なぜ Apple が M4 をいきなり発表したのか? TSMC ロードマップとローカルAI時代の幕開け - 狐の王国
昨晩、Apple が新型 iPad Pro と iPad Air を発表した。一部で予想されていた通り、M3 はスキップして M4 が搭載された。Air も M3 ではなく M2 が搭載された。これは Apple Silicon を製造する TSMC の動向をある程度追いかけてる人にとっては、とても合点がいく展開だったと思う。 www.apple.com Apple Silicon でも TSMC の N3B と呼ばれる 3nm 世代を使って製造されるのは iPhone 15 Pro に搭載される A17 Pro だけになるんじゃないかと考えていた。なぜなら TSMC N3B はたいへん歩留まりが悪い、つまり不良品率が高くて製造コストが高いと報じられていたからだ。それを改善した N3E もすでに動いていて、Apple 製品以外はこちらを使うことになるだろうとも報じられていた。 実際は Ap
数十億パラメータの巨大AI、“たった1つのパラメータ”を削除するだけで完全崩壊。Appleなどが研究報告（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）の数十億のパラメータの中でたった1つのパラメータを削除するだけで、モデルのテキスト生成能力が完全に崩壊することを発見した論文「The Super Weight in Large Language Models」に注目します。 研究チームは、このパラメータを「スーパーウェイト」と名付けました。70億のパラメータを持つMetaのLlama-7Bモデルでは、このスーパーウェイトをゼロにするだけで、モデルのテキスト生成能力が完全に失われ、ゼロショッ
「社内のアレ分からん、教えてAI」を支援 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”、外部データ取り込み機能が正式リリース
米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
These AI Minecraft characters did weirdly human stuff all on their own マイクラ内に「AI文明」、 1000体のエージェントが 仕事、宗教、税制まで作った 最大1000体のAIエージェントが、ゲーム「マインクラフト」内で驚くべき社会を形成した。エージェントは自発的に役割を分担し、経済活動を始め、文化や宗教を作り上げたという。 by Niall Firth2024.12.03 26 この記事の3つのポイント マインクラフト上で1000体のAIエージェントが自律的にやり取りした エージェントは専門的な役割を担い人間らしい行動を示した 開発者は将来、AIと人間が日常的に交流する世界の実現を目指している summarized by Claude 3 放任された人工知能（AI）キャラクターの一群は、ただ生き延びるだけでなく、繁栄し
2024/9/2 LayerX 全社週次定例 LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長 中村龍矢 https://x.com/nrryuya_jp
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
将棋AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroなんかもそうしている。 教師は、実際に対局して生成する。ところが、この対局は、1手指すごとに何千とか何万とかの局面を探索しないといけない。Deep Learning(以下DLと略す)系の将棋AIの場合、何千とか何万の局面を探索すということは、その回数だけ推論を行うということである。普通、学習は、順伝播 逆伝播で、順伝播のコストをCとすると、逆伝播は2Cぐらい、つまり合計で3Cぐらいの計算コストを要するのだが、推論(これは順伝播)はCだから、要するに学習は3倍のコストを要する。ところが、教師生成時に1手指すのに仮に1万局面探索するとしたら、10000Cかかるわけで、これは学習コスト(3C)の3333倍である。 というように、教師生成のコストは学習時のコストとは比較にならないほどのコスト
はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて
この記事の目的この記事はAIのガチの専門家向けではなく、業務でAIを使う必要があるエンジニアに向けて書いた「最新AIの論文を可能な限り楽に読む方法」です AIの研究者でなくても、AIの最新情報を把握しておきたい人は多いと思います。ところがAIの最新情報は日本語の書籍やブログだけでは把握することができません。今のAI界隈は動きが早すぎるので、日本語の書籍が出るのを待っていると取り残されてしまいます。AIの最新の情報は毎日発表されている論文を読むしかありません。 とはいえ、英語論文を大量に読み続けるのは大変だなぁ……と思っていたのですが、読む方法を整えていくことでかなり継続的に読み続けることができるようになりました。平均すると毎週５から７本ほど読めています。ここでは論文をコンスタントに読んでいくためのノウハウを共有したいと思います。 論文は日本語に翻訳して読む英語の勉強を頑張りたい人以外は、論
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 要約 要件定義で生成AIを活用するポイントを整理 要件定義に特化したAIシステムのアーキテクチャを紹介 一般的なソフトウェア開発プロセスに適用できるので範囲が広い 最終的な成果物 ↓パワーポイントで作った資料をgifでエクスポートしたもの このパワーポイントの資料、 まったく人の手で修正をしていません 。完全自動の生成AIで作成された資料です。もちろん完璧なものにはならないので修正が必要なところも出てくるのですが、修正可能なpptx形式で出力されるのでパワーポイントでサクッと修正ができます。そして １からこの資料を作るのに15分もかかっ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （"o1 System Card" Figure 2の意訳） "12 Days of OpenAI"の第一弾としてリリースされたOpenAIのo1は、特にpro modeの高い性能や月額3万円という破格の料金プランが大いに話題になっていますが 同時に発表された米Apollo ResearchによるAI安全性に関する調査報告が、いよいよSFの世界と見紛うような驚きの結果であったため、内容をまとめました。 サマリ はじめに「目標」を強く指示されたLLMが、その目標にそぐわないような状況に陥った場合、目標を遂行するためにユーザーを欺くような"
World-class neural retriever for maximizing search relevancy.
