近年ではオンラインの翻訳サービスに機械学習が用いられるようになり、以前よりも格段に翻訳の精度が向上しています。2017年8月にサービスが開始された機械学習を用いたオンライン翻訳サービスの「DeepL翻訳」が、日本語と中国語の翻訳に新しく対応したとのことで、実際に日本語での翻訳機能を試してみました。 DeepL翻訳 https://www.deepl.com/translator DeepL翻訳が日本語と中国語を習得 https://www.deepl.com/blog/20200319.html DeepL Translator gets support for Japanese and Chinese languages - gHacks Tech News https://www.ghacks.net/2020/03/19/deepl-translator-gets-support-f
［速報］マイクロソフト、RPA機能でWindowsアプリ操作を自動化する「Power Automate Desktop」パブリックプレビュー開始、日本語版も。Ignite 2020
マイクロソフトはオンラインで開催中の年次イベント「Ignite 2020」で、RPA（Robotic Process Automation）機能を強化したソフトウェア「Power Automate Desktop」のパブリックプレビューを開始すると発表しました。 「Power Automate」は2019年11月にマイクロソフトが発表したノーコード／ローコードツールです。Microsoft Flowと呼ばれていたサービス連携ツールをベースに、ユーザーの操作を記録し再現するRPA機能を追加したものでした。 参考：［速報］マイクロソフト、RPA機能を搭載した「Power Automate」発表。ユーザーの操作を記録、再現実行で自動化。Ignite 2019 マイクロソフトはこのPower AutomateのRPA機能をさらに強化する目的で、今年の6月にはRPA製品ベンダのSoftomotive
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 細谷 元 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リア
社内勉強会で作ったDocker/Kubernetes入門の資料を公開しました - inductor's blog
TL; DR Docker/Kubernetes初心者の方と一緒に仕事をすることになったので、はじめの一歩として勉強会を開いたときに作成した以下の資料を公開しました。 speakerdeck.com 資料の目的 ZOZOテクノロジーズではたくさんのプロジェクトがあり、技術的にも古いものから新しいものまでいろいろなものが使われています。その多くは歴史的経緯や開発者たちのレベル感、今まで経験した技術などをベースに選定されることが多いです。 弊社 岡がCNDT2019にて発表した以下の資料や、ZOZOTOWNの作り直しの真っ赤な広告にもあるように、古い技術を使い続けてグロースを続けてきた結果、社内のプロジェクトのいくつかはスケーラビリティとして飽和に近い状態のものもあります。 ZOZOTOWNのCloud Native Journey from Toru Makabe www.slideshar
伊藤園が「お～いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMにAIタレントを起用した。AIタレント事業を手がける企業AI modelが、自社のAIタレントが採用されたことを10月3日に公表した。 CMに登場するAIタレントの名称は明らかにされていない。CMはテレビのほか、伊藤園の公式YouTubeチャンネルでも公開されており、本物の人間と見分けがつかないレベルの仕上がりだ。 AI modelによると、AIタレントが登場するテレビCMは日本初になるという。 同社は発表に際して「AI技術で生成したAI model（AIモデル）を活用して、モデル撮影の創造性や表現の豊かさを広げて、そこから得られる新しい価値などを提供していくことで、広告やファッションなど様々な業界の発展に貢献していきます」と述べている。 「お～いお茶 カテキン緑茶」シリーズは伊藤園が9月4日より販売を開始した製品。同シリーズはテレビCM以外
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
Sora: Creating video from text
Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi
「これはヤバい」「写真を何百枚も撮る必要がなくなる」 ドラッグするだけで自由自在に画像編集できるAIツール「DragGAN」|ガジェット通信 GetNews
https://twitter.com/AiBreakfast/status/1659601613739409409 「DragGAN」のデモ動画を視聴した人たちからは驚きの声が多くあがっているようです。 ・AIって結局進化したPhotoshopってことでいいんだよね ・写真を何百枚も撮る必要がなくなる ・すごいツールが出てきたもんだ ・これはヤバい ・アドビがこの技術を買い取るだろうな ・真実を捻じ曲げる新たな技術 ・完成まで1年もかからないだろう ・すべて人工的で表面的 ・このツールがPhotoshopもデートアプリも破壊する ・これってマジネタ？ ・いろんな意味ですごい可能性を感じるツールだ ※画像：Twitterより引用 https://twitter.com/_akhaliq/status/1659424744490377217 ※ソース： https://arxiv.org/p
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)に関する雑感 - 勘と経験と読経
