ]
Googleさんでのプレゼン発表無事終わりました Google 東京オフィスのTFUG(TensorFlow User Group)イベントでJetson Nanoに関して発表してきました。イベントの詳細やプレゼンすることになった経緯などは以下参照下さい（既にイベントは終了しています）。 どうなることかと思いましたが、無事プレゼン終えることができてホッとしております。 この記事では、プレゼン見れなかった人への情報提供、プレゼン見てくださった方への情報補足として、発表内容や関連情報をまとめておこうと思います。 「Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識」 発表スライド Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識 from karaage0703 発表したスライド資料です。私以外の方のスライド等は以下リンク先参照下さい。 S
![GoogleでJetson Nano x TensorFlowの可能性に関してプレゼンしてきました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/153986ecec63dd26cd7a56c7a46b27f41e88d6ce/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190610%2F20190610225928.jpg)
３位決定戦 イギリスを追い込んだラストショット ：どうしん電子版（北海道新聞）
【２月24日 カーリング女子3位決定戦 日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても
アマゾンエコーとグーグルホーム、使って分かった「買うならこっち」（加谷 珪一） @gendai_biz
AI（人工知能）スピーカーとしては世界でもっとも普及しているアマゾンの「エコー」がいよいよ日本でも発売開始となった。グーグルやLINEはすでに競合製品の国内販売を始めているが、アマゾンも参入したことで主要なプレイヤーがすべて出揃ったことになる。 以前、筆者は本コラムで「グーグルホーム」を実際に購入し、その使い勝手について検証した。今回も実際にエコーを購入し、どの程度「使える」ものなのか試してみた。 （参考：話題のAIスピーカー"Google Home" を使って驚いた ） いきなりの「発売遅れ」 アマゾンジャパンは11月8日、AIスピーカー「エコー」の日本語版を発売すると発表した。しかしながら、すぐに製品を購入することはできず、アマゾンのサイトで申し込んだ人に順次メールで案内を送付するという、いわゆるIT業界でいうところの「招待制」による出荷となった。 IT業界では、製品やサービスのスター
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
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AIで音楽をボーカル・ドラム・ベース・その他に分離できる「Demucs」／煩雑な環境構築作業をしなくても「Colaboratory」で手軽に試せる【レビュー】