AIにフルスタックアプリの生成を指示、Webブラウザ上のNode.js環境でそのまま実行できる「bolt.new」、StackBlitzが公開
AIにフルスタックアプリの生成を指示、Webブラウザ上のNode.js環境でそのまま実行できる「bolt.new」、StackBlitzが公開 WebAssemblyを用いてWebブラウザ上でNode.js環境を実現する「WebContainer」などを提供するStackBlitzは、Webブラウザ上でAIにフルスタックアプリの生成を指示し、そのままWebブラウザ上のNode.js環境で実行やデバッグなどを行える新サービス「bolt.new」を公開しました。 bolt.newはGitHubでサインオンすることにより誰でも無料で試すことができます。 bolt.newの大きな特徴は3つあります。 1つ目は、AIがフルスタックアプリケーションの生成を、必要なパッケージやライブラリの導入からコードの生成、ビルドまで含めて最初から最後まで実行してくれる点。 2つ目は、AIが生成したフルスタックアプリ
大規模言語モデル(LLM)をベースにしたAIは高い能力を発揮できる一方で、ウソにダマされやすいといった特徴があったり、算数の文章題への推論能力が小学生未満という研究結果があったりと、脆弱(ぜいじゃく)さについてもしばしば指摘されます。AIの能力の限界を示す「ストロベリー問題」という脆弱性について、機械学習エンジニアのチンメイ・ジョグ氏が解説しています。 The 'strawberrry' problem: How to overcome AI's limitations | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/the-strawberrry-problem-how-to-overcome-ais-limitations/ ChatGPTやStable DiffusionなどのジェネレーティブAIは、高度な文章やコードを書けたり、イラストやリアルな画
プロンプトエンジニアリングをしよう - 一休.comでの検索システム改善事例 - 一休.com Developers Blog
はじめに こんにちは。宿泊プロダクト開発部の宮崎です。 みなさん、生成 AI 使ってますか？ 近年、AI の進歩はめざましく、文章生成や画像生成はもちろん、動画生成も実用的なレベルで出来るようになっています。 ChatGPT が話題になったのが 2022 年の 11 月なので、たった 2 年足らずでここまで来ているという事実に少し恐ろしくもありますね。AGI(汎用人工知能)の実現もそう遠くないのかもしれません。 一休でも AI 技術は注目していて今年の 6 月に、まさに生成 AI を使ってホテル検索システムの改善を行いました。 この記事では、その時に学んだプロンプトエンジニアリングの重要性について書いていこうと思います。 生成 AI を使ったホテル検索システム 今回我々が実装したのはフリーワード・文章でもホテルを検索できるシステムです。 以下のようなユーザーの自由な入力に対して、適切なホテ
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
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新年からPeopleX社では社員の希望者全員に対して、週次でAIから業務改善フィードバック、現在のストレス度合いのセルフメンタルヘススケア、モチベーション判断が可能となる「AI上司」を導入致しました。 まず週次での目標に対する進捗状況を可視化してくれるので、マネージャーからすると会議や日報での業務進捗確認が不要にしてくれるため、会社から「上司への報告」という無駄な時間を無くすることに成功しました。 私の今週の業務進捗（一部非公開の部分は削除） また全社員の中で、ストレス懸念が最大値だとのアラートが上がってきました。高速なプロジェクト進行とプレッシャーがストレスを引き起こしている可能性があると教えてくれました。 私のモチベーションとストレス要因 このような心的因子に関わる部分は、何か事象が発生してから対処するのではマネジメントとして遅いため、日頃から自分自身がストレス因子を把握しながら気軽に
生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト＆短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」
生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル（生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと）を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”（アーキテクチャ）の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ（重み）
SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N
日本語LLMまとめ
