2011-2024 この13年間における最高の一冊 - HONZ
2011年7月15日にオープンしたノンフィクション書評サイトHONZ。本日2024年7月15日をもちまして13年間のサイト運営に終止符を打つこととなりました。 2011年の東日本大震災から、記憶に新しいコロナ禍まで。はたまたFacebookの時代からChatGPTの到来まで。その間に紹介してきた記事の総数は6105本。 発売3ヶ月以内の新刊ノンフィクションという条件のもと、数々のおすすめ本を紹介する中で、様々な出会いに恵まれました。信じられないような登場人物たち、それを軽やかなエンターテイメントのように伝える著者の方たち、その裏側で悪戦苦闘を繰り広げていたであろう版元や翻訳者の皆さま。さらに読者へ届ける取次会社や書店員の皆さま、そしてHONZを愛してくださったすべての皆さま、本当にありがとうございました。 サイトを閉じることになった理由に、明快なものは特にありません。こんなサイトがあったら
Webサービス公開前のチェックリスト
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアでChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基本的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合
これまでの生存戦略 それほど尖った能力や知識がない中で、私のこれまでの生存戦略としては求められればなんでもやる、少しくらい泥水でも飲むというものでした。 フロントエンドからバックエンド、データベース設計、API設計、実装、インフラ側の設定、提案書作成、プレゼンテーション、プロジェクト進行、どれも“専門家として誇れるか”というと疑問がありますが、求められればなんでもやるスタンスでそれが自分の価値提供の形と考えていました。 また、以前までは「若い」というのも、強みでした。 一回りほど上の年齢に見られることも珍しくなく、「そんな若かったのか」と驚かれるなかで、「若いのに頑張ってるね」と年齢のフィルターで大目にみてもらえました。 しかし、そんな私も気が付けば40歳、もう若さという武器はありません。 （つい先日まで20代だったはずなのに..何かおかしい..） 体力的にも無理が効かず、新しいことを学ぶ
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
東京都知事選挙に立候補していた安野たかひろです。「テクノロジーで誰も取り残さない東京を作る」と掲げ、選挙活動をしてまいりました。本ポストでは、一週間が経過した時点での振り返りをしたいと思います。 選挙期間を通して私の想像をはるかに越える方のご支援をいただくことができました。これはひとえに私を応援いただいた有権者の皆さま、ポスター貼りや演説にかけつけてくださったボランティアの方々、マニフェストの改善にご協力いただいた専門家や都民の皆様、ニュースやネットで取り上げてくださったメディア関係者、選挙活動を支えてくれた妻を含むチーム安野スタッフなど、お一人ずつお名前をあげることは到底叶いませんが、安野たかひろの選挙を支えてくださった全ての方のお陰だと考えております。まずは感謝と御礼をお伝えしたいと思います。 結果、私は１５万４６３８票で５位となりました。当然、選挙に出るからには当選を目指していたので
もはや｢ChatGPT｣で騒いでいる場合ではない？
日本で生成AIと言えば、OpenAIのChatGPTがその代名詞。この傾向は日本でのオフィス開設も加わって、さらに高まっているが、そのOpenAIやGeminiをはじめとする多様なAIサービスを提供するグーグルと並んで存在感を示している企業がある。 このジャンルに注目している方ならばご存知だろうが、AnthropicというAI専業ベンチャーである。AnthropicはOpenAIの運営方針に異を唱えるメンバーがスピンアウトした2021年創業の生成AIスタートアップで、アマゾンとグーグルが巨額を出資していることでも知られる。 滑らかな文章を生成するClaude 同社の大規模言語モデル“Claude（クロード）”はその性能の良さから注目されていたが、特に注目を集めるようになったのは、今年3月4日に発表されたClaude 3からだろう。特徴的な性能や機能もさることながら、印象的だったのは生成する
