ChatGPT『GPT-4o』の画像生成が大幅アップデート！新機能を徹底解説｜ChatGPT研究所
日本時間2025年3月26日、OpenAIはChatGPTの基盤モデル「GPT-4o」に、ネイティブな画像生成機能を統合し、一般提供を開始しました。 今回のアップデートは単なる画像生成機能の追加ではなく、言語モデルの中核的な機能として画像生成を位置づける、非常に重要なアップデートです。特にテキストのレンダリング精度や複雑な指示への対応力が飛躍的に向上し、従来難しかった実用的な表現が可能となりました。 AIによるクリエイティブな画像生成が新たな段階に進んだことを実感できる、画期的な進化を遂げています。 最新の画像生成機能で生成 GPT-4oによるネイティブ画像生成機能の詳細今回のアップデートで最も大きな特徴は、画像生成能力がGPT-4oモデル自体にネイティブに組み込まれた点です。テキストと画像の連携がよりスムーズになり、以下の機能向上が実現しています。 特徴： 高精度なテキストレンダリング:
ChatGPTに高精度な画像生成機能「4o Image Generation」が追加される、GPT-4oの知識を活用しつつ画像を生成可能で著名人を含む画像も可
OpenAIがGPT-4oに高精度な画像生成機能「4o Image Generation」を組み込んだことを発表しました。4o Image GenerationはChatGPTやSoraで利用可能になっており、GPT-4oの知識を活用した画像生成や対話しながら成果物のクオリティを向上させる操作などが可能です。 Introducing 4o Image Generation | OpenAI https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/ 4o image generation has arrived. It's beginning to roll out today in ChatGPT and Sora to all Plus, Pro, Team, and Free users. pic.twitter.com/pFX
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技
【実践編】今すぐ使えるAI技術の最先端プラットフォーム完全ガイド| [第10回] PythonとRustのAIアプリ開発比較 - Qiita
近年、AIアプリケーション開発においてPythonとRustの選択肢が注目されています。本記事では、PythonとRustのAI開発における特徴、利点、欠点、および実際のユースケースについて詳しく解説します。 1. PythonとRustの概要 1.1. Pythonとは？ Pythonは、シンプルな構文と豊富なライブラリを備えた高水準プログラミング言語です。AIやデータサイエンス分野で広く利用されています。 メリット: 豊富な機械学習・AIライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn） コードの可読性が高く、学習コストが低い Jupyter Notebookを利用したインタラクティブな開発が可能 デメリット: 実行速度が遅い（インタプリタ言語のため） GIL（Global Interpreter Lock）の影響で並列処理が制限される 1.2. Rust
Microsoft Playwright MCPが切り拓くLLMとブラウザの新たな統合
はじめに ウェブブラウザの自動操作は長い間、テスト自動化やスクレイピングの重要な分野でしたが、大規模言語モデル（LLM）の台頭により、まったく新しい可能性が開かれつつあります。マイクロソフトの最新プロジェクト「Playwright MCP（Model Context Protocol）」は、LLMとブラウザの間に革新的な橋を架け、AIがより効率的かつ確実にウェブと対話できる世界を実現しています。 本記事では、Playwright MCPの技術概要、主要機能、そして実際のビジネスにおける活用事例について探っていきます。 Playwright MCPとは？ Playwright MCPは、マイクロソフトが開発したModel Context Protocol（MCP）サーバーで、Playwrightのブラウザ自動化機能をLLMに提供します。従来の画像認識やスクリーンショットベースのアプローチとは
🔍Microsoftが発表したPlaywright MCPとは？― AIとウェブ自動化の“次の一手”をわかりやすく解説！｜Kyutaro
