■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
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
テクノ楽観主義者からラッダイトまで
テクノ楽観主義者からラッダイトまで 2023.10.11 Updated by yomoyomo on October 11, 2023, 12:39 pm JST 前回の「先鋭化する大富豪の白人男性たち、警告する女性たち」を書いた後に、「中央公論」2023年10月号に掲載された八田真行氏の「イーロン・マスクは一人ではない」（前半部がウェブ公開されています）を読み、イーロン・マスク、ピーター・ティール、マーク・アンドリーセンといった「シリコンバレーのテクノクラートたち」の思想を表現する「TESCREAL」という造語が紹介されているのが注意を引きました。 「TESCREAL」とは、トランスヒューマニズム（Transhumanism）、エクストリピアニズム（Extropianism）、シンギュラリタリアニズム（Singularitarianism）、宇宙主義（Cosmicism）、合理主義（R
GPT-4を使って「やさしい日本語」へ言い換えてみよう - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 20日目の記事です。 はじめに こんにちは。 コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 新卒2年目で、普段はB向け/C向けメールシステムと文書要約APIサービスの開発・運用に関する業務に取り組んでいます。 今回は、昨年から引き続き話題の生成AIのひとつ、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) を題材に、LLMを使って文章を「やさしい」表現へ言い換える例を紹介します。 この記事の内容 この記事では、以下の内容を扱います。 やさしい日本語 言い換え技術とテキスト平易化 LLMを使ったやさしい日本語への言い換え 前半にやさしい日本語、言い換え技術・テキスト平易化について簡単に解説し、後半はLLMによるやさしい日本語への言い換えの例を紹介します。 なお、この記事では
ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 2023/11/13 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 本記事では、大規模言語モデル（LLM）に対するユーザーの質問・指示に対する応答の質を向上させる新しい手法「RaR（Rephrase and Respond）」について、論文をもとに紹介します。本研究はカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者によって発表されています。 「RaR」は、LLMがユーザーの質問を自身が理解しやすい形に自ら言い換える手法で、GPTシリーズ（GPT-4、GPT-3.5）など複数のLLMで効果が確認されています。 RaRの実行プロンプトは比較的シンプルであり、LLMに質問の言い換えと回答を一度に行わせることが可能です。 以下ではRaRの研究背景、理論、実行プロンプト例、実験の内容と結果、デモン
LLMにまつわる"評価"を整理する
「LLMの評価」というフレーズを見て、どんなことを思い浮かべるでしょうか？ おそらく大半はLLMモデル自体の評価のことを思い浮かべると思います。新しいモデルが出てきた時に𝕏で見かける「GPT-4o のMMLUベンチマークは89%!」みたいなアレ。 ですが、プロダクト開発にLLMを使っている人の間では、プロンプト等が十分な品質を出しているかの確認などにも評価という言葉を使っていることは多いのではないかと思います。 うまい具合に後者を区別するためにいい感じの呼び名を付与したい気持ちがあるのですが、英語圏での例を見てみるとシンプルに"Evals"と呼んでることもあれば Evaluating LLM System Evaluating LLM-based Applications などなど表現の仕方は様々になっています。 そしてそのプロダクト開発文脈での評価も、実態としてはオフライン評価やオンラ
Retrieval-Augmented Generationシステムの改善方法の紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは、AI製品開発グループのファイサルです。 この記事では、Know Narrator Searchで使用されている文章参照手法、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の精度向上方法について紹介します。 はじめに ChatGPTを始めとした大規模言語モデル（LLM）の登場により、AI業界、特に自然言語処理分野で多くの素晴らしい応用先が提案されるようになりました。 LLMは素晴らしい技術であることは間違いないですが、同時に幻覚（Hallucination）という問題を抱えています。 このHallucinationという問題は、LLMが事実と異なる情報をあたかも真実であるように回答するというもので、LLMの発表当初から指摘されていました。 この問題を解決するために、さまざまな手法が存在しますが、よく用いられるのが「Retrieval-Augmented G