日本語LLMまとめ [ English | Français | 日本語 ] 日本語LLM・海外LLMのパラメータ数の推移。日本語モデルの情報は本記事、海外モデルの情報は LifeArchitect.ai の Models table を参照しています（ただし、図のスペース上一部のモデルは省略。また、海外モデルのパラメータ数は推測値を含む）。修正・追加等ありましたらお知らせ下さい。この記事は、一般公開されている日本語LLM（日本語を中心に学習されたLLM）および日本語LLM評価ベンチマークに関する情報をまとめたものです。情報は、有志により収集されており、その一部は論文や公開されているリソースなどから引用しています。 以下の点について、あらかじめご理解とご了承をお願いいたします 本記事の内容は、完全性や正確性を保証するものではありません。これらの情報は予告なく変更されることがあり、また最新
「AI生成キャラクター」はいまどのレベルまで進んでいるのか？バンダイナムコ研究所が語るAIテキスト生成の光と影【CEDEC 2024】
頼展韜氏プロフィール 會田翔氏プロフィール バンダイナムコ研究所は、バンダイナムコエンターテインメントと協力して配信AIキャラクタープロジェクトを実施しており、「ゴー・ラウンド・ゲーム（ごらんげ）」という企画を進行している。その裏側で、あるいはゲームテキスト素材生成ツールを作る際において、どのようにAIテキスト生成を利用していたか解説が行われた。 ゲーム開発環境においてもAI生成は当たり前に 近年、LLMは目まぐるしい発展をしており、さまざまな領域を含む問題で構成されるベンチマーク「MMLU」において、人間の専門家を超えるスコアを達成しているという。 しかもこれは商用モデルのみならず、MetaのLlamaをはじめとするオープンモデルも性能差が縮まってきているという。ゆえに、ゲーム開発においても応用が効くわけだ。 ゲーム内のテキスト生成という分野においては、 『ダンジョンズ＆ドラゴンズ』のゲ
米UIUC（イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校）に所属する研究者らが発表した論文「LLM Agents can Autonomously Hack Websites」は、大規模言語モデル（LLM）を用いたAIエージェントに、自律的にWebサイトをハッキングさせる攻撃手法を提案した研究報告である。LLMエージェントがWebサイトに存在する脆弱性を事前に知らなくても、自動検知してのハッキングが可能となる。 ▲自律型LLMエージェントを使ったWebサイトのハッキングの模式図 keyboard_arrow_down 研究内容 keyboard_arrow_down 研究結果 Webサイトを自律的にハッキングするようLLMエージェントを活用するには、エージェントのセットアップと、目標に向けてのプロンプトによる指示という2つのステップが必要である。エージェントによるハッキングでは、関数呼び出し、文書
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
◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにして…
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict 21世紀の英語の勉強は、生成AIに「俺の趣味XXをテーマにTOEIC500点用の長文を作って。最終的に俺が英語のXXについての文献を読めるように導いて」とかやる感じじゃないかな。 でXX話本人次第 2024-09-21 06:30:40 Kanta Yamaoka @kanta_sv @fladdict 英語教材AI生成は(i) Yamaoka et. al. 2022 (DOI: 10.1145/3544793.3560382), (ii) Higashimura et. al. 2024 (DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3457510), (iii) Leong et. al. 2024: (DOI: 10.1145/3613904.3642393)などがあります。(iii)はMIT Media Labからで教
ついに予告通りo3-miniが公開された。 何より特筆すべきはそのコーディング能力の高さ。 ちょっと触っただけでも、マインクラフトクローンを爆速で書いてくれたり、3Dのマリオっぽいゲームを自動生成したり、僕が長年頭を悩ませていてついに作れなかった四次元球のポリゴン表現や四次元フラクタルのリアルタイム描画など、サンプルコードが存在すらしていないような難問を次々と解決してしまう。もう面倒だから結果だけ見てくれ マイクラもどき ちゃんとブロックを追加したりできる3Dマリオっぽいゲーム。ちゃんとジャンプして床を渡ることができる。ステージは自動生成四次元球体の三次元断面のポリゴン表現 オレには一生書けないと思っていたその驚異的な性能については、もう動画で解説したので無料部分だけでも見てくれい それで、この凄すぎるo3-miniを使いこなすのに人間一人の力では無理があることを悟ったので、明日の午後から
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc
92万字の大作小説をChatGPT o1 pro modeに書かせたら、罪悪感でいっぱい。そして驚愕の結末に（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