🔍Microsoftが発表したPlaywright MCPとは？― AIとウェブ自動化の“次の一手”をわかりやすく解説！ みなさん、「AIがウェブページを自分で操作する」技術で新たな展開がありました。Microsoftが新しく発表した「Playwright MCP」という技術。 この記事では、 🧠 Playwright MCPって何？ 🤖 何ができるの？ ☁️ なぜ注目されてるの？ という点を、エンジニアではない方にも分かりやすく、やさしい言葉とイメージで解説していきます！ 🧠 Playwright MCPって何？まず名前にある「Playwright」は、Microsoftが開発しているブラウザ自動化のツールです。もともとは、開発者がWebサイトの操作を自動でテストしたり、繰り返し作業を楽にするためのものでした。 そこに今回追加されたのが「MCP（Model Context Pro
Playwright MCPとCursorで、E2Eテストを自動生成してみた 〜AI×ブラウザ操作の新アプローチ〜
概要 Playwright MCPとCursorを活用し、E2Eテストをゼロから自動生成してみました。 本記事ではその検証プロセスと得られた知見を紹介します。 この記事で分かること Playwright MCPでE2Eテストを自動生成する方法 Playwright MCPの活用のヒント はじめに 昨今のMCPブームは収まることを知らず、日々新しいMCP Serverが公開されています。 そんな中、自動化テストツールとして有名なPlaywrightのMCP Serverが公開されました。 Playwrightには、既にユーザーがブラウザを操作しテストを生成できる非常に便利な機能がありますが、今回はそれを超えるために、ユーザーの代わりにCursor（MCP Client）を使用し、ブラウザの自動操作とE2Eテストの自動生成を行えるのかを検証しました。 検証環境 Cursor: claude-s
日本語からイラスト生成プロンプトに翻訳する LLM を作った
TL;DR 日本語から danbooru タグに翻訳する LLM を作った LLM を使ってデータセットを合成した 成果物 Danbooru tags Translator で略して Danbot です (Danbooru + Bot にもなります)。前回は Dart でしたが流石に名前被りが多くて検索しずらそうなので変えました。 モデル: 作成したデータセット: ComfyUI カスタムノード: 結果だけ見たい方は #画像生成結果 へ。 前提 この記事は、前回の プロンプトは考えたくないけど画像生成がしたい！ となっています。 割と前回の手法について触れることがあるので、前回の記事を読まないと理解できない箇所があるかもしれません。 はじめに 前置きは前回の記事と同じなのでざっくり説明します。 画像生成モデルのプロンプト、考えるの難しい じゃあプロンプトを LLM で生成しよう という感じ
AI時代を生きるエンジニアに必要なマインドセット
こんにちは、しば田です。 AIの登場でエンジニアに求められるマインドセットにも変化が生まれてきています。 AIにどっぷり触れている人は行動の変化に引っ張られるカタチでマインドセットも形成されてきているとは思うのですが、まとまって言語化されているものは現状なさそうなので、自分の思考整理を兼ねて言語化してみようと思います。 「システムエンジニア」に必要なマインドセットと銘打ちましたが、 AIを用いて開発する全人類が対象読者になります。これまでの開発経験も別に問わない内容です。 では、早速本題にいきます。 1. AIへの期待値を正しく持つ AIに限った話ではないですが、正しい期待値を持たないとその期待が裏切られた時に多大なストレスがかかります。 これまでAIをトライしてみたけどすぐに使わなくなった人が自分の周りにもいましたが、大体は期待値の調整ができていない人だったと思います。自分が観測している
AI初心者がDeepSeekの論文を読んで感動した話（解説付き）
はじめに こんにちは！ 最近AIに興味を持ち始めたばかりの超初心者です。 「DeepSeek-R1」についての解説記事を読んでみたのですが、専門用語や数学的な説明が多く、最初はなかなか理解できませんでした。 それならいっそ論文を直接読んでみよう！ と思い立ち、DeepSeek-R1 の論文に挑戦することにしました。 実際に読んでみると、思っていたほど難しくなく、専門用語や数学的な要素も少なかったので、初心者の私でも意外と読みやすいことに驚きました。 最初は DeepSeek-R1 がなぜ話題になっているのか知りたくて読み始めたのですが、読み進めるうちに AI の基本的な仕組みや、これまでの技術の進化についても学ぶことができ、AI の世界の面白さと未来の可能性を強く感じるようになりました。 その楽しさやワクワク感をもっと多くの人に伝えたいと思い、この記事を書くことにしました。 この記事では、