システム生物学って何だったんですか？(前編)
はじめに システム生物学(systems biology)が提唱され(1998年)てすでに25年が経過しました。 諸外国をみると例えばUKなどではsystems biologyやその派生分野 (例えばsystems immunology)が比較的頻繁に使われ分野名として根付いているようであるのに対し、日本ではシステム生物学を標榜する研究室は思ったよりも少ないです。一方で、システム生物学が目指した研究の方向性は、定量生物を始めとして国内においても自然に受け入れられ普及しています。つまり名実でいえば実は十分伴っているように見受けられます。そして、新たにシステム生物学入門の教科書が出版されたように、若い世代にはそれ以上の世代(2023年現在40, 50代の世代)と比較して、システム生物学という語に良い意味でも悪い意味でも特別な印象は持ってないように見受けられます。 システム生物学の黎明期からこの
【拡散希望】本日、日本大学哲学会『精神科学』に投稿していた私の論文「「マイナス内包」としての性自認の構成 (Gender as Irifuji’s Minus-Intensions)」に、不採用の通知が届きました。来年出る『精神科学』に掲載されるよう今年春に書いたもので、トランスジェンダーを巡っても注目を集めている pic.twitter.com/EaJD44DVxv — 谷口一平 A.k.a.hani-an (@Taroupho) 2023年12月25日 独立研究者・谷口一平氏の日本大学哲学会『精神科学』への投稿論文がリジェクトされた。 そこで谷口氏は査読過程、及び匿名査読者2名の査読コメントに疑義を投げかける連投ツイートを昨年末にしていた。 谷口氏のツイートを見る限り、この疑義にはもっともな部分もありそうだが、谷口氏の論文本体が公開されているわけではないので、判断しかねる部分もある。
オープニングアクト: パブリックイメージから逃げろ オリジナルのSCPを書いてみたいと思ってこのサイトに登録するメンバーは数多くいます。私自身もそうでした。そうしたメンバーの多くは大抵、サイト登録時点で何らかのアイデアを持っているものです。 しかしサイト登録したばかりのメンバーが執筆した下書きなり記事なりは、あまり良い評価を受けられず撃沈します。私自身もそうでした。すでにやり尽くされたコンセプトのリストかあなたの記事が低評価にならないためにで挙げられている類例のどれかに当てはまっており、「見飽きた」の一言で切り捨てられるアイデアが軸になっているからです。 なお、先に紹介したリストは既に古くなっており、リストアップされていないだけで見飽きた要素はまだまだあります。誰かが編纂してくれることを期待して、いくつか追加でピックアップしておきます。 見飽きた要素の一覧(追加版): 財団、地球、次元など
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 Exampleは省略してるので元記事で確認してください。 ・Model Spec (2024/05/08) 1. Model Spec の概要1-1. Model Spec の概要これは「Model Spec」の最初のドラフトであり、OpenAI APIおよびChatGPTでのモデルの望ましい動作を指定する文書です。これには、一連の中核目標と、矛盾する目標や指示に対処する方法に関するガイダンスが含まれています。 OpenAIの目的は、研究者やデータラベル作成者がRLHF と呼ばれる手法の一部としてデータを作成するためのガイドラインとして「Model Spec」を使用することです。「Model Spec」はまだ現在の形式では使用していませんが、その一部はOpenAIでRLHFに使用したドキュメントに基づいています。また、モデルが「Model
傍若無人にふるまう人もいますが。）\n\n上記の文章を読んで、 に入れるのに最も適したものを以下の選択肢から選び、その理由を答えなさい。\n\n- だから\n- また\n- むしろ\n- もちろん"},"output":{"kind":"string","value":"文章中のに適した選択肢は「もちろん」です。\n\nの周辺では自発的な意志によって社会の秩序が保たれているという筆者の主張に対し、「傍若無人にふるまう人もいる」という反論を予想し予め掲げているため、「もちろん」が適切です。"},"eval_aspect":{"kind":"string","value":"- 選択肢を外している場合: -4点\n- 理由が的外れな場合: -2点\n- 理由の説明として（反論を）予想する旨が記述されていない場合: -1点\n"}}},{"rowIdx":7,"cells":{"input":{
「原発ゼロ」原論｜Masanobu Usami