最近、AIに小説を書いてもらっています。 筆者が普段やっていることの延長線上にあるようなSF小説なのですが、使っている大規模言語モデル（LLM）のバージョンが上がるたびに性能テストも兼ねて執筆を依頼しています。 最初に書いたのは9月。このときにはClaude 3.5 Sonnetを使いました。 ・写真の中の約束 8306文字と、短編にしてもちょっと短い。プロットは気に入っています。 ■ChatGPT o1 pro modeとClaude 3.5 Sonnetの合作12月6日、OpenAIはChatGPTの新バージョンo1 pro modeを公開しました。使うには毎月200ドル（3万円）が必要。 これを使ってもっと長い小説を書いてもらおうと思い、ChatGPT o1 pro modeで作り、Claude 3.5 Sonnetで補作しました。 ・光の裂け目で君を待つ これもプロンプトはほぼ同じ
先日本サイトで「めちゃくちゃ重いけど動くぞ！Excelで『GPT-2』を再現したスプレッドシート」というニュースを執筆したのだが、実際に触ってみたところ想像以上に素晴らしかったのでレポートする。 「Spreadsheets-are-all-you-need」とは 記事で紹介した「Spreadsheets are all you need」とは、Excelの標準的なスプレッドシート機能を使ってGPT2（ChatGPTの先祖）のフォワードパス（入力から出力までのプロセス）をExcelの中で完全に実装したものだ。 と言ってももちろんExcel内で「ChatGPT」的な会話ができるわけではない。ChatGPTの心臓である大規模言語モデル（LLM）のごくごく基本的な機能をシミュレートできるだけだ。 本シートの説明文には「開発者でない人でも本物のLLMが内部でどのように機能しているのかを、最小限の抽象
クレジットカードの不正検知システムを3日で設計し、3週間で本番リリースした話 - LLMで加速するソフトウェア開発 - LayerX エンジニアブログ
はじめに 背景：クレジットカード不正検知システムとは 3日でDesign Doc 2本、ADR 5本を執筆 3週間で開発し、本番環境にリリース LLM活用による効率化のポイント 目的・要件の整理 要件を満たす技術的オプションの洗い出し・技術調査 PoC実装 ドキュメントの執筆・技術選定 本実装 学び おわりに はじめに 新規プロダクトやプロジェクトの立ち上げにおいて、どれだけ意思決定を明確化し、設計を固めることができるかは、後々の開発効率や品質に大きな影響を与えます。一方で、最初が肝心だからといって調査や設計に何か月も費やす余裕は、多くの企業にはありません。できる限り早く設計を確立し、実装を開始して価値を生み出すことが求められます。 LayerXのバクラク事業では、法人向けのクレジットカード「バクラクビジネスカード」を提供しています。サービス開始時から不正利用を検知する仕組みを導入していま
AIと量子コンピューティングの研究開発を行なうKandaQuantumは、2024年8月31日、顧客の要望内容を元に自動的に要件定義を生成し、さらに自律的にシステムを構築する要件定義システム生成AI「Babel（バベル）」をリリースした。 Babelは一行の要望から要望一覧、要件定義まで一気通貫で記載する。「要件定義プログラミング」により、自然言語からコードへの直接変換を実現。顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義のYAMLファイルを自動生成する。その上で生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムを設計、開発。技術的な詳細を指定することなく、望む機能やふるまいを記述するだけでシステムが構築される。
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 2024/5/8 生成AI Conf
GitHub Copilot Workspaceが提供されて、僕たちの開発はどうなっていくのか - 理系学生日記
GitHub Copilot WorkspaceのTechnical PreviewがGitHub有償ユーザ向けに公開されました。GitHub Copilotを有償で利用している方は、すぐに使える状況になっていると思います。 僕も少しだけ使ってみたのですが、今後の開発プロセスを大きく変えていくだろうなという感触を持ったので、ではその「変わった先」というのがどういうものになると思っているのかを書いてみます。 GitHub Copilot Workspaceとは GitHub Copilot Workspaceの苦手なところ 僕たちのプロセスをどう変えるのか 課題はプロンプト生成 設計仕様とテスト工程の連携 では開発フローは？ 設計との向き合い方 GitHub Copilot Workspaceとは GitHub Copilot Workspaceを一言で言うと、AIを活用したコーディング支援