ページ閲覧 AutoPagerize chromewebstore.google.com ページネーションされたウェブページを自動で読み込み続けます。無かったら違和感あるレベルで日常になっています。 daily.dev chromewebstore.google.com 開発者向けニュースを空タブに表示します。 タブを開くときに自然に視界に入るのに加えて、検索で「過去話題になったもの」から探したりします（はてなブックマークやHacker Newsも似た用途で使います） ホームタブとは別です。ホームはperplexity.aiにしてます。 Google Scholar PDF Reader chromewebstore.google.com 標準のPDFビュワーを科学論文を読みやすく強化します。参考文献の追跡や引用、ジャンプ機能を提供します。ついでに官庁資料やクリプト系のホワイトペーパーなど
こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get
古市憲寿さんが石丸伸二さんと話した所感を語った話…「出来の悪いAIみたいな話しぶり」「答えない戦略はあっていいが選挙特番にでないほうがいい」など
古市憲寿 @poe1985 色々な人から都知事選のことを聞かれるので一応書いておきますね。少し長い文章なので、興味ある人は読んで下さい。 日曜日に日本テレビの選挙特番で、東京都知事候補だった石丸伸二さんと初めて話しました。中継のせいなのか、出来の悪い生成AIみたいな話しぶり、という印象でした。いや、今時ChatGPTでももっとスムーズに会話できるので、面白かったです。本来は聡明な方でしょうから、そういう戦略だったんでしょうね。 全編はネットで観られると思うのですが、あらためて説明をすると、僕が一番関心を持ったのは、石丸さんが何をしたい人なのかということです。 たとえば石丸さんは、今後の政治活動について聞かれて国政進出を否定しませんでした。都道府県知事というのは「行政の長」です。一方で国会議員になるということは、「立法府の一員」となる、ということです。法律を作る仕事ですね。 だから知事を目指
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
IT技術書を執筆して、FIRE生活を実現するまで。30冊以上の本を書いて見えてきた「自分らしい生き方」 - Findy Engineer Lab
はじめに はじめまして、IPUSIRON（@ipusiron）と申します。現在はIT技術書の執筆を本業としつつ、FIRE生活を過ごしています。 最初の本が出たのが2001年です。途中で学生や会社員だった時期もありますが、20年以上執筆し続けていることになります。その間、30冊を超える本を執筆してきました。 このたび、「IT技術書を執筆して、FIREをどう実現したのか」というテーマのコラムを寄稿する機会をいただきました。これまでのキャリアを振り返りつつ、次に示す内容を紹介します。 IT技術書の執筆活動を続けてきた中で、印象深い出来事 IT技術書を執筆するということ IT技術書を執筆して、FIREを実現した理由や経緯 自らのキャリアを振り返って、他のエンジニアの方々に伝えたいこと Xでは、読書や執筆に関することを日々発信していますので、気軽にフォローしてください。 はじめに IT技術書の執筆活
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
10倍速の効率に専門医レベルの回答精度―医師はChatGPTなどの生成AIをどう扱うべきか？｜医師のキャリア情報サイト【エピロギ】
10倍速の効率に専門医レベルの回答精度―医師はChatGPTなどの生成AIをどう扱うべきか？ 「医師による医師のためのChatGPT入門 臨床がはかどる魔法のプロンプト」著者インタビュー 大塚 篤司 氏（皮膚科医/近畿大学医学部皮膚科学教室主任教授） 2024.07.18 簡単な指示文（プロンプト）を入力するだけで、専門家のような文章や画像などを即座に回答する生成AI。2022年にOpenAI社が発表したChatGPTに始まり、精度や機能のめざましい進歩とともに各業界で存在感を増しています。 医療分野でも、生成AIへの期待は高まっています。しかし、中には使い方がわからなかったり、安全性の懸念がぬぐえなかったりして活用に踏み切れない医師の方もいらっしゃるのではないでしょうか。 「確実にできることは増えるし、仕事が早くなります。作業速度は体感”10倍速”」と生成AI活用による驚異的な変化を語る