本稿は2017年12月の連ツイをそのままアーカイブしたものだ。6年近く経つが全く妥当性を失っていないことにいろいろと思うところはあるが、「原発ゼロ」についての論点を網羅しているので「原論」としての意義があると考える。 原発新増設とプルトニウム問題「原発新設、議論着手へ＝エネルギー計画見直しで―国民理解に課題・経産省」（時事通信） 「＜エネルギー基本計画＞長期見通しで議論へ 有識者委」（毎日新聞） 安倍政権も新増設論議は封印してきたが、現行政策は新増設抜きでは論理的に破綻する。 両記事にある通り2030年原発比率は40年廃炉では達成できず例外のはずの60年運転を前提とする。そして実は、40年廃炉での原発比率15％（毎日記事）も60年運転での20~22%比率達成も機械的な計算で、個々の原発の再稼働可能性（活断層評価、経済性、地元同意など）を見るとかなり高いハードル。新増設のリードタイムの長さを
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 30 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
人間関係がうまくいく人の3つの特徴。対人スキルが高い人は「○○なふり」をしている - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
仕事において、対人関係の悩みは尽きることがありませんよね。 上司から信頼を得ること、同僚から好かれること、部下のモチベーションを上げること――。これらを実現するには、どんな人ともうまく付き合える能力が必要だと思う方は多いでしょう。そして、そうした能力には自信がなく、周囲といい関係を築くことなどできないと感じる方もいるはずです。 ですが、対人スキルに自信がない人でも、対人関係を良好にするために “装う” ことならできるかもしれません。「○○なふり」をするだけで、人といい関係をより築きやすくなる可能性があるのです。ではどんなふりをすればよいのか、ご紹介しましょう。 【ライタープロフィール】 青野透子 大学では経営学を専攻。科学的に効果のあるメンタル管理方法への理解が深く、マインドセット・対人関係についての執筆が得意。科学（脳科学・心理学）に基づいた勉強法への関心も強く、執筆を通して得たノウハウ
AIのライティングツール どれがいいの？ 使ってみたいけど 多すぎて選べないよ... ブログ記事や文章を自動作成する、超便利なAIのライティングツール。もの凄い勢いで、新たなツールが次々とリリースされています。 文章作成に関わる仕事の人なら、誰でも一度は使ってみたいと思いますよね？ でも色々あり過ぎて、ドレを使ったらいいのか！サッパリ分からずに選べない状態ではありませんか？ こんなあなたに！ ✔AI記事作成ツールを使いたい ✔どのツールが良いか知りたい ✔無料で使えるツールは無いの？ ✔有料でコスパが良いのはドレ？ ✔AIの記事なんてメチャクチャでしょ？ ✔本当に効率化できるの？ このような疑問や悩みを解決します。 AIライティングツールは、今まさに群雄割拠の状況。こうしている間にも、新たなツールがジャンジャン開発されています。 ただし、その中で本当に役立つのは、ごく一部に過ぎないのです。
小川大介（おがわ・だいすけ） 教育家・見守る子育て研究所所長。京都大学法学部卒業。コーチング主体の中学受験専門個別指導塾を創設し、子ども個々の才能タイプに基づく独自の成績向上ノウハウを確立する。塾運営を後進に譲った後は、「“見守る子育て”を日本の常識にする」をミッションに掲げ、人の隠れた才能を見つけ引き出す技術体系「見守る子育て」の普及に務めている。『頭のいい子の親がやっている「見守る」子育て』（KADOKAWA）、『子どもの頭のよさを引き出す親の言い換え辞典』（青春出版社）など著書・監修多数。YouTubeチャンネル「小川大介の『見守る子育て研究所®』」 （写真は本人提供） “最近の親は怒りっぽい”、そんな言葉を耳にするが、それは「今の時代だからこそ」と力を込めるのは、見守る子育て研究所所長で教育家の小川大介氏だ。そもそも30年前と今の子育てを同じ土俵で比較すること自体がナンセンス。令和
Googleの生成AI、PaLM 2をSlack連携して社内ツールとして導入してみた - G-gen Tech Blog
G-gen のタナです。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Slackと連携した簡易的なチャットボットの PoC を行いました。 はじめに 前提知識と事前準備 PaLM 2 Slack App Python Slack SDK Google App Engine APIの有効化 権限周りの設定 検証 概要と構成図 App Engine へのデプロイ 必要なファイル 1. requirements.txt 2. app.yaml 3. app.py 実行結果 Slack を介して PaLM 2 を活用するユーザー体験 BigQuery によるプロンプト履歴の分析 デプロイの手順 1. Slackのシークレット取得 2. シークレットをSecret Managerで保持 3. Cloud Loggingの設定
生成AIの評価手法〜LangChain, guidance, Azure AI Studioの比較・統合｜Ray | 旅する魔法使い
