はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
「うぽつ」が定着し始めたのは2011年、「草」が流行り出したのは2016年──約56億のコメントデータからニコニコ動画15年の歴史を振り返ってみた
本日（2021年12月12日）、ニコニコ動画は15周年を迎えた。 もともと、YouTubeの動画にコメントを付けるサービスとして始まったニコニコ。この15年の間に書き込まれたコメント数は「約56億」にも及ぶ（生放送は除く）。 単純計算で、1年に約3.6億、1日に100万を超えるコメントが書き込まれているわけだが、実際にはどのようなコメントがよく書き込まれていたのか。流行っていたのか。 そんなちょっとした好奇心をきっかけに、今回はニコニコ動画に書き込まれた15年分のコメントデータを抽出。年別で書き込み数の多いコメントTOP10や、「うぽつ」や「草」などおなじみのコメント数の書き込み数の推移など、コメントからニコニコ15年の歴史を振り返っていく。 文／竹中プレジデント ―あわせて読みたい― ・ニコニコ動画15周年の日に、ほぼ毎週ずーーっと動画投稿している筋金入りのニコ厨にサービス開始からの思い
精神科医K @dwdaai DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 twitter.com/jaguring1/stat… 2020-03-20 19:31:09 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 試しに、いま僕が読み返している、グーグルのAI開発を率いている大天才Jeff Deanの論文（2019年11月13日）の概要を、DeepL翻訳（1枚目）とグーグル翻訳（2枚目）に入れてみた。 Jeff Deanの論文 arxiv.org/abs/1911.05289 DeepL翻訳 deepl.com/translator グーグル翻訳 translate.google.com/?hl=ja pic.twitter.com/9o5VJkfm11 2020-03-20 18
私の趣味はゲームなんですよ。 正直、余暇の大半はゲームでありプロ野球でありネット鑑賞であり楽器演奏である私としましては、おっさんに相応しいゲームが出ると秒速100万キロのスピードでダウンロードするよう訓練されているのであります。 で、このほどWizardryタイトルがスマホで出たと言うので、疲労困憊の日々のせめてもの癒しにと思って脊髄反射でダウンロードしてみたらこの仕打ちですよ。 サービス元はGMO傘下のゲームポットですね。いい会社さんだと思いますよ。スタッフも一生懸命やっておられるようですし。しかしですね、私は本名でゲームをすることさえ許されないのでしょうか。自分の名前を入れて「お前の名前は卑猥だし不適切だ」と言われたときの愕然を理解できないようです。ああお前らはいい名前を親から授かったのかもしれないよ。でも私は如何に名前にアイデンティティを持てないとしても、自分自身が生きた証として、自
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
東ロボくんの生みの親《新井紀子》教授の間違いが明らかになった日。人間は人工知能に読解力でも負けつつある - Togetter
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae アリババの人工知能チームが @Stanford 大学の読解力テストで人間に始めて勝ったのが、今年の1月。スコアは、 ・人：82.304 ・AI：82.44 グーグルの《BERT》でトレーニングさせた人工知能のスコアは何と、87.433！10カ月で5ポイントも上げている。人間とマシン、読解力の差は今後更に広がる🤖。 twitter.com/GoogleAI/statu… 2018-11-03 16:51:29 Google AI @GoogleAI We have released @TensorFlow code+models for BERT, a brand new pre-training technique which is now state-of-the-art on a wide array of
Oguchi T／小口 高 @ogugeo @KS_1013 二つ目の画像の英語も、最初の文字が大文字になっておらず、カンマの後にスペースがないですね。かなり残念な状況です。 2016-04-29 18:28:10
現在、600を超えるChatGPTプラグインが存在します。 多すぎないか？全部試す時間なんてないよ……皆さんそう思っているのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTプラグインを片っ端から試した猛者達をリサーチし、彼らが本当にオススメしているChatGPTプラグイン69選と実際に弊社が使ってみた記事、更には各プラグインの評価までをご紹介します。 ※この記事では多くのプラグインを紹介しているため、「Ctrl+F」もしくは「Command+F」で、知りたいプラグインを検索することがおすすめです。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTプラグインとは？ ChatGPTプラグインとは、ChatGPTにさまざまな機能を追加できるツールです。 プラグインを使うと、ChatGPTで以下のよう
!! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 !! ======================== !! SeleniumはE2Eテストの自動化などで大きな力を出してくれます。 今回の記事では、下記の内容をまとめてみます。 色々なユースケース 抜け漏れ対策のwait.until()関数 => 実務ではとても重要 IDやClassが無くても、AltやPlaceholderなどから力技で抽出する技 パスワード系 無限スクロール系 必要なツールをまずは揃える Python3.7 ChromeDriver https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/dow
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
【Ver.2.3に改訂】ChatGPT英語例文自動添削プロンプト（GPT-3.5でも日本語対話が可能になりました）
このプロンプトはVer.3に改訂し、別記事に掲載しました。Ver.3では、ユーザーが学びたい語彙を指定すると、すぐにChatGPTが定義・連語・例文・類義語などを提示するようにしました。 【Ver. 3に改訂】 学術英語語彙の使い方を学ぶためのChatGPTプロンプト https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/10/ver-3-chatgpt.html ただしChatGPTと日本語で対話したい方は、こちらのVer.2.3をお使いください。 ■ 効果- 以下で紹介するChatGPT (GPT-3.5) のプロンプトは、英語での対話を通じて、英語の学術的な語彙の使い方を教えてくれます。 - ChatGPTは、利用者が作成した英文の正しさや適切性について英語で説明してくれますし、利用者はその説明についていくらでも質問をすることができます。その結果、その語彙の
ヴォイニッチ手稿はどうみても楽譜 | ここは3.11後の日本
ヴォイニッチ手稿という奇書がある。１４世紀ごろ（羊皮紙は1404年から1438年）に書かれた古書で未知の言語で書かれた文章と実在しない植物などの挿絵からなる。230ページもあるが、いまだに解読されていないらしい。 www.bibliotecapleyades.net/ciencia/esp_ciencia_manuscrito07.htm#top だが、これは俺には楽譜にしかみえない。 俺がおもうならそうなんだろう。俺のなかではな・・・。 ということで、終わらせてたのだけど、なんとなくなんでそう思うのかをかいておこうとおもった。 現代の一般的な楽譜は12音階からなる五線譜で書かれる。この元となったのはネウマ譜で横線に球をおく音程のとりかたは９～１０世紀ごろに教会の聖歌のために体系化されたようだ。それから活版印刷が発明され楽譜が器械印刷で世に出たのは活版印刷から20年たった1473年だそ
日本語ってすごくコスパが悪い言語だと思う
単純に同じ時間に詰め込める情報量が英語とかの方が段違いに多い 讃美歌の「もろびとこぞりて」って聴いたことあると思うけど、日本語だと もろびとこぞりて むかえまつれ って歌ってる間に、原詩（のひとつ）では Joy to the world, the Load is come. Let earth receive her King! まで歌えてるわけだからね もう単純に、単語数が違う。情報量が違う 日本語側は「諸人（もろびと）」なんていう普段使わない比較的パフォーマンスのいい単語を使ってさえこの結果だからね あと英詩の方が子音の入り方が細かいし普通にかっこいい。日本語は一音一文字のせいで何か間延びした感じ 関係ないけど日本語の「ありがとうございます」って単語が苦手だ 感謝を伝えるっていう、日常的に滅茶苦茶使う言葉でありながら異様に発語しにくい 日本語でもウ段の音であれば無声化して英語の子音のよ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
Webベースの日本語入力サービスです。海外からでもブラウザさえあれば日本語を入力す ることができます。 特別なソフトは必要ありません。 使い方 お使いのコンピュータの日本語入力を切りかえて直接入力にします。 Alt-o (Ctrl-9) で Ajax IMEモードに変更します。(ボタンで切り替えるかえることもできます) 適当な文をローマ字で入力します。 spaceを押して漢字に変換します。続けて押すことで候補選択を行います。 returnを押す、もしくは次の入力を開始することで入力を確定します。 F9で強制的にカタカナに、F8で強制的にアルファベットに変換します。 再度 Alt-o (Ctrl-9)で直接入力に戻ります 海外旅行先や留学先, 海外のネットカフェなど日本語入力環境が 無いパソコンからご使用ください。 Firefox と Internet Explorer で動作確認をしていま
