失われた技術 設備がなく、技術者も引退 迫るタイムリミット 6500メートルの深海まで人を乗せて潜れる「しんかい6500」。重要部品をつくる技術が、今の日本にはもうない――といった趣旨の投稿が話題になりました。この情報は本当なのでしょうか。しんかい6500を運用している海洋研究開発機構（JAMSTEC）に話を聞きました。（朝日新聞デジタル企画報道部・武田啓亮） 失われた技術 「しんかい6500」はその名の通り、6500メートルの深さまで潜れる有人潜水調査船です。 1989年に三菱重工によって建造され、就航以来、1700回以上の深海調査を行ってきました。 水中では10メートル潜るごとに1気圧ずつ水圧が増していくため、深海6500メートルでは、1平方センチメートルあたり、約650キロもの力がかかることになります。 自衛隊や米軍が運用する軍用の潜水艦でも、この水圧にはとても耐えられません。 その
リンク Wikipedia ミウラ折り ミウラ折り（ミウラおり）とは、1970年に東京大学宇宙航空研究所（現・宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所）の三浦公亮（現・東京大学名誉教授）が考案した折り畳み方である。 ミウラ折りは、人工衛星の太陽電池パネルの展開方法を研究する過程で生み出された。身近なところでは携帯しやすさが求められる防災・観光用地図の畳み方などに使われている。ミウラ折り（miura-ori）の名はBritish Origami Societyで名付けられたものである。完全に畳まれた状態と平面との移行（折り畳み・展開）の途中の状態は、
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
2位とはなんだったのか
anond:20240625171138 2009年11月のいわいる事業仕分けから、もう13年も経った。「2位じゃダメなんですか？」の質問の発言で非常に曰く付きとなったアレだ。 ところが最近、13年も経ってまだなおナゼ「2位」という言葉が出てきたかが理解できてない人がかなりいる事を知った。 それどころか、事業仕分けによって日本のHPC分野が衰退したなどという認識まで飛び出す始末である。 ただ、資料もなしにどこが変だと言っても仕方あるまい。何がどうして「2位」なのか、少し語ろうじゃないか。 アーキテクチャ初期の次世代スーパーコンピュータ (この時点では名前が付いていなかったが、以下わかりやすく京と呼ぶ) 計画 は、補助金を投入してのHPC産業育成に目を向けられていた[1]。世界一の性能を出していた海洋研究開発機構の地球シミュレータが、NECのSXシリーズをベースにしたベクトル型であり、ベクト
◆試合直前の脳波に勝敗と強く関わるパターンを発見しました。 ◆勝敗予測モデルに試合直前の脳波データを導入することで、従来困難だった「番狂わせ」のような不確定要素の多い試合結果も高精度に予測可能なことを実証しました。 ◆将来的には脳波のパターン分類に基づく個人のメンタルコンディショニングの確立が期待できます。 日本電信電話株式会社（本社東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、eスポーツ対戦直前の脳波に勝敗と強く関わるパターンの存在を世界で初めて発見し、この脳波データから直後の試合結果を高精度に予測することに成功しました。 本成果は、競技直前の脳に最適な状態が存在することを示すとともに、競技パフォーマンスの予測に脳情報が有効であることを示すものです。将来的に、スポーツ、医療、教育などさまざまな現場で活躍する人々の脳状態の最適化によるパフォーマンス向上や、熟練者の高度なスキ
「ひやっしー」と村木風海氏は現時点での日本の科学技術力の象徴か？
化学者を自称するホリプロ所属の日本のタレント、起業家、発明家である村木風海（かずみ）さんによる「ひやっしー」が政府やマスメディアに大々的に取り上げられ、日本の科学技術もいよいよここまできたかと理系の研究者や理系の知識がある人たちからため息が上がっています。 「ひやっしー」は、部屋の中の二酸化炭素を減らして快適にする装置ということですが、実際には部屋の外により多くの二酸化炭素を排出してしまいます。これにより、自分の部屋は快適になりますが、地球全体では二酸化炭素が増え、温暖化や環境問題の解決にはならなりません。 参照：「ひやっしー」に研究者はどう対応すべきか 名城大学理工学部 応用化学科 永田研究室 二酸化炭素を吸収して地球温暖化を防ぐ触れ込みの「ひやっしー」の発明者ですね。製品の解説や特許なども彼のサイトでしっかり検討しましたが，話にならないオモチャです。回せば回すほど環境に悪い代物です。化