【開発効率アップ】生成AIアプリ「Bedrock Engineer」を使ってみた ～AWS100本ノック～ 29/100 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 開発をする上で、ChatGPTなどの生成AIを使わない人の方が少ないくらいの昨今で、AWSがBedrock Engineerという生成AIアプリを作ってくれたので、試してみました。 ※本記事は2025年3月の内容になり、機能は定期的に更新・アップロードされています みなさん、システム開発をする上でChatGPTを使ってどんなことをしていますか？ 私自身は、何かエラーが出た際の原因と解決策を聞いたり、AWS CDKのサンプルコードを書いてもらったりしています。 そういった中で、以下のようなことがAWSで出来たらいいなーと思ってい
[Amazon Bedrock]MastraとNext.jsで生成AIアプリケーション作ってCDKでデプロイしましょう - Qiita
朗報 AI SDKのAmazon Bedrock Providerがアップデートされ、@ai-sdk/amazon-bedrock@2.1.4以降のバージョンでは認証チェーンが利用可能になりました。 これにより、デプロイ先のリソースのロールを参照してAmazon Bedrockの機能を使用できるようになりました Mastraとは Mastra はオープンソースの TypeScript エージェント フレームワークです、ワークフローの管理に長けてるらしいです。 個人的にMistralに注目している理由は二つがあります。 フロントエンドとの親和性の高さです。NextJSでクライアントを開発する際、生成AIフレームワークもTypeScript製であれば開発がスムーズになります Amazon Bedrockでエージェントを実装する場合、タスク制御が基本的にプロンプトに依存しており、複雑なタスクやマ
![[Amazon Bedrock]MastraとNext.jsで生成AIアプリケーション作ってCDKでデプロイしましょう - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/adcf7537fa9e13f4f2a61f47bc29c3a79ca36de5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMzIwMTY0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTQzMzExNzUyP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWI3NmRlN2JhODEzYTU0MmJmN2M4YTAwMzg5NGI1MTY2%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1998a0f2f25cc5f397f6b1b4360f5f8e%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTeW9pdHUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz04NGRhMzM1ODk0ODlkMGY1MmE5YzIzZjMxYWEyNTI0NQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7292652859f1afb88df64671dd4f9e6c)
AIに欠かせない機械学習の手法を物理学に融合させる新しい概念「学習物理学」とはどういうものか？ - 大学ジャーナルオンライン
人工知能（AI）、特に生成AIの登場からまだ２年余り、しかしその進化のスピードは速く、それがもたらす様々な社会課題――著作権問題、プライバシー保護などの倫理面での問題、教育の在り方等々—についての議論の、はるか頭上を飛び越えていく。しかもこの勢いは、情報端末の普及で、世界のすべての人々を巻きこもうとしています。その流れは、生みの親でもある物理学にも及んでいます。「学習物理学」という新たな概念を提唱し、同名の国のプロジェクトのグループ代表も務める京都大学理学部の橋本幸士先生の話を聞いてみましょう。 「学習物理学」、始めてます AIが人間の職業を奪うという報道がよくなされていて、不安や恐れを感じている人は少なくないと思います。もちろん物理学研究者の世界にもAIの波が押し寄せています。しかしほとんどの物理学者は非常に楽観的です。というのは、物理学者はAIと一緒に物理学を発展させようとしているから