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井 私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾 でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井 いえ、まだプロジェクトはやめてい
○ン○ン○ン←を満たす語は意外と少ない
晩餐館、新幹線、アンパンマン、糞便瓶、安近短、運鈍根、せいぜいそのくらい。
TOEICはどれぐらい英語ができないかを測る試験 - A Successful Failure
2011年02月10日 TOEICはどれぐらい英語ができないかを測る試験 Tweet TOEICはどれぐらい英語ができるかを測る試験ではない。どれぐらい英語ができないかを測る試験だ。 日本企業が求めるTOEICスコアは低すぎて役に立たないにも記載したが、TOEICは基本的に簡単な試験であり、ろくな英語力を持たない状態でもすぐに点数が飽和してしまう。一般に900点というスコアはとても高い英語力があるかのように受け取られているフシがあるが、実態はようやく必要最低限のスタート台に立ったというレベルに過ぎない。ある程度の点数を取ったら英語ができると考えるよりは、ある程度の点数がなければ英語は出来ないと受け取ったほうが合理的と言える。 日本企業が求めるTOEICスコア一覧表（2011年1月版）で日本企業のTOEIC基準スコアを紹介したが、韓国企業のスコアを紹介すると次のようになる。 説明920点サム
星新一さんのショートショートを解析し、質の高いショートショートの自動生成を目指すプロジェクトが始まった。人工知能研究の第一人者ととして知られる松原仁教授など6人がチームを組み、SF作家の瀬名秀明さんが顧問を務める。 「コンピュータは星新一を超えられるか」――はこだて未来大学は9月6日、星新一さんのショートショートをコンピュータで解析し、新たなショートショートを生み出すプロジェクト「きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ」を開始すると発表した。人工知能研究の第一人者として知られる同大の松原仁教授など6人がプロジェクトチームを結成。5年以内に、星新一作品と同等かそれ以上のクオリティーのショートショートの自動生成を目指す。 プロジェクトの進め方は検討中だが、1つの案として、（1）星さんのショートショート作品すべて（約1000作品）の特徴（使われている単語や文章の長さ、1文の単語の数、作品全体
ハイフンに似ている横棒を全て統一するᅳㅡ˗𐆑–᭸‒-─−▬𐄐—━‐‑ー﹣―ｰ﹘－⁃➖⁻！ - Qiita
はじめに これらの横棒、コンピュータにとっては全て違うのですが 見分けがつくでしょうか？ -˗ᅳ᭸‐‑‒–—―⁃⁻−▬─━➖ーㅡ﹘﹣－ｰ𐄐𐆑 郵便番号、住所、電話番号など、横棒が使われているデータを扱うとき、 人が入力したデータや購入したデータであると、同じ記号が使われていないことはよくあることです。 090-1234-5678 090᭸1234᭸5678 090‑1234‑5678 090−1234−5678 これらの電話番号の文字列も phone_no_list = ['090-1234-5678', '090᭸1234᭸5678', '090‑1234‑5678', '090−1234−5678'] # 文字をUnicodeコードポイントに変換 for n in phone_no_list: # 文字列の４番目の横棒の文字コードを見てみる print(n[3], ord(n[3]
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
機械学習の有益な書籍情報を共有します。 初心者向け 最初に読む本としては「オンライン機械学習」「フリーソフトではじめる機械学習入門」「言語処理のための機械学習入門」がオススメです。 「オンライン機械学習」は3章までが入門的な内容になっています。4章以降は発展的な内容なのである程度力がついてからが良いです。オンライン機械学習という分野は実装が簡単で実用性が高いので最初に取り組むのに適しています。 広い範囲で機械学習を概観したい場合は「フリーソフトではじめる機械学習入門」がよいです。こちらは全体像がつかみやすい反面、数式の展開がわかりにくい箇所がちらほらあるので適当なスルー力が必要とされます。 「言語処理のための機械学習入門」はやや実装よりの本です。数式をみるより具体例をみたほうがわかりやすい、という人はこの本が良いと思います。 数学 何をやるにしても基礎体力は大切。数学の理解が深まれば深まる
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
資料を和訳したのは、HRテック事業などを手掛けるギブリー（東京都渋谷区）の取締役を務める新田章太さん。翻訳作業にもGPT-4を活用したとし「日本語翻訳をよりナチュラルにできるよう、プロンプティングしながら作業したので、実質の翻訳作業はたった1日で終わった」と説明している。 関連記事 東大松尾教授が答える、ChatGPTとは何なのか？ 一問一答 国内におけるAIの権威である東京大学の松尾豊教授は、ChatGPTをどう見ているのか？ ChatGPTは、一時的なトレンドか技術的転換点か、AI研究者から見てChatGPTは？ 日本もLLMを作ったほうがいいのか？ といった問に答えた GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか？ 超長文をChatGPTに読ませる方法も 米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。言語処理性能がずば抜けているというが、ではGPT-4は
