【シリコンバレー時事】米ブルームバーグ通信は17日、米アップルがスマートフォン「iPhone（アイフォーン）」に、米グーグルの生成AI（人工知能）の基盤モデル「ジェミニ」を搭載することを同社と協議していると報じた。 【ひと目でわかる】企業の生成AI活用状況 並行して「チャットGPT」開発元の米オープンAIとも話し合いの場を持ったという。 米アップルは、グーグルから対価を得て同社の検索サービスをアイフォーンの初期設定に採用。これが反トラスト法（独占禁止法）に反するとして司法省が提訴し、係争中だ。生成AIでの提携が実現すれば、競争当局の監視がさらに強まる恐れがある。
米メタが人工知能（AI）向けのIT（情報技術）インフラ投資を再拡大し始めた。リストラのため2023年は設備投資などの資本的支出（CAPEX）を減らしていたが、24年は再び増やして300億〜370億ドル（約4.4兆〜5.5兆円）を投じる。マーク・ザッカーバーグ最高経営責任者（CEO）は「完全な汎用知能の実現を目指す」と明言している。前年よりも減ったものの、設備投資自体は23年も巨額だった。同社が
Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models
UPDATE: The pooling method for the Jina AI embeddings has been adjusted to use mean pooling, and the results have been updated accordingly. Notably, the JinaAI-v2-base-en with bge-reranker-largenow exhibits a Hit Rate of 0.938202 and an MRR (Mean Reciprocal Rank) of 0.868539 and withCohereRerank exhibits a Hit Rate of 0.932584, and an MRR of 0.873689. When building a Retrieval Augmented Generation
2013年創業の米データブリックスは企業にデータ分析基盤を提供する。24年1月期の売上高は16億ドル（約2400億円）を超え、推計企業価値は6兆円を上回る。人工知能（AI）分野でも米モザイクMLを13億ドルで買収して注目された。生成AIが起こす技術革新やビジネスへの影響をどうみるか、アリ・ゴディシ最高経営責任者（CEO）に聞いた。（聞き手はシリコンバレー=山田遼太郎）――米オープンAIの「GPT
Welcome to GraphRAG
👉 Microsoft Research Blog Post 👉 GraphRAG Accelerator 👉 GitHub Repository 👉 GraphRAG Arxiv Figure 1: An LLM-generated knowledge graph built using GPT-4 Turbo. GraphRAG is a structured, hierarchical approach to Retrieval Augmented Generation (RAG), as opposed to naive semantic-search approaches using plain text snippets. The GraphRAG process involves extracting a knowledge graph out of raw text
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xAI PromptIDEIntegrated development environment for prompt engineering and interpretability research November 6, 2023 The xAI PromptIDE is an integrated development environment for prompt engineering and interpretability research. It accelerates prompt engineering through an SDK that allows implementing complex prompting techniques and rich analytics that visualize the network's outputs. We use it
「現在のAI産業の構造は、5本指で例えられる」──AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）の上野山勝也代表は9月5日、同社の事業説明会でそのような話をした。上野山代表は東京大学松尾研究室で博士号を取得し、2012年に同社を設立。12年間、日本でAIソフトウェアの開発に取り組んできた実感として、AI産業のグローバルの現状や、国内AI企業がそこに立ち向かうための戦い方を話した。 上野山代表は「現状のAI産業は5層の構造をとっている」とし、聴衆に手のひらを向け、5本指を使ってその構造を解説した。一番上に小指を置き「小指＝ユーザー（AIサービスの利用者）」、その後は上から順に「薬指＝AIアプリケーション」「中指＝基盤モデル」「人差し指＝半導体」「親指＝電力」と、それぞれを例えた。 上野山代表は「現状のAI産業のどこに利益が落ちているかというと、ほぼ半導体（人差し指）になる」
この記事のポイント OpenAI o1(o1-preview)は、複雑な推論を実行するために強化学習で訓練された新しいAIモデルo1-miniは、基本的能力を維持しつつ処理速度と効率性を向上させた軽量・高速モデルGPT-4oとの違いは、o1はSTEM分野で優れた性能を示すが、一般的な言語タスクではGPT-4oの方が優位新しい安全性学習手法により、安全性と整合性が向上無料開放は無く、ChatGPT PlusまたはChatGPT Teamへの加入が必要 Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式
AI’s $600B Question
The AI bubble is reaching a tipping point. Navigating what comes next will be essential. In September 2023, I published AI’s $200B Question. The goal of the piece was to ask the question: “Where is all the revenue?” At that time, I noticed a big gap between the revenue expectations implied by the AI infrastructure build-out, and actual revenue growth in the AI ecosystem, which is also a proxy for