2024年4月18日紙版発売 WEB+DB PRESS編集部 編 B5判／128ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14156-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など 『WEB+DB PRESS』全号のバックナンバーを収録 Webアプリケーション開発のためのプログラミング技術情報誌「WEB+DB PRESS」は，2000年から2023年までの23年間という長きにわたり，現場で活躍するWeb開発者の方々に向けた技術情報を提供してまいりました。そして2023年8月発売のVol.136をもって，隔月刊誌としては休刊いたしました。 本総集編には，WEB+DB PRESSVol.1から隔月刊最終号となるVol.136までのバックナン
Generate your next app with Llama 3.1 405B
深層学習など最先端の技術の実用化を進める注目のAIベンチャー、Preferred Networks（PFN、プリファードネットワークス）。同社には、PFNの前身となるPreferred Infrastructure時代から13年間続く毎週開催の読書会があります。前編では、読書会を始めた経緯や狙いを同社の山本勝也さん、海野裕也さん、鈴木脩司さんに聞きました。また、実際の読書会の様子もリポートします。 読書会は2012年にスタート 日経BOOKプラス編集部（以下、──） まずはみなさんの担当業務について教えてください。 Preferred Networks 総務 山本勝也さん（以下、山本） 総務として、オフィスの整備などの業務を担当しています。その延長線上で読書会の運営にも関わっています。 Preferred Networks リサーチャー 鈴木脩司さん（以下、鈴木） ChatGPTに代表され
ついにBitNet Llama8Bが登場! CPUのみで爆速推論するLLM,BitNet.cpp｜shi3z
科学の世界では、それまでの常識が覆ることを俗に「パラダイムシフト」と呼ぶ。 しかし、もしもAIの世界にパラダイムシフトという言葉があるとしたら、今週の人類は一体何度のパラダイムシフトを経験しただろうか。 そのトドメの一撃とも言えるのが、BitNetのLlama8B版だ。 Lllama-8B構造で学習された最初のBitNetであり、全てを変えてしまうゲームチェンジャーでもある。CPUのみで秒間5-20トークンを出力する。超強力なLLM推論エンジンの出現だ。 BitNetとは、そもそも1.58ビットに相当する情報量で、本来は4ビット以上必要な大規模言語モデルの計算を劇的に高速化する技術である。 LLMの推論には通常は巨大な浮動小数点数(8ビットから16ビット)の、大量の乗算(掛け算)が必要なため、GPUなどの特殊な半導体を必要としていた。特にNVIDIAのGPUがこの目的にマッチしていたので今
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マイクラ内に「AI文明」、 1000体のエージェントが 仕事、宗教、税制まで作った
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将棋AIの強化学習の基礎が根底から変わりそうな件 | やねうら王 公式サイト
browser-useによるブラウザ操作自動化のサンプル集
アラフィフのエンジニアでもAIの最新論文を毎週７本以上読み続ける方法｜立福寛
生成AIで会社の要件定義プロセスを100倍高速化した話 - Qiita
【OpenAI】o1が"意図的にユーザーを騙す"ことがあるという報告について - Qiita
Reader API
GPT-4やClaudeなどの大規模言語モデルが抱える「ストロベリー問題」とは？
ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ
【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 - Qiita
AI上司を全社員に導入のお知らせ。人間にマネジメントを受けていた時代の理不尽さ。｜橘 大地
社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話 - メドピア開発者ブログ
【大原雄介の半導体業界こぼれ話】 生成AIのバブルはいつ弾ける？
GPT-4にWebサイトを“自律的に”ハッキングさせる方法 AI自身が脆弱性を検出、成功率70％以上【研究紹介】
ChatGPTでデータ分析、生成AIで「文系社員」が「分析官」に
生成AIで英語学習が捗るようになった方法「ドラえもんをテーマにTOEIC500点用の長文を作って。」
こいつは本物だ!o3-mini あまりに凄いので緊急ハッカソン開催決定!｜shi3z
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 | gihyo.jp
「ExcelでChatGPTを再現するシート」が想像以上に素晴らしかった (1/4)
顧客の要望から要件定義、システム生成まで自動化する「Babel」 OSSの「Zoltraak」がコア
「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用
WEB+DB PRESS総集編［Vol.1～136］
Llama Coder – AI Code Generator
Preferred Networks 「死ぬ気で学べ」体現、600回以上続く読書会