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ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。
3日に公開が始まったOpenAIの「Deep Research」を、会社の業務上の情報収集に使えるか調べるために試験導入してみることにしました。正直なところ月額200ドル（約3万円）の価格は高いと感じていますが、それでも驚異的な情報収集と整理能力を持っているのは間違いなく、有効に使えれば安いと感じるかもしれません。筆者はスタッフが数人のインディゲームの開発スタジオを経営しており、2025年内発売を目標に新作タイトルを開発している最中です。どこのインディゲームスタジオも同じように抱えている悩みは、自分たちのゲームの存在を知ってもらうための有効なマーケティング手法の問題です。そこにDeep Researchを使って調査して、アクションプランを立案した様子をご紹介したいと思います。 最新モデル「o3」ベースのリサーチ機能 Deep Researchは推論システムを複数同時に走らせてプロセスを重ね
TypeScriptを効率的に独習しよう！ 無料で学べる「TypeScript Deep Dive」日本語版の翻訳者が学習法を解説
TypeScriptは近年JavaScriptに代わってWebフロントエンド開発で利用されているプログラミング言語です。TypeScriptは開発生産性および開発者体験に優れていることから、開発現場で広く採用されています。TypeScriptを学ぶことは、今後のWebフロントエンド開発では、ほぼ必須といって良いでしょう。この記事ではTypeScriptを使うメリット、ならびに「TypeScript Deep Dive 日本語版」を活用してTypeScriptを短期間で学習する方法を紹介します。 はじめに 筆者はSIer出身のITエンジニアです。ゲーム開発会社などを経由して現在は一般企業でエンジニアとして勤務しています。はじめてTypeScriptの重要さを知ったのは、2018年ごろに「TypeScript Deep Dive」を読んだときでした。そして、今後必ず多くの人に役立つと考え、オリ
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
GitHubで「Deep Running」というREADMEだけのリポジトリを作ったら奇跡が起こった - karaage. [からあげ]
「Deep Running」が産まれた日 もう元記事は消えてしまったのですが、なんか的はずれだなーと個人的に感じた「分身ロボットカフェ」を批判する記事がありました。記事の内容はどうでも良いのですが（すでに忘れました）。その記事にあった「ディープランニング」というパワーワードがみょうにツボに入ってしまいました。 指摘が的はずれなことに加えて "ＰＥＰＰＥＲ君のディープランニング技術" は笑う（笑） ランニングするんかいw https://t.co/quYVKUY01w— からあげ (@karaage0703) July 25, 2021 「Deep Running」の奇跡 我慢できず、勢いだけでGitHubに「deep running」というリポジトリをREADMEとライセンス(MIT)だけ作成してみました。 多分、イオンで買い物していたときだったので、iPhoneでリポジトリ作ったと思いま
![GitHubで「Deep Running」というREADMEだけのリポジトリを作ったら奇跡が起こった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c48b1dbaa9d1e15eaa81a7afe77e0ee993b30be/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210813%2F20210813164246.png)
PerplexityがDeep Research提供開始。無料ユーザーでも1日5回、Proなら500回利用可能に。実際に試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
統合型チャットAIサービスであるPerplexityが新サービスをリリースしました。「Deep Research」オプションの追加です。 ネット上にあるさまざまな文献を調査し、深堀したレポート記事を提出する機能は、Gemini AdvancedのDeep Research、OpenAIのdeep researchが公開されており、特にdeep researchの性能が注目を浴びていますが、そこにPerplexityが切り込んできた形となります。 PerplexityはLLMが弱かったネット検索を補完するサービスとして注目を浴びてきましたが、ChatGPT、Geminiともに検索機能を強化しており、対抗を余儀なくされたという見方もできます。 現在のところ月額3万円（200ドル）のProユーザーのみが使えるOpenAI deep researchに対し、Perplexityは無料ユーザーでも1
【資料公開】プロダクトバックログ Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 昨年12月に新刊『チームトポロジー』が発売になったのでぜひよろしくお願いします。 今年もスクラム実践者の祭典であるRegional Scrum Gathering Tokyoが、2022年1月5日〜7日までの3日間開催されました。 このイベントで「プロダクトバックログ Deep Dive」というタイトルで発表しましたので、資料を公開します。 スクラムガイドでも、プロダクトバックログという単語の登場回数は非常に多く、それだけ重要だということが分かります。 一方で網羅的にまとまっている資料が日本語ではあまり存在しなさそうなので、今回用意してみました。 内容については、過去にこのブログで説明している箇所も多数ありますが、1箇所にまとめたことに意義があるということでご了承ください。 みなさんのお役に立てば幸いです。 内容に関するご意見やフィードバックは、T