記事ネタを集めていたところ、代官山で日本語の手書き認識ソフトウェアの開発に成功した外国人グループがいる。それもたった２か月で。という記事にあたりました。日本語の手書き文字のOCRを外国人が開発しているという驚き。 気になりすぎたので、早速取材にいってみたところ、Reactive Inc.のデータサイエンティストのDavid MalkinさんとコアエンジニアのPhilip Irriさんにお話しを聞くことができたので、まとめてみました！ 非エンジニアにもわかるようにと噛み砕いて、システムの内容や今後の拡張計画ディープラーニングの可能性についてまでいろいろ話してくださいました。
というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na
はてなブックマーク全文検索の精度改善
Hatena Engineer Seminar #5 での発表スライド
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
博物館所蔵の芸術作品の画像：オープンアクセスの経験（4） / クリスティン・ケリー - 翻訳記事 - みんなの翻訳
2018年05月30日 平素よりみんなの翻訳サイトをご利用いただき誠にありがとうございます。 この度、2018年05月30日 10:00より、サーバ移行に伴いサービスを一時停止させていただきます。 ※作業完了予定は未定となります。 完了時期が分かり次第、サイト上で連絡させていただきます。ご迷惑をお掛けし、申し訳ございませんが、しばらくお待ちください。
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
Anterior, a company that uses AI to expedite health insurance approval for medical procedures, has raised a $20 million Series A round at a $95 million post-money valuation led by…
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
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イスラエルのGinger Softwareは4月24日、学習機能付きの英文チェッカー「Ginger」（ジンジャー）を日本向けに正式リリースした。基本無料でWebブラウザ上などで英文を書く際に使用でき、統計分析に基づいてネイティブが使う自然な表現の英文に簡単に修正できるというのが売りだ。 「Ginger」は正しい英文のライティングをサポートするツール。単語や文法レベルのミスだけでなく、時制や前後の文脈も考慮し、ネイティブが使う自然な表現に修正するという。Webブラウザ（Internet Explorer、Firefox、Chrome、Safari）か、単体ソフトのインストール（Windows版のみ）によりMicrosoft Office上で利用が可能だ。 WebメールやSNSで英文を書いたり、WordやPowerPointでドキュメントを作成する際に、ポップアップで正しい表現を自動的にサジェ
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「プロンプトエンジニアリング」の“教科書”、日本語版が登場 無償でAIの上手な使い方を解説
認識率98.66％？！たった2ヶ月で手書き日本語のOCRを開発したノンジャパニーズに話を聞いてきた | Ledge.ai
増井 / 類語をみつける方法
Budou: 日本語のための自動折り返し制御ツール
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
まっくす on Twitter: "昨今のお絵描きAIの進捗が著しく、いろんな方に一歩踏み込んで知ってもらいたいと思ったのでその仕組みについて解説資料を公開します〜（先日の技術書典の本の内容です）。これからいろんな分野の方が押さえておいても良い技術だと思うので、仕組みから興味持ってもらいたいなーという気持です。(1/5) https://t.co/p7iBSY7ma5"
GPT4内のプログラム、地味に特許とろうと温めてたけど、間に合わなさそうなのでもう出しちゃお。 以下みたいに書くと、雑なプロンプトでも勝手に高品質になる。
TechCrunch | Startup and Technology News
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
「もう前置詞に迷わない」──「ネイティブレベル」の英語が書ける英文チェッカー「Ginger」日本上陸