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
Invoke、Comfy Org、Civitai、LAIONは6月25日、米コミュニティーサイト「Reddit」の「r/StableDiffusion」スレッドで、画像・動画・音声生成のためのオープンライセンスAIモデルの開発を推進することを目的にしたプロジェクト「Open Model Initiative」の立ち上げを宣言した。 企業による技術の独占を防ぎ、アクセシビリティを確保 「Open Model Initiative」の初期メンバーは、企業向け生成AIプラットフォームを提供するInvoke、直感的に操作できるオープンソースの画像生成AIツール「ComfyUI」を開発するComfy Org、クリエイター向け生成AIモデル共有サイトを運営するCivitai、大規模な学習データセットを構築するLAIONだ。 彼らは、最近の制限的ライセンス下でのAIモデルのリリースに懸念を示し、オープン
はてな民、蓮舫シンパの記事に釣られすぎ
https://shueisha.online/articles/-/250836 この記事で、「実は蓮舫氏はスパコン事業に助け舟を出していた」と書かれているが真っ赤な嘘（憶測）である。 まず第1前提として、予算を決めるような大事な話ほど文書のやり取りにすべきである。あの事業仕分けはただのマイクパフォーマンス芸であり、言った言わないを避ける方法がないことを思い出してほしい。例示としては、科研費である。科研費の予算決めをマイクパフォーマンスにしたら成立しないのは想像に難くないだろう。 以下、蓮舫氏のあの発言＝助け舟というのはかなり怪しいという証拠を記していく。 上手くいかなかった助け舟をタイトルにした本を普通出すか？事業仕分け後の2010年に蓮舫氏は本を出している。 タイトルは「一番じゃなきゃダメですか?」である。 https://www.amazon.co.jp/dp/4569779646
マイクロソフト、Project Natick水中データセンターの終了を明らかに Data Center Dynamics 2024.06.1951,318 views マイクロソフトはDCDに対し、Project Natick水中データセンターの取り組みを終了したことを明らかにしました。 この海底プロジェクトは数年間沈黙を守っていましたが、メディアや 他社からは継続的な取組みであるとして言及され続けていました。 「私は世界中のどこにも海底データセンターを建設していない」と、同社のクラウドオペレーション＋イノベーション（CO＋I）部門の責任者であるNoelle Walsh氏はDCDに対しコメントしました。 「私のチームはそれに取り組み、成功を収めた。海面下でのオペレーションや振動、サーバーへの影響について多くを学んだ。そこで、これらの学びを他のケースにも応用していくつもりだ」 同社は2013
ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2024.01.12 ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 ご覧頂きありがとうございます。グループ研究開発本部 AI 研究開発室の N.M.と申します。 ChatGPTをはじめAIに関する大きなムーブメントの起きた激動の2023年が終わり、2024年が始まりました。我々AI研究開発室も日々AI技術を追いかけています。昨年から話題になることの多いGitHub Copilotもその一つであり、特にコードの補完は非常に使い勝手もよく開発や解析のサポートに使うことができます。今回はなるべくローカルに閉じた状態で近しい環境が作れないか試してみたことを紹介します。最後までご覧いただければ幸いです。 TL;DR VSCodeのExtensionであるContinueとELYZA-japanese-Cod
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
本記事のサマリーELYZA は、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの研究開発成果を公開しました。700億パラメータのモデルは、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で「GPT-4」を上回る性能を達成しました。各モデルは Meta 社の「Llama 3」シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったものです。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-70B」 700億パラメータモデル。「GPT-4」を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意しています。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-8B」 80億パラメータと軽量ながらも「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開しました。 使用したAPIのバージョンなど、より詳細な評価結果については本記事の後段
