Chrome常駐AIアシスタント「Cici」が大進化！マウスオーバーで要約→ワンクリック深掘りできる | ライフハッカー・ジャパン
「ブラウザ常駐型のAIアシスタントで便利だよ」と以前にも紹介したChromeの拡張機能「cici」。気づけば、かなり便利な進化を遂げていました。 どんなところが？と説明する前にまあキャプチャーを見てみてください。 ▼「Cici」って何？ マウスオーバーするだけ、リンク先の要約ができるいつも通りPC×Chromeでライフハッカー・ジャパンを見ていたら… え？自動で「記事をサマってくれているんだけど！？なにこれ？」 と調べたら、Ciciの仕業でした。 そう、ウェブサイトのリンクがあるところにマウスオーバーするだけで、リンク先の記事の概要を3行程度にまとめてくれていたんです。 自動で表示されるポップアップは、 もっと深掘りしたければ「チャットに追加」 記事を読みたければ「リンク先に飛ぶ」 テキストを使いたければ「コピーできる」 ナビゲーションにもなっています。 ワンクリックで「全文要約」「深掘り
ローカルLLMでbolt.newを動かしてみた
1. Mac Studio（M2 Ultra 128GB） # ollamaサーバ 2. Ubuntu 24.04.1 LTS (Core i5-8400 + メインメモリ 16GB) # bolt.new実行サーバ 概要 今回の記事では、ローカルLLMを用いてOSS版のbolt.newを動かしてみようと思います。目的としては、下記のとおりです。 何がすごいのかまったく理解できなかったbolt.newについて少しでも理解する bolt.newの実行結果を通じてローカルLLMの現在地を知る そもそもbolt.newとは何なのかが気になる方は、例えば下記の記事などを参考にしてください。 背景 私はtypescriptのコーディングやweb開発などの経験がなく、正直v0や今回のbolt.newなどが何の役に立つかすらよくわかっていませんでした。この記事を書いている今でさえ、5%も理解できていない
LLM: 新たな内部脅威？ AIセキュリティの最前線と対策 - イノベトピア
Last Updated on 2024-10-16 07:33 by admin 人工知能（AI）研究者たちの警告：LLMが新たな「内部脅威」に 人工知能（AI）研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）が新たな種類の「内部脅威」となる可能性があると警告している。これは、LLMが組織の機密情報や知的財産を漏洩させる可能性があるためだ。 2024年10月10日、カーネギーメロン大学のソフトウェア工学研究所（SEI）の研究者らが発表した報告書によると、LLMは従来の内部脅威とは異なる特性を持つという。 研究者らは、LLMが以下の3つの主要な脅威をもたらす可能性があると指摘している： 機密情報の漏洩 知的財産の侵害 悪意のある行動の促進 これらの脅威は、LLMの学習データに含まれる情報や、ユーザーとの対話を通じて得た情報から生じる可能性がある。 報告書の著者であるトム・カーシュバウム氏は、LLM
DuolingoのAI英会話｢MAX｣がついに日本語対応。GPT-4o対応で英語力が伸びる理由を聞いた
2012年に正式リリースされ、現在までに全世界のMAU（月間アクティブユーザー）が1億360万人を超える語学学習アプリ｢Duolingo（デュオリンゴ）｣。42種類の異なる言語を扱い、合計100以上のコースを提供している。 9月25日には、ChatGPTの｢GPT-4｣および最新モデル｢GPT-4o｣を搭載した新プラン｢Duolingo Max｣（月額4490円、年額2万2800円）を、日本語話者ユーザー向けに提供開始した。 同プランは、文法などの誤りのフィードバックやロールプレイ、キャラクターとの会話によって、｢英会話｣に特化した学習ができる。 DuolingoでGlobal Principal Product Managerを務めるZan Gilani氏に、新プランの狙いと反響を聞くと共に、英語学習歴が約7年の筆者が新プランを体験してみた。
オープンマルチモーダルAI「Molmo」リリース 公開された4つのモデルのパフォーマンス、既存モデルとの違いとは？
アレン人工知能研究所は2024年9月25日（米国時間）、オープンマルチモーダルAI（人工知能）モデル「Molmo」を発表した。 アレン人工知能研究所は「今日、最も先進的なマルチモーダルモデルは依然としてプロプライエタリで独占的なものだ。オープンデータを活用して視覚言語モデル（VLM）を構築する研究は、最先端のマルチモーダルモデルに大きく後れを取っている。昨今の強力なオープンウェイトモデルも、既存のVLMからの合成データに依存している。つまり、クローズドなモデルからの蒸留に頼っている」とし、「Molmoは最先端のオープンなマルチモーダルAIモデルファミリーであり、さまざまな学術ベンチマークや人間による評価において、オープンなAIとプロプライエタリなAIのギャップを埋めるものだ」と述べている。 4つのモデルをリリース、既存モデルとの違いとは？ 関連記事 OpenAI、AIモデルのマルチモーダル