NEW! 2024.07.16 スキル 岩瀬義昌 書店を覗いたりSNSを眺めたりすると、目に飛び込んでくる技術書の数々。周りのエンジニアたちの「読了」ポストに刺激されて、読書に勤しんでいる人もいるだろう。 「一生勉強」と言われるエンジニアにとって、技術書は取り入れやすいインプット手法の一つ。しかし「頑張って読んでるのに、いまいち身になっている気がしない」「本の内容が頭に入ってこない」という事象に悩まされてはいないだろうか？ せっかく読んだ本の内容をしっかりと身に付けるためにはどうすればいいのかーー。 そんな疑問に「記憶力の問題じゃなくて、本の読み方に工夫が必要」と答えるのが、技術書の翻訳に数多く携わり、読書の達人として知られるiwashiさんこと岩瀬義昌さんだ。 本を読む「工夫」とは一体何か。岩瀬さんに聞いた。 NTTコミュニケーションズ株式会社 『Generative AI プロジェクト
ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
オタクが歴史に疎い最初から致命的なところを出してしまったが、オタクは全般歴史に疎い ググれば正しそうな情報に当たりやすい科学的な知識などと違って、人文学系の知識はググるとトンでもの宝庫である 匿名掲示板のオタクは本を読んでシコシコ調べるなんて能力はなく、ググって胡散臭くなさそうなサイトであれば真実だと思い込む連中ばかりである 弥助騒動で弥助の部分だけを否定しようと思っても、周辺知識が間違いまくっているオタクしかおらず、説得力がない 左派を巻き込めていない歴史系の書籍の本棚を見ると露骨だが、アマチュアや素人は右翼っぽい本を書いていてプロであるほど中立から左翼的な視点で本を書いている 王政復古のために神仏分離を行なって数多の文献を寺から燃やした明治政府を好意的に解釈している歴史学者などほぼほぼいないが、アマチュアの歴史本書きは明治維新の周辺人物のことをみんな大好きである 弥助騒動は左派をまった
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
日本は人工知能（AI）の中心地なのだろうか。 2024年4月、米IT企業大手「オラクル」が、クラウド・コンピューティングとAIに関するサービスの拡充のため、80億ドル（約1兆2500億円）を日本に投資すると発表した。その直前には、生成AIサービス「ChatGPT」の生みの親である「オープンAI」が、アジア最初のオフィスを東京に開設すると決め、さらにその2ヵ月前には、大規模言語モデル「Llama」を作った「メタ」社のCEO、マーク・ザッカーバーグの来日が大々的に報道されていた。 これと並行して、他にも大手テクノロジー企業が日本のITインフラに天文学的な額の投資を発表し、生成AIを用いたサービスを展開しようとしている。
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
HONZ｜note
2011-2024 この13年間における最高の一冊 2011年7月15日にオープンしたノンフィクション書評サイトHONZ。本日2024年7月15日をもちまして13年間のサイト運営に終止符を打つこととなりました。 2011年の東日本大震災から、記憶に新しいコロナ禍まで。はたまたFacebookの時代からChatGPTの到来まで。その間に紹介してきた記事の総数は6105本。 発売3ヶ月以内の新刊ノンフィクションという条件のもと、数々のおすすめ本を紹介する中で、様々な出会いに恵まれました。信じられないような登場人物たち、それを軽