生成AIの評価手法〜LangChain, guidance, Azure AI Studioの比較・統合 生成AIを活用したアプリケーション開発が急増しています。そんな中、開発におけるプロンプト・チューニングの手法は広まりましたが、テストについての知見は情報が散在しています。 そこで、生成AIアプリケーションの開発ツールとして注目されている、LangChain, guidance, Azure AI Studioを比較しながら、ツールに依存しない評価手法として統合していきます。（GoogleのGenerative AI Studioも要注目ですが、現時点では評価機能が弱いので対象外） なぜ生成AIアプリケーションの評価が重要なのか？ なにを評価するのか？ どのように評価するのか？ はじめに生成AIの基盤モデルである、GPT-4、Gemini、Llama2などの基礎性能を比較する上では、一般
精神分析を患う国｜フリー・グーグルトン
■ 20世紀で最も並外れた知的信用詐欺 1960年にノーベル生理学・医学賞を受賞した生物学者、ピーター・メダワーはかつて「精神医学の被害者（Victims of Psychiatry）」と題した書評において、精神分析を「20世紀で最も並外れた知的信用詐欺（the most stupendous intellectual confidence trick of the 20th century）」と表現した。*1書評の対象は、アメリカの神経外科医I.S.クーパーの著作『The victim is always the same』で、変形性筋ジストニア（DMD）の若い患者が、それが神経筋疾患であるにもかかわらず精神疾患と誤診され、フロイト派の精神分析医によって行われる医学的にも倫理的にも不適当な「治療」を受けさせられる悲劇が描かれている。*2 精神医学における精神分析は前世紀半ばまでは隆盛を誇
本稿は、『ブランディングの科学：新市場開拓篇』で広く知られるようになった、カテゴリーエントリーポイント（Category Entry Point：CEP）というマーケティング・コンセプトの解説記事です。 なお本稿ではこのコンセプトを提案したジェニ・ロマニウク（Jenni Romaniuk）の論を立脚点にしながら、後半では「実務的にはこう使った方がよいんじゃないか」という提案もしてみたいと思います。 『ブランディングの科学』の中のCEPまずCEPは、ブランドを「連想」する、言い換えると、ブランドを思い出す／思いつくことに関連するコンセプトです。 なぜ「連想」を問うのかといえば、思い出される確率が高いブランドほど購入される可能性も高いと考えるのが、マーケティングの基本的なロジックだからです。そしてマーケティングリサーチでよく行われる「連想テスト」は、「炭酸飲料と聞いて思い浮かぶブランドは何です
新・平沢進は無害か｜Pharmakon
注意！本稿の文字数は2万字を超えています。時間に余裕がない方は気になる箇所だけ読むことを推奨します。 まえがき 平沢進有害無害論争 2024年4月、とあるインフルエンサーのポスト[1]を契機に、X上の馬骨（平沢進のファンの名称）界隈で平沢進有害無害論争が起きた。ファンの間では、平沢進[2]の独自の音楽センスに中毒性がありネタ的に有害であると発言した者もいたが、一部の者は「平沢進は陰謀論者（conspiracy theorist）である。」から有害であると主張した者もいた。 「平沢進は陰謀論者である。」という言説はここ数年でずいぶん浸透したような気がする。平沢氏の過去の発言には、反ワクチン、Qアノン、9.11陰謀説など、一般に「陰謀論（conspiracy）」とされるものを匂わせるものも多い。陰謀論は公衆衛生を害する恐れや、排外主義の蔓延や民主主義への懐疑といった悪い方向にミスリーディングす
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 29 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
4/1にウソみたいな話としてマスコミ各社が報じた「夫婦同姓制度のままだと、計算上2531年には日本人が全員佐藤になってしまう！」という「2531年佐藤さん問題」。元ネタは東北大学の経済学研究科の教授、吉田浩氏が「Think Name Project（一般社団法人あすには）」の一環で出したもので、選択的夫婦別姓制度の推進を目的としたプロジェクトの研究報告である*1。 think-name.jp 2531年佐藤さん問題 メディアが報じたのがエイプリルフールなのもあって冗談かガチなのかわからないが、解析レポートが3/20付だったり、いわゆるネタバラシ的な言及が皆無だったりで、「話題性のあるおもしろ解析結果」として本気で出したのではないかと思われる。マスコミ各社も真である前提で報道しているように見受けられる。 用いられている数理モデルは「佐藤姓は2022年から2023年にかけて1.0083倍になっ