タイムラインに流れていた『もう発注側企業に要件定義能力はないので、要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)が世界でも日本でも出てきている』という話に関する極めて個人的な雑感。あるいは記憶のダンプ。 b.hatena.ne.jp 要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)の話はいつか来た道 要件定義を専門でやる技術者という話は新しい話ではなく、ゼロ年代後半から議論がされていたものである。 ゼロ年代後半というと、SIerを中心にわりと適切なプロジェクトマネジメント方法論が普及しはじめて、「要求された通りのシステムは開発できるようになってきた」という時代だ。 一方で「システムは開発できるが、要件定義がゴミだと、完成するシステムもゴミ」という問題が残っていて、要件定義の高度化や専門家育成の議論があったのだ。 要求開発~価値ある要求を導き出す
僕は正直なところ、原発問題に関しては無関心な方で まぁ、合理的な代替エネルギーが出てきたらええのになぁ 科学者頑張ってや 程度にしか思っていない そんなわけで、福島を中心とする放射能問題に関しても、実生活で目に見えてほとんど関わってこないので 普段の生活で関心を持っていないのだが メルトダウン当時、茨城県が謎に放射線量が高かったという記憶だけは鮮明に残っているので、未だにスーパーで茨城県産という文字を見ると買い控えてきたのは事実だ よくわからないけど、疑わしきは罰しておこうという安直な考えで生きている よくわからんけど、良くなさそうなら避けるというのは生物の本能的な生き方なので、多くの人がやってるのではないだろうか 正直、「よくわからないから、しっかり調べよう」というモチベーションが湧く人の方が珍しい そして、たとえモチベーションが湧いて調べようとしても、放射能で検索すると、ネット上にはク
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
- PostgreSQLカンファレンス 2021 - チュートリアル - https://www.postgresql.jp/jpug-pgcon2021 - 詳細はこちら https://github.com/soudai/pgcon21j-tutorial
令和２年１月２３日 政策統括官（科学技術・イノベーション担当） 第48回総合科学技術・イノベーション会議（2020年1月23日開催）において、ムーンショット目標が決定されましたので、お知らせいたします。 目標１：2050年までに、人が身体、脳、空間、時間の制約から解放された社会を実現 目標２：2050年までに、超早期に疾患の予測・予防をすることができる社会を実現 目標３：2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現 目標４：2050年までに、地球環境再生に向けた持続可能な資源循環を実現 目標５：2050年までに、未利用の生物機能等のフル活用により、地球規模でムリ・ムダのない持続的な食料供給産業を創出 目標６：2050年までに、経済・産業・安全保障を飛躍的に発展させる誤り耐性型汎用量子コンピュータを実現 参考資料 ムーンショット型研究開発制度の概
すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
こうです。 新しい住居を探そうとしたとき、「会社から歩いてちょうど 30 分のところに住めたら QOL 高くない？」と思いました。(運動できる、公共交通機関と無縁、買い物もできるetc...) でも ある一点を中心とした移動可能エリアを知りたいとき、円でざっくりと表示をする以外のアプローチがほぼない ことに気がつきました。海外サイトも含めかなり調べてみましたが、類似のサービスは見当たりません。 という経緯でつくったのが How far can I go? というサイト。 ぽちぽちやっていただければわかりますが、結果の精度はかなりのものと思われます。特に道の有無や川沿いなどを検証してもらえるとその効果がすぐにわかるかと。 転職先が決まっているなら、そこにピンを差して交通手段と所要時間を設定してください。HOME'S などの住宅検索サービスには条件絞り込みをしたあとにそれらを地図上にまとめてマ
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界｜DTMステーション
4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO（コエ・フォント・スタジオ）は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先
学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長 樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Visual Studio Codeを使うなら絶対に入れておきたい拡張機能Top20【2022最新版】 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2022の14日目の記事です。 VSCodeに必須の機能20個を紹介していきます。 インストール数と星の数は記事作成時点(2022年11月時点)のものです。 Japanese Language Pack for Visual Studio Code vscode-icons Code Spell Checker zenkaku Path Autocomplete Prettier - Code formatter indent-rainbow GitLens Git History HTML CSS Support Output Colorizer TODO Highlight vscode-random Atom One Dark Theme Trailing Spaces REST Client Live Server Jupyter