写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能2021.03.06 21:0039,852 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） ディープラーニングで、故人の顔の表情を蘇らせます。 祖先検索やオンライン家系図を作成サービスを提供するイスラエルの企業｢MyHeritage｣は、先祖などの古い写真の顔を、ディープラーニングの技術で動かすことができるサービス｢Deep Nostalgia｣をリリースしました。まるで、写真を撮られる前のポーズの準備をしているような感じで、AIとはわかっていても、まるで故人がそこで生きているように感じます。 カメラのシャッターを切った前後の1.5 秒ずつの動画が記録される、iOSやiPadOSのLive Photosっぽくもありますね。Live Photosは、シャッタ
Gemini Deep Researchが日本語に対応したので使ってみた！複雑な調査も5分で分析・考察まで | ライフハッカー・ジャパン
検索だけでなく分析や考察を加えた回答を生成Deep Researchは、複雑で高度な検索を行えるだけでなく、分析や比較といった機能も備えており、より専門性の高い用途に対応しています。 回答が生成されるまでに数分を要しますが、莫大なソースを検索し、レポートのような形式で出力するのが特徴。 ビジネスにおいては、特定の製品や業界の市場調査や分析など、詳細なレポートを必要とする場面で活用できるでしょう。 2025年1月21日現在、Deep Researchを利用できるのはGoogle AIプレミアムプランのユーザーに限られています。 それでは、Deep Researchの使い方をご紹介しましょう。 Geminiを開いたら、利用するモデルを切り替える画面で「1.5 Pro with Deep Research」を選択します。 次に、プロンプトを入力します。例として、以下の内容を入力するとします。 プ
【資料公開】スプリントプランニング Deep Dive
アジャイル開発に取り組むチーム向けのコーチングや、技術顧問、認定スクラムマスター研修などの各種トレーニングを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください（初回相談無料） みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 8月26日に新刊『エンジニアリングマネージャーのしごと』が発売になったのでぜひよろしくお願いします。 2022年8月26日〜27日までスクラムのコミュニティイベントであるScrum Festが初めて仙台で行われました。 このイベントで「スプリントプランニング Deep Dive」というタイトルで話をする予定だったのですが、急遽体調不良となり、代わりに弊社の@miholovesqに登壇してもらいました。 ただ、資料をそのままにしておくのも勿体ないので、こちらで公開します。 スクラムガイドの複数回の改訂で、スプリントプランニングにも何度か変更が加わっています。 ところが巷のブログなどを読
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
チーム勉強会で Feature Flag とトランクベース開発の話をしました （追加訂正と書かれているスライドは、勉強会後議論した結果を反映したものです）
こんにちは、Martinです。以前からOpenAIのo1などのモデルが推論中に一見関係のなさそうな寄り道をすることが確認されています。例えば、温泉に入ったり、漫画を読んだりです。自分はこうしたAIのおもしろい行動を見るがわりと好きなので、見つけたらXのブックマークなどに保存して収集しています。 今のところ、この「寄り道」はOpenAI o1, Deep researchなどの推論モデルでみられます。 傾向としては、o1などのネットアクセスを使わない推論モデルが、人間と同じように気分転換のために急に温泉に行くなどの寄り道をしているケースと、Deep researchのようにブラウジング中に目に入った広告などに気を取られて寄り道するケースがあるようです。 食事をしながら休憩しているケース韓国料理や焼酎を味わっています。焼酎を飲んだ後に性能が下がらないかやうや不安を感じます。 うちのAI、思考の
https://store.steampowered.com/app/1622910/Still_Wakes_the_Deep/ このゲーム 翻訳がどうヤバいのか、一部のセリフを引用する 「下におっときにクルーリフトのヒューズばちゃちゃっと直してくるっね？」 「黙れっつっとるやろうが！わいらのごた 連中がおいの経営にいちいち文句ば言うとのせからしゅうてたまらんのじゃ」 「リグ全体ば見ろ ガラクタん山さ 掘り始めたばっかとに崩るっと カダルんクズにレニックんクズは手抜きばっかさ」 「おんシェフとはお友達でもなここば経営しとっとはアレじゃなくておいぞ」 「いったい何のあったとや？！」 「石油っぽか何かば浴びてから分からん…」 「避難する段じゃなかやろ？北海の底におるままやったらあいつから持ち場に戻さるっだけぞ」 なんかすごい訛ってる スコットランドが舞台でやや訛りのある英語なのでそこを日本語で
Goのnet/httpパッケージはとてもよくできており、Webサーバーを動かすのに必要になる「httpコネクションを確立してリクエストを読んでルーティングして……」という手続き的な処理を気にせずとも誰でも簡単にWebサーバーを立てられるようになっています。 ですが、そのnet/httpが代わりにやってくれている「裏側の処理」の部分が気になる、何やっているんだろう？と不思議に思っている方はいませんか？ この本では、実際に筆者がnet/httpパッケージのソースコードを読み込んだうえで、「GoのWebサーバーがどのような仕組みで起動・動いているのか」というところについて、図を使いながら解説しています。
【速報】<del>3668,</del> 3664黒点群がヤバい (2024/5/10) (追記×3あり) - Deep Sky Memories