1割のエラーを「容認」 民間人を犠牲にするイスラエルのAI兵器 | 毎日新聞
高度な技術で知られるイスラエルは、パレスチナ自治区ガザ地区の戦闘で、人工知能（AI）を搭載した武器を使用している。意思決定を迅速化し、攻撃の正確性などを高めるためだ。だが有識者らは、かえって民間人の犠牲を拡大させていると指摘する。 ※関連記事あります ガザで4000人の子供が手足切断 イスラエルが使う「特殊兵器」 長さ40メートルのクレーター出現 巨大な爆弾で攻撃するイスラエル イスラエルのウェブメディア「＋972マガジン」は4月、6人のイスラエル軍関係者の話として、軍が昨年10月の戦闘開始当初、標的の選定と追跡にAIを使い、多数の民間人が巻き添えになっていると報じた。 使われたのは「ラベンダー」と呼ばれるAIのデータベースだ。 監視システムを通じて、ガザに住む230万人のほとんどの個人データを収集。ハマス戦闘員の特徴をAIに学習させ、人々を1から100までの数字でランク付けし、戦闘員と疑
「現在のLLMに真の推論は困難」──Appleの研究者らが論文発表
米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした
大規模言語モデルLlama-3.1に専門的な数値データを学習させる検討 | ドクセル
よくある失敗例 • アンチパターン • とりあえず専門文章を準備してみる • とりあえず学習させてみる • 期待した精度が出ない • プロジェクト失敗 生成AIプロジェクト、3分の1が2025年までに中止か--ガートナー予測 コスト以外にも、AIプロジェクトを失敗に導きかねない要因として、「不十分なリスク管理」 や「質の低いデータ」があるとGartnerは指摘している。 https://japan.zdnet.com/article/35223490/ 3 https://japan.zdnet.com/article/35223490/ 課題: LLMは「物覚え」が悪い • Transformer系のアーキテクチャや､学習プロセスの問題? • アンチパターン: これらの知見を「見てみぬふり」しながら､とりあえず専門データを準備して学習させる • OpenAI アルトマン (2024年1月
プレゼン資料が一発で出せると話題 AIツール「v0」の使い方 (1/7)
v0とは v0（ブイゼロ）は、「Next.js」フレームワークの開発元としても有名なクラウドプラットフォーム企業Vercelが開発した、主にWebサイトやアプリケーションのUI（ユーザーインターフェース）コンポーネントの設計と開発を支援することを目的としたAIツールだ。 テキストプロンプトを入力するだけで、Webサイト用のUIコンポーネント（主にReactベース）やLP（ランディングページ）のコーディングができるのが本来の用途だが、最近はプレゼンテーション資料やその他のデザイン素材の作成にも利用できるということで注目を浴びている。 さっそく実際に使ってみることにしよう。 アカウント作成と料金プラン： v0を利用するには、まずVercelのアカウントを作成し、v0のFreeプランに登録する必要がある。 まずはv0の公式サイトにアクセス。
「生成AI×RAG」の効果と課題は？ 実装しないと「競争力を保てない」これだけの理由
「生成AI×RAG」の効果と課題は？ 実装しないと「競争力を保てない」これだけの理由（1/2 ページ） 生成AIの普及によって、外部情報の検索を組み合わせて回答精度を向上させる「RAG」（検索拡張生成）は、IT業界のトレンドになっている。ただ、実際にRAGをどのように活用すればいいのか理解している企業は、多いとはいえない。 Linuxに代表されるオープンソースソフトウェアを活用したシステムインテグレーションを原点とし、SaaSの販売などを手掛けるサイオステクノロジー（東京都港区）は、オランダに本社を置き、分析エンジンなどを手掛けるElastic社の子会社であるElasticsearch社と提携した。Elasticが世界で提供している「サーチ」「セキュリティ」「オブザーバビリティ」の3つのソリューションについて、日本での展開を始めている。特に「サーチ」については、生成AIと組み合わせたRAG
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人 人工知能学会 会長 栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ
OpenAIが「悪意のある者がChatGPTを使って選挙を妨害しようとしている」と報告