誰でもブラウザで簡単にAI作曲。AIボーカルも入って1日5曲まで無料で作れるSongR BETA登場｜DTMステーション
ここ数か月、AIの進化が加速していて、時代についていけなくなりそうです。音楽関連のものも次々と登場していて、いつも驚くばかりですが、ここ数日SNSのタイムラインで何度か目にしたのがSongRなるもの。「これ、何だろう？」とリンクを踏んでみたところ、AIが自動作曲・編曲してくれ、作詞もしてくれるし、自分で歌詞を入力すればそれに合わせて歌ってもくれるというサービスだったのです。 アプリをインストールしたりする必要もなく、ブラウザで使えるサービスであるためWindwosでもMacでもiPhone、Androidでも何でもOKというもの。まだスタートして1、2週間のようですが、現在ベータ版という扱いだからか、誰でも無料で使うことができ、サービスとなっています。まだ発展途上という感じではありますが、今後進化していくと、かなり凄いものになりそうな気もするシステムだったので、ちょっと紹介してみましょう。
https://talent.supporterz.jp/geeksai/2020/
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
GitHubがnpmの買収を発表、JavaScriptのパッケージ管理サービス。将来的にはGitHubとnpmを統合へ
GitHubがnpmの買収を発表、JavaScriptのパッケージ管理サービス。将来的にはGitHubとnpmを統合へ GitHubは、JavaScriptのパッケージ管理サービスを提供するnpmの買収を発表しました（GitHubの発表、npmの発表）。 We’re excited to announce that @npmjs will be joining GitHub. Millions of JavaScript developers rely on npm, and we’re honored to support this community in a new way. Learn more at https://t.co/MsQMc1rIJd pic.twitter.com/CUuPojccpm — GitHub (@github) March 16, 2020 npmはNo
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
個人的にバブル現象について著しく興味がありまして、90年代のバブル期から始まってIT革命、その後の局所的なブームも含めて大小バブルとそれに伴う人の流れを意識して観察しています。 これまでも何度か話題にしましたが、バブルというのは当事者はあまり「この繁栄に終わりがある」とは思いにくいものです。自分が信じたものに対し「需要がついてきた」と誤解しやすいものです。 さて、今回のテーマはエンジニア採用シーンの高騰はバブルなのか？そしてバブルだとすればその終焉はどのようにして起きるのか？ということです。 エンジニア採用シーンはバブルなのか？提示年収も、それに伴う採用フィーもそれぞれ高騰しています。 提示年収で言うと先立ってとあるSESの会社さんが下記のような投稿をされ、話題になっていました。一日で問い合わせが30件を越えたとも書かれていました。 ・年収250~400万前後の人は大体みんな最低でも530
IPA（情報処理推進機構）は10月26日、日本企業のDX推進をめざして2021年11月に公開した「DX実践手引書 ITシステム構築編」に、DX実践の課題を克服した事例やAPI活用事例、API全体管理やアジャイル開発といった技術要素の解説を追記し、完成版を公開した。 IPAは2021年11月、DX未着手・途上企業の担当者を技術的側面から支援するため「DX実践手引書 ITシステム構築編」を公開し、DXを実現するためのITシステムとそれを構成する技術要素群の全体像を「スサノオ・フレームワーク」として提示した。その後も同フレームワークとクラウド、IoT、APIといった技術要素の関連を追記するなど改訂を続けてきた。今回、DXに先行して取り組んだ企業がぶつかった課題を克服した事例や、技術要素としてのAPI活用事例とAPI全体管理、アジャイル開発の解説を追記し、完成版を公開した。今回追記した主なポイント
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
三井住友銀行（SMBC）が行内で使っている業務システムのソースコードの一部が流出していたことが2021年1月29日、明らかになった。Twitterなどのソーシャルメディアで、2021年1月28日の夜ごろから流出の可能性が指摘されていた。三井住友銀行が1月29日に事実関係を調査し、行内システムのソースコードの一部と一致したことを確認した。 一部のソースコードが公開されていたのは米ギットハブが運営する「GitHub」。日本在住で三井住友銀行のシステム開発に関係した人物が投稿した可能性が浮上している。三井住友銀行は日経クロステックの取材に対し、「当行が利用しているシステムのソースコードが公開されていたのは事実。顧客情報の流出はなく、セキュリティーに影響を与えるものではないことは確認済み」（広報部）と説明している。 三井住友銀行によれば、公開されていたコードは複数ある事務支援系システムの1つに含ま
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GitHub上に三井住友銀の一部コードが流出、「事実だがセキュリティーに影響せず」
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