Retrieval-Augmented Generationシステムの改善方法の紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは、AI製品開発グループのファイサルです。 この記事では、Know Narrator Searchで使用されている文章参照手法、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の精度向上方法について紹介します。 はじめに ChatGPTを始めとした大規模言語モデル（LLM）の登場により、AI業界、特に自然言語処理分野で多くの素晴らしい応用先が提案されるようになりました。 LLMは素晴らしい技術であることは間違いないですが、同時に幻覚（Hallucination）という問題を抱えています。 このHallucinationという問題は、LLMが事実と異なる情報をあたかも真実であるように回答するというもので、LLMの発表当初から指摘されていました。 この問題を解決するために、さまざまな手法が存在しますが、よく用いられるのが「Retrieval-Augmented G
人と組織の変革を支援するコンサルティング会社・株式会社ジェイフィールが、「オランダ」「幸福度」「教育」をキーワードとするウェビナーを開催。現地の小学校で教員として働き、教育関係者向けにオランダの学校視察のコーディネートも行う三島菜央氏が、コンサルタントの村田太氏と共に、建設的な話し合いができる人間を育てるピースフルスクール教育について語りました。 前回の記事はこちら オランダの競争力の源泉 村田太氏（以下、村田）：教育の格差が経済の格差につながるという話をしておきながらちょっと心苦しいんですが、「じゃあ競争力って何だ？」という話を（笑）。 オランダは競争力ランキングで世界5位になっていたりするんですけど、IMDは「競争力」について、「公・民のバランス度だ」と言っているんですね。最も競争力の高い国はデンマークですが、公・民のセクターが最も効率的だということをもって世界1位になっています。 企
ファクトネタ：最も人気のAIツールたち｜ChatGPT以外にも色々 - Be financial freedom. 経済的自由の探求
こんにちは、株もっちーです。 月曜日は、VISUAL CAPITALISTなどから、気になるファクト・事実・データの話題を取り上げてみます。 最も人気のAIツールたち をビジュアル化 気づいたこと ChatGPT Character.AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI CivitAI 行動したこと AI(ChatGPT4)との雑談 質問 回答 引用元｜VISUAL CAPITALIST Ranked: The Most Popular AI Tools まとめ ランキング・宣伝など 最も人気のAIツールたち をビジュアル化 気づいたこと ChatGPTが圧倒的ですが、他にも色々とあります。 AI Tool Total Web Visits (Sept 2022 to Aug 202
剽窃を避ける 2024年版 | 江口某の不如意研究室
京都女子大学現代社会学部が発行している基礎演習用のテキスト『京女で学ぶ現代社会』の1章です（一部省略しています）。PDFはResearchmapにあげています。 → https://researchmap.jp/eguchi_satoshi/misc/46018319 剽窃・盗用 剽窃してはいけません 時おり、新聞やテレビニュースで大学研究者（教員）の「研究不正」が話題になります。大学などでの研究者が、研究データを捏造(ねつぞう)1したり改竄（かいざん）したりすると大きなニュースになりますが、より頻繁におこなわれているのは「盗用」（剽窃（ひょうせつ））です。盗用・剽窃(plagiarism プレイジャリズム）はアカデミックな世界では非常に重大な犯罪です2。大学学生の授業レポートや卒論でも場合によっては単位の不認定、取り消しなどにつながることがあります3 多くの大学新入生は、中高生のときに「
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高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
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
ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 | AIDB
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奇想の芽を育てる：着想を作品に変換する方法 - SCP財団
OpenAI の Model Spec の概要｜npaka
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テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）
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なぜ母親は怒ると止まらないのか､父親の｢指摘｣｢逆ギレ｣との違いは | 東洋経済education×ICT
カテゴリーエントリーポイントの考え方と使い方｜Hara Takuya
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）
エントロピーで考える 2531年佐藤さん問題問題 - セミになっちゃた
オランダの経営者が挙げた、「競争力」世界5位の源泉は幼少期教育 ピースフルスクール教育が築く、建設的なコミュニケーション力