OpenAIが、AIの影響力と不正使用に関する包括的な分析についての報告書を2024年10月9日(水)に発表しました。OpenAIはこの報告書の中で、「悪意のある人物がChatGPTを利用して、選挙や政治活動に影響を与えようとしている」と述べています。 Influence and cyber operations: an update OpenAI (PDFファイル)https://cdn.openai.com/threat-intelligence-reports/influence-and-cyber-operations-an-update_October-2024.pdf OpenAI says more cyber actors using its platform to disrupt elections https://www.cnbc.com/2024/10/09/open
ノーベル受賞の研究者が、AIの急激すぎる進化に危機感を表明
ノーベル受賞の研究者が、AIの急激すぎる進化に危機感を表明2024.10.10 19:30 Todd Feathers - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 喜びよりも、危機感が伝わります。 2024年のノーベル物理学賞が、2人の人工知能（AI）研究者に授与されることが発表されました。ジョン・ホップフィールド氏とジェフリー・ヒントン氏は、人間の脳のように動いて情報を記憶しパターンを認識するニューラルネットワークの手法を作り出した研究者です。 両氏の1980年代の研究が基盤となり、ここ10年ほどの人工知能の爆発的な進化につながっています。そして気になるのが、受賞者の2人とも、人類のためにはAIの進化をもっと制御する必要があると主張していることです。 現代につながった1980年代の研究ノーベル委員会は受賞者発表の声明の中で、ホップフィールド氏がニューラルネットワークに関し最初の
Apple Intelligenceのベータ版で「交際は終わり」メッセージをAIの要約で伝えられるとこんな感じになる
Appleが開発するパーソナルAIの「Apple Intelligence」は現在ベータ版として利用できます。実際にApple Intelligenceのベータ版を使用していたユーザーが、Apple Intelligenceの「通知を要約する」機能で彼女からの別れのメッセージが要約されたことをXにポストしました。 Man learns he’s being dumped via “dystopian” AI summary of texts - Ars Technica https://arstechnica.com/ai/2024/10/man-learns-hes-being-dumped-via-dystopian-ai-summary-of-texts/ メッセージの要約機能はApple Intelligenceの機能の一つ。Apple Intelligenceは現在、2024年7
「RAG」とは何か？ なぜ“LLMの限界”を突破できるのか
関連キーワード 人工知能 大規模言語モデル（LLM）を活用する上で大きな課題となるのが、ハルシネーション（事実に基づかない回答を出力すること）のリスクだ。こうしたLLMの課題克服に役立つ技術として「RAG」（検索拡張生成）が注目されている。RAGはLLMの回答精度向上にどう役立つのか。その仕組みを解説する。 なぜ「RAG」で“LLMの限界”を突破できる？ 併せて読みたいお薦め記事 連載：「LLM」×「RAG」を徹底解説 前編：「LLM」よりむしろ「RAG」が“注目株”になる理由 「RAG」に関する話題 三菱電機が開発に「RAG」を使う理由とは？ 生成AIプロジェクトの舞台裏 Copilotの「RAG」とは？ Microsoft 365で使える“優秀な頭脳” RAGは、学習データ以外に外部のデータベースから情報を検索、取得し、LLMが事前学習していない情報も回答できるように補う手法を指す。R
画像使ったCAPTCHA認証、AIで100％突破に成功 チューリヒ工科大学
コンピュータと人間を区別して不正を防ぐCAPTCHA認証を巡り、スイス・チューリヒ工科大学の研究者が、写真を使ったCAPTCHAをAIに解かせて100％突破することに成功したと発表した。「AIを使用すれば、高度な画像CAPTCHAも悪用できる」と指摘している。 今回の研究は米Googleが開発した「reCAPTCHA v2」を対象として、最先端の機械学習モデルでどれくらい効果的に突破できるかを調査した。過去の学術研究では成功率は68～71％にとどまっていた。 画像を使ったreCAPTCHA v2は、グリッド状に並べた複数の写真を表示して、例えば「自転車」「横断歩道」「階段」など特定の物体が写ったものをユーザーに選ばせる。この仕組みは今も多くのWebサイトで広く使われている。 実験には、AIでリアルタイムに物体を検出できる「YOLO」（You only look once）を使用。画像分類に
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TDK、人間の脳のシナプスを真似たアナログ素子「スピンメモリスタ」でAIデバイスの消費電力1/100を実現【CEATEC 2024】
新iPad mini登場 AI強化で78800円から
経産省、国内の生成AI各社に支援 「アニメ特化型基盤モデル」「薬学特化LLM」など、計算資源を助成
MetaはなぜAIをオープンソース化したのか。そして現在開発中のAIとは