We propose a framework for classifying the capabilities and behavior of Artificial General Intelligence (AGI) models and their precursors. This framework introduces levels of AGI performance, generality, and autonomy. It is our hope that this framework will be useful in an analogous way to the levels of autonomous driving, by providing a common language to compare models, assess risks, and measure
Workshop Studio
Discover and participate in AWS workshops and GameDays
AI（人工知能）スタートアップのエクサウィザーズは2023年8月末、生成AIの活用状況についてのアンケートを実施した。今回の調査は第2回で、生成AIを業務で日常的に活用する利用者は20％と、同年4月末に実施した第1回の同7％に比べて13ポイントの大幅増加となった。その他、導入対象や活用業務などのアンケートから、生成AIは「導入するかどうか」から「どう活用するか」へとフェーズが移っているのが浮き彫りとなった。 ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）は、企業にとって「導入」から「活用」へとフェーズが移ったことが見て取れる（出所／Shutterstock）
GraphRAG: A new approach for discovery using complex information
Editor’s note, Apr. 2, 2024 – Figure 1 was updated to clarify the origin of each source. Perhaps the greatest challenge – and opportunity – of LLMs is extending their powerful capabilities to solve problems beyond the data on which they have been trained, and to achieve comparable results with data the LLM has never seen. This opens new possibilities in data investigation, such as identifying them
「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） - Qiita
出オチです。（タイトル先行で始める技術ブログがあってもいいじゃない） 先にデモを提示します。 自由に使っていただいて構いません。（びっくりする課金が来たら、止めますw） ここのところ、簡単に構築できる生成AIアプリづくりが個人的ブームになってます。Qiitaをナレッジの情報源としたRAGを作ってみましたので、作り方を解説します。 【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオンを見ていただいた方へ 上記投稿では、生成AI感がゼロでしたが、同様のことを、プロンプトを使って実現する内容となっています。 生成AIに興味を持っていただいた方は、本投稿も見ていただき、違いを感じていただければと思います。 使用するもの 生成AI：Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku) ドキュメント取得：Google検索 画面UI：Streamlit 処理の流れ 先日投
16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI Generative AI took the consumer landscape by storm in 2023, reaching over a billion dollars of consumer spend1 in record time. In 2024, we believe the revenue opportunity will be multiples larger in the enterprise. Last year, while consumers spent hours chatting with new AI companions or making images and videos with diffusion
近い将来、生成AI（人工知能）用のIT（情報技術）インフラストラクチャーは「8ラックで1.4メガワット（MW）もの電力を消費するようになる」。そう予測するのは、大手データセンター事業者である米デジタル・リアルティ・トラストのクリス・シャープ最高技術責任者（CTO）だ。25カ国を超える地域に300カ所以上のデータセンターを展開するデジタル・リアルティは、米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）や米
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グーグルの生成AI活用検討 アップルがアイフォーン搭載で協議 米報道（時事通信） - Yahoo!ニュース
Dr. すきとほる | 疫学専門家 on X: "ここ半年で研究にAIを使い倒した結果、このフローで文献検索するのが私の最適解に。無料で使えて咽び泣くほど便利だった３つのAIに絞って解説しますね。もう検索ターム作りとか、文献データベースのスクロールが過去の概念になったわ… ①Consensusで総意の把握＆重要文献探し… https://t.co/fC1CLNkZYz"
メタが桁違いのAIインフラ構築 「完全な汎用知能」へ - 日本経済新聞
｢LLMはコモディティー｣ 米データブリックスCEOが語る - 日本経済新聞
PromptIDE
「5本指」で考えるAI産業の今 AIベンチャー・PKSHA代表が解説 待ち受けるは“AIアプリ開発競争”か
OpenAI o1(ChatGPT o1)とは？その特徴や使い方、料金体系を徹底解説！ | AI総合研究所
ChatGPT、Webブラウジング機能を復活 最新情報を利用可能に
Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI
生成AIを「業務で日常利用」は2割に到達 活用フェーズ突入へ
16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI
GAFAの「黒子」が明かす AIインフラの想像絶する未来 - 日本経済新聞