早朝目が覚めてコンビニに出かけたら空は快晴。前の晩に撮影すればよかったか、などと言っても後の祭りなのですが、そういえばなんかデカい黒点出てたよなと思い、リモートワークなのをいいことに始業前に太陽を撮影しました。それがこれ。 【注意！】 太陽の観察・撮影には専用の機材が必要です。専用の機材があっても些細なミスや不注意が失明や火災などの重大な事故につながる危険性があります。未経験の方は専門家の指導の元で観察・撮影してください。 3668, 3664 黒点群 (2024/5/10 07:38) 高橋 FSQ-85EDP (D85mm f450mm F5.3 屈折), 笠井FMC3枚玉2.5倍ショートバロー(合成F15.1)*1, バーダープラネタリウム アストロソーラーフィルターフィルム, ZWO UV/IR Cut Filter / Vixen SX2 / ZWO ASI290MM (Gain
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
はじめに：Deep Researchの衝撃 openai.com 先日、ChatGPTの「Deep Research」という機能がProユーザー向けに提供されました。 Deep Researchは、オンライン上の情報ソースからデータを検索し、詳細なレポートを作成してくれる「リサーチエージェント（アシスタント）」と呼ばれるものです。 実は、ChatGPTに先駆けてGoogleのGeminiにも同名の機能が存在していたり*1、Perplexity AIにも検索結果と応答から詳細なレポートを生成する機能がすでに提供されていました*2。 さらにさかのぼると、LangChainユーザーの間ではGPT Researcherという類似のツールとして知られているかもしれません。 私自身は『その仕事、AIエージェントがやっておきました。』という本を通じて、このようなリサーチエージェントの存在を知りました。
徹底解剖！ 医療業務システムのReactコンポーネント設計 / Deep Dive into React Component Design for Medical Systems
2024/11/23 JSConf JP 2024 スポンサーワークショップでの登壇スライドです。 https://jsconf.jp/2024/talk/medley/ 「徹底解剖！医療業務システムのReactコンポーネント設計」 登壇者：髙橋 佑太（株式会社メドレー 医療プラットフォーム本部 エンジニア）
OpenAI Deep Researchで読書ノートを効率化！【プロンプトあり】｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
読書は知識を深め、視野を広げるための重要な手段です。しかし、読んだ内容を記憶に定着させ、実生活に活かすのは容易ではありません。 そんな悩みを解決する可能性を秘めているのが、OpenAIのDeep Researchです。2025年2月8日時点ではChatGPT Pro（月200ドル）ユーザーしか利用できませんがPlusユーザーも将来的に月10回程度利用可能になる見込みです。 以前、Bard（現Gemini）を使った読書ノート作成について紹介しましたが、Deep Researchを活用することで、比較にならないほど詳細かつ構造化された読書ノートを作成できるようになりました。（もちろん、当時の私のプロンプトが不十分だった点も否めません。）
Deep Dive 大規模システムアーキテクチャ／開発組織エンジニアリング / Deep Dive Large-Scale System Architecture, Development Organization Engineering
学生向けのイベント技育祭2024にて、大規模システムにおけるアーキテクチャの触りをお話したものです。 ビギナー向けなのでそれほど深いお話はしておりません。 【アブストラクト】 本トークでは大規模システムアーキテクチャで考慮すべき事柄とそれを実現する技術スタックや運用システムを深堀りし、それらを…
Grafana Lokiで構築する大規模ログモニタリング基盤 / Grafana Loki Deep Dive
CloudNative Days Tokyo 2021での登壇資料です https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1252
【資料公開】ベロシティ Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2024年1月10日〜12日開催のRegional Scrum Gathering Tokyo 2024の登壇資料を公開します。 「ベロシティ Deep Dive」ということで過去のDeep Diveシリーズの続きになっています。 過去のDeep Diveシリーズはこちらからご覧ください。 プロダクトバックログ Deep Diveスプリントプランニング Deep Diveスプリントレビュー Deep Diveセッション資料は以下になります。 結論から言うと、「ベロシティなんかにDeep Diveせず、もっと重要なところに集中しろ」です。 スクラムチームの状況を何らかの数値で表したいという考え自体は尊重しますし、それが役に立つこともあります。 ただし、数字遊びをしたところでプロダクトの価値を生み出せるわけではないので、ほどほどにしましょう。 スクラム
Googleが人間の代わりに情報収集してくれるAI機能「Deep Research」をリリース、ウェブ上の膨大な情報をまとめてレポートを提出してくれる
2024年12月11日(水)にGoogleが情報整理AI機能「Deep Research」を発表しました。Deep Researchはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる機能で、収集した情報を分かりやすいレポートにまとめて出力してくれます。 Gemini: Try Deep Research and Gemini 2.0 Flash Experimental https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/ インターネット上には課題解決に役立つ情報が多数存在していますが、人間の手で目的の情報を探してまとめるのには非常に長い時間がかかります。Deep ResearchはGoogleの有料AIサービス「Gemini Advanced」に追加された機能で、ユーザーの指示に従っ
プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022
プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022 代表的なアジャイル開発手法の1つであるスクラムを構成する要素として「プロダクトバックログ」はもっとも重要なものの1つです。 プロダクトバックログは、プロダクトが目指す「プロダクトゴール」を含み、「スクラムチームが行う作業の唯一の情報源」とされています。 このプロダクトバックログとはどのようなもので、どう作成し、手入れをし、どのようにスプリントへ投入していくべきなのかを詳しく解説した、株式会社アトラクタ 吉羽龍太郎氏のセッション「プロダクトバックログDeep Dive」が、1月5日から7日まで行われたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2022」で行われまし
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]
「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」が最高 ゼロから作るDeep Learningは、TensorFlow、Keras、PyTorchといったディープラーニングのフレームワークを一切使わず、基本PythonとNumpyのみでディープラーニングのアルゴリズムを作って理解していくというハードコアな内容です。 シリーズは3冊出ていて、1が画像認識、2が自然言語、3がフレームワークに重点を置いた内容です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編 作者:斎藤 康毅発売日: 2020/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 作
![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/365e160f7985198b0825782005c70157d0e88576/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200523%2F20200523123857.jpg)
【資料公開】スプリントレビュー Deep Dive
アジャイル開発に取り組むチーム向けのコーチングや、技術顧問、認定スクラムマスター研修などの各種トレーニングを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください（初回相談無料） みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2023年1月11日-13日に開催のイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2023」の登壇資料を公開します。 スプリントレビューは非常に重要なイベントです。 5つのイベントのなかでいちばん重要なイベントを選べと言われたら、僕はスプリントレビューを選びます。 スクラムはプロダクトを届けるためのものであり、プロダクトを成功させるにはプロダクト自体の検査と適応が必須だと思うからです。 一方で、スプリントプランニングの精度を上げようと頑張る割にスプリントレビューが雑に扱われる例が多くて懸念していました。 ということで、本セッションでは、スプリントレビューの目
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2025年1月8日〜10日開催のRegional Scrum Gathering Tokyo 2025の登壇資料を公開します。 「スプリントレトロスペクティブ Deep Dive」ということで過去のDeep Diveシリーズの続きになっています。 過去のDeep Diveシリーズはこちらからご覧ください。 プロダクトバックログ Deep Diveスプリントプランニング Deep Diveスプリントレビュー Deep Diveベロシティ Deep Diveセッション資料は以下になります。 重要な点を簡単にまとめておくと以下のとおりです。 「スプリントレトロスペクティブ」と「ふりかえり」は別のもの。既存の汎用的な用語で置き換えると誤解を招いたり、内容の希薄化につながったりするスプリントレトロスペクティブでは「品質と効果を高める」ことを目的としているが、
2024/06/05に行われた、OCHaCafe Season8 #5 - Kubernetesで作るIaaS基盤で用いた資料です。 commpass: https://ochacafe.connpass.com/event/316645/
「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー） 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI（Auto Encoderと
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e494ea1396ddc31a85476788acec228e462289d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fe2a0e31d027c68fb5532c587a66afa954fcf90cb%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20201030%252F20201030014348.jpg)
ChatGPT「deep research」 vs. Gemini「Deep Research」──どのくらい違う？ 比較検証してみた