生成AI時代のCloud NativeとSREに対する考え方とスタンス - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部 SREのshinyorke（しんよーく）と申します。 現在はAI・LLM事業部のAIプラットフォーム「Ai Workforce」1人目のSREとして、 SRE（Site Reliability Engineering）の戦略策定と導入、実装。 企業への導入に際する技術的なサポート・伴走。 SREチーム立ち上げの為の組織作り。より具体的にはSREの採用と育成。 以上のミッションを担っています、入社から現在までの営みはこちらのブログで紹介しています。 tech.layerx.co.jp 一人目SREとして情報とノウハウを泥臭く取りに行きながら、さっさと行動して少しずつSREのプラクティスを浸透させましょう。というスタンスで泥臭く、時にはパワフルにやってきた話を前回のブログでは紹介させてもらいました。私達の行動指針的には「Trustful Team」
AppleのAI版Siriが待てど暮らせど出ない。AIでひとり負け？
AppleのAI版Siriが待てど暮らせど出ない。AIでひとり負け？2025.03.19 15:00 AJ Dellinger - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） 先発リリースの英語圏ではさぞ盛り上がってるだろうにと思ったら、こっちも評判は今ひとつ。長年Apple（アップル）をひいきにしてきたブロガーのジョン・グラバー氏までもが、珍しくブチ切れてます。 ｢デモできる状態ですらないAIを、新iPhoneの目玉に据えてCM流すとかマジでありえない。 ジョブズ復帰前の、倒産寸前だったころのAppleみたいだ ｣ 発表から8カ月…未だに出ずじまいAppleが独自開発のAI｢Apple Intelligence｣を発表したのは、昨年6月の開発者カンファレンスWWDCのステージで…でした。 音声アシスタントSiriもAIで賢く生まれ変わるって話だったのですが、リリースは遅れに遅れ
OSS向けに英語を書くためにChatGPTのProjectsを活用している - $shibayu36->blog;
GitHub上のOSSにcontributeするためにcommitメッセージやPullRequestのコメントを英語で書くことがある。もう自分で英語を書くのは無理なので自動翻訳を活用したい。この時DeepLなどを使ってもいいのだが、もう少しチューニングを加えたい。たとえば 英語非母語話者同士の会話になることが多いので、できるかぎり平易な表現を使う 1行の場合はcommitメッセージとして、複数行の場合はPullRequestのコメントとして翻訳したい すぐに使えるようにgit commit用のコマンドやMarkdownで出力したい などなど。 そこで最近はChatGPTのProjectsを使って翻訳をしている。 たとえばこんな感じに指示を用意しておいて ソフトウェアエンジニアリングでのコミュニケーションに用いるために和英翻訳をします。以下のことに注意して翻訳してください。 - 英語非母語話
生成AIの量子化の果てに生まれた、進捗バーを量子化するPythonライブラリを公開しました【実用性なし】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 突然ですが、皆さんは量子化というキーワードを知っていますか？ 生成AIにおける量子化とは、精度をほとんど劣化させずに、AIモデルのサイズを削減することです。 さて、そんな量子化について、ローカルでAIを処理しているとき私はふとあることを思いました。 このモデルの量子化…進捗ぜんぜん進まないな… 最近のヘビー級のモデルはどいつもこいつもサイズがデカい！ ユーザーのリソースは無限だと思っている節がありますね。 終わらない進捗 進捗バーが微動だにしないと楽しくなくなってきます。 AIが量子化するなら、待ち時間中、進捗バー側も量子化する必要があ
中島聡がガチでテスト、「今一番賢いローカルAI」のすごい実力。Phi-4やGemma3を知らない人、そろそろヤバいかもです - まぐまぐニュース！
著名エンジニアの中島聡氏が、オープンソースの各種AIモデルをローカル環境（MacBook Pro）でテストしその実力を評価。それらが私たちのビジネスにどのような変化を起こすかを予測する。中島氏によれば、MicrosoftのPhi-4に代表されるSLM（小規模言語モデル）の能力がLLM（大規模言語モデル）並みに上昇することで、法人向けエンタープライズ市場では近い将来、クラウド上のAIサービスではなく、個人のパソコンや社内のAIサーバーでオープンソースなSLMを走らせるのが主流になるという。（メルマガ『週刊 Life is beautiful』より） ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マ
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AI bots are destroying Open Access
ChatGPTやCopilotだけじゃない。「LLM」サービスをPC＆スマホローカル含めてまるっとライブで解説！【3月18日(火)21時配信】