AI＝人工知能を使った兵器について、外務省は、人間の関与が及ばない兵器は、責任の特定が困難になり、想定外の被害をもたらす懸念があるとして、開発や使用を認めるべきではないとする考えをまとめ、国連に提出しました。 AIを使って、人間の関与なしに、目標や方法を判断して攻撃を行う自律型致死兵器システムは「LAWS」と呼ばれ、国際的なルールづくりが求められています。 これについて、外務省は、日本としての考え方を、先月国連に提出し、その内容を24日、ホームページで公表しました。 それによりますと、人間の関与が及ばない兵器は、責任を負う指揮官などの特定が困難になる可能性があることに加え、意図したとおりに運用できず、一般市民などに想定外の被害をもたらす懸念があると指摘しています。 そのうえで、こうした兵器の開発や使用は、国際人道法を順守する観点からも国際的に認めるべきではなく、日本が研究開発を行うこともな
宇宙航空研究開発機構（JAXA）の機密情報がサイバー攻撃で流出したとみられる問題では、外部から内部の業務ネットワークに接続するために使うVPN（仮想専用線）の脆弱性を突かれ、不正アクセスによる内部侵入を許したとされる。VPNはテレワークの普及に伴って導入する組織も増加。接続の安全を確保するために導入している機器が、侵入口として最も狙われる皮肉な状況となっている。 VPNは通常のインターネット接続と異なり、送信者と受信者の間の回線を保護して第三者から見えないようにする。通信内容自体も暗号化するなどし、通信内容の盗み見や改竄を防ぐことができる。ネット回線を使っているため、外出先からも組織内のネットワークへのアクセスが可能だ。 働き方改革や新型コロナウイルス禍により、テレワークが普及、拡大するにあたり、VPNを導入する企業や団体が大幅に増えた。 情報セキュリティー会社のトレンドマイクロによると、
はじめに ファイルをアップロードすることができる機能を持ったWebアプリケーションやクラウドサービスは世の中に多数あります。しかし、アップロードしたzipファイルを自動で展開（解凍）してくれて、中身のファイルが閲覧できる機能を持ったサービスは、あまり多くはないかもしれません。 もし、Google Cloud上で、zipファイルをアップロードし自動的に展開してGCSに配置するシステムを作るとしたら、どうやって実現すればよいでしょうか。たとえ100GBのzipファイルでも問題なく展開できるようにするには？ そんな難題に挑み、GCSにアップロードされた100GB級のzip/7zファイルを自動的に展開することができるシステムをGoで実装し、プロダクションレベルで実現しました。その技術について解説します。 背景 PLATEAU VIEWの画面 Eukaryaでは、国土交通省が主導しているProjec
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潜水調査船「しんかい6500」もう作れないって本当？本部の見解は
【追記あり】目が覚めてふと横を見たら11歳が謎の折り紙をした痕跡があった「すごい!」「一体これどうやって折るの?」
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
世界初、eスポーツ対戦直前の脳波から勝敗と強く関わるパターンを発見・実証～「実力が拮抗した試合」や「番狂わせ」を約80%の精度で予測～ | ニュースリリース | NTT
無料で使える画像生成AIの定番は「Stable Diffusion」ではなくなるかもしれない
マイクロソフト、Project Natick水中データセンターの終了を明らかに | Data Center Café
討論会「民主党内はパニック」 不安露呈のバイデン氏、交代論も浮上：朝日新聞デジタル
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.
外務省 “人間の関与が及ばないAI兵器は認めるべきではない” | NHK
JAXA情報流出 「安全」接続目的のVPNが不正アクセスの標的に 脆弱性突かれる
GoとGCSで100GBの巨大zipファイルを展開する | Re:Earth Engineering