米OpenAIが2月3日、ChatGPTの新たなエージェント機能「deep research」をリリースした。この記事を執筆している時点では、月額200ドルの有料プラン「ChatGPT Pro」ユーザー向けの公開となっているが、他のユーザーにも順次開放される予定だ。機能の詳細については解説記事を参照していただくとして、ここではそれがどう活用できるのかについて、類似サービスとの比較で考えてみたい。 “AIエージェント時代”の先駆けとなる「deep research」 まずは簡単に、deep reseach機能についてまとめておこう。これはいわゆる「AIエージェント」あるいは「エージェント」と呼ばれる機能の一種だ。エージェントとは、AIがユーザーの指示に基づき、自律的に目標を達成してくれるというもの。 例えば、近い将来、社内システムのエージェントに「出張の手配をして」と指示するだけで、それがユ
深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント ：【SenseTime Japan × Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■登壇概要 タイトル：深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者： 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
開発プロジェクトにおいて、開発スピードを測る尺度としてよく使われるのが「ベロシティ」です。このベロシティによって示される数字を適切に扱い、開発に活かしていくにはどうすればよいのでしょうか。 そのことを詳しく株式会社アトラクタ 吉羽龍太郎氏のセッション「ベロシティ Deep Dive」が、1月に都内で開催されたアジャイル開発の代表的な方法論であるスクラムをテーマにしたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2024」で行われました。 吉羽氏のセッションの内容をダイジェストで紹介しましょう。 本記事は前編、中編、後編の3つに分かれています。いまお読みの記事は前編です。 これから「ベロシティ Deep Dive」ということで「ベロシティ」についてお話をしていきたいと思います。 ベロシティを使っているっていう方、会場にどれぐらいいますか？ （手が挙がる） 結構多いで
深いドメインと統合型経営プラットフォームを支えるモジュラモノリスの事例 / Modular Monolith That Support Deep Domains And Integrated Management Platform
freeeにおけるモジュラモノリスの事例を大規模プロダクトから新規プロダクトまで紹介します。
Windows10でのIE11サポート終了とともに、IE11対応HTML/CSSとさよならした皆さん、お疲れさまでした！ （Windows8.1終了までIE11頑張るみなさん、お疲れ様です） 今更ですが、ぎりぎりまでIE11対応したので、最近のHTML/CSS事情が追い切れていません！ ということで！ 主にIE11対応なしなら、iOS13以降で（iOS14以降のCSSも最後に紹介しています）使えるHTML/CSSの中から、筆者が気になるものをまとめました！ 数が多いため詳しい使い方は説明省きます！ 利用する際は各自対応ブラウザ再確認をお願いしますJavaScript関連は紹介していません deep-space.blue は IE11→Edgeのリダイレクトリストに載せてしまっており、IE11（IE11モード）でデモを確認することは困難なのでIE11の場合の表示のスクリーンショットも記録とし
2月3日に発表され、すでにSNSを中心に話題になりつつある、ChatGPTのリサーチ機能「deep research」。SNSでは「半日かかる調査業務が15分で」「調査会社やコンサルタントの脅威」などと注目を浴びており、すでにさまざまな活用法が模索されているが、自分自身のことを調べてみると──。 調査能力が話題 OpenAI「deep research」とは deep researchは、現時点でChatGPTの最上位プラン「ChatGPT Pro」ユーザーに提供中のリサーチ機能だ。フラグシップな大規模言語モデル「o3」とブラウジングを組み合わせ、十数分～数十分かけて情報を調査・分析し、その結果をまとめてくれる。OpenAIは政治・金融・科学分野や、家電・車を購入するに当たっての調査に向くとしており、SNSでも体験したユーザーから同様の声が聞かれる。ただし他の分野でも利用自体は可能だ。 例
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東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
月3万円で使えるOpenAIの「Deep Research」 驚異的だが、情報格差が広がる不安も感じた (1/6)
写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
Feature Flag Deep Dive
o1やDeep researchが推論中に食事をしたり温泉に入って寄り道をする様子｜Martin
ゲーム『Still Wakes the Deep』の日本語訳、訳者の思想が強すぎて炎上
Deep Dive into The Go's Web Server
“Deep Researchの中の人”を手動でやってみる - laiso
Deep Learning ideas that have stood the test of time
人類は勝てない? ChatGPTで本格調査レポートを作成「deep research」を試した
【資料公開】スプリントレトロスペクティブ Deep Dive
Kubernetesで作るIaaS基盤/KubeVirt Deep Dive
ベロシティ Deep Dive。スクラムにおけるベロシティのアンチパターンと適切な使い方とは（前編）
IE11とさよならしたら全力で使えるHTML/CSSまとめ【40個以上】 | deep-space.blue
ChatGPTの「deep research」で“自分の評判”を調べると……背筋が冷えた
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