TRACERYプロダクトマネージャーのharuです。 「要件定義とは何を目的としたプロセスなのか？なにが出来たら完了なのか？」 はじめて要件定義する人は、ここで詰まってしまうことが多いようです。 要件定義は、設計や実装に比べて、具体的な作業がイメージしにくいプロセスです。 そのような背景もあってか、2023年4月のBPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えてに私が登壇した時の以下のスライドには、945個のはてなブックマークをいただきました*1。 speakerdeck.com 945というブックマーク数は、要件定義というものを具体的にイメージしにくいと感じている人が世の中に多いことの現れかもしれません。 そこで「要件定義とはそもそも何か」について、何回かの記事に渡って説明します。 この記事では要件定義の目的とゴールについて説明します。 プロジェクトの数だけ存在する開発プ
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
無料で使える「ChatGPT Mac用アプリ」がかなり優秀だった。ウェブ版にはない機能も | ライフハッカー・ジャパン
フォームローラーでほぐし続けた結果...ようやくわかった効果とメリット3つ #Amazonプライムデー
・翻訳専任の時短ワーママ ・議事録の作成 ・FAQの作成 ・簡単なプログラムの作成 ・難解なレガシースパゲティコードのお守り このあたり、コピペしてGPTにぶちこめば誰でも同じ結果になってしまう。 先日「属人化してワイのコード絶対守るマン」おじいちゃんコーダーが高学歴の若手にリプレースされた。 うーむ。これでいいのだろうか。
sponsored Core i5-14400搭載の「iiyama PC STYLE-S17M-144-UHX-BLACK」をチェック 9万円台で簡単な写真編集も！ 幅95mmのスリムタワーPCがコスパ抜群 トピックス 抽選で10名様にAmazonギフトカード500円、「ガジェット好きへのアンケート調査」実施中 ガジェット好きのみなさん！ アマギフが当たるアンケートにお答えください!! sponsored 夏休みシーズン到来！ 海外旅行に行くならeSIMが便利 「Holafly」のデータ無制限eSIMは海外で超快適！ レンタルルーターやローミング要らず！ sponsored 【情シス戦隊 サポートジャー＃3】“システム管理者の日”特別編「情シスさんのいない一週間」の巻 情シス戦隊が“解散”のピンチ!? 危機を救うのは社員のみんなだ！ sponsored 「さくっと作れる」から生まれるkin
AI時代は「質問力」が最大の武器になる→マジの研究者の人が本気で、だけど完全な初心者にもわかるようにプロンプトを解説した本「AI時代の質問力」に興味津々
usutaku@AI情報解説 @usutaku_com 臼井拓水 | ChatGPTやCopilot等のAI活用事例を発信する人 | Michikusa㍿ 代表 | ex @amazonjp @pkshacapital | ICU卒 🏉| 🗣️🇯🇵🇺🇸🇪🇸 | NewsPicksプロピッカー | インスタ15万 | AIの個社別社内研修のご依頼などDMへ lit.link/usutaku usutaku@AI情報解説 @usutaku_com タイトルで損しすぎな本見つけた。 「はいはい、またプロンプト(笑)本ね」 と思いながら手に取ったら 「マジの研究者の人が本気で、だけど完全な初心者にもわかるようにプロンプトを解説」 している良書だった。 ChatGPT触ったことあって、本格的にプロンプト勉強したい！という人には最高の一冊だと思う。 ・質問精緻化 ・認識検証 ・反転イン
事務処理が苦手すぎて、税理士には「私の事務処理を最小化してください節税しなくていいです、税金を払って愛国者になります」と宣言してる
ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay… ところてん @tokoroten 事務処理が苦手すぎて、税理士には 「私の事務処理が最小化されることをゴールにしてください、節税しなくていいです、税金を払って愛国者になります」 と言ってる ところてん @tokoroten 税理士は「いかに顧客に節税させたか」が自分の評価指標だと思っている節があって、節税のためにめんどくさい事務処理をさせる傾向にあるのよ……（N=1） （税理士事務所内の人事評価に使われている？
今すぐ反AIの人間をブロックしろ、絶対に関わるな
はじめに (最悪読むのはこれだけでOK)とりあえず、名前、X(旧Twitter)のスクリーンネーム(いわゆる@から始まるIDみたいなやつ)、ID(スクリーンネームとは別のシステム的なID)を軽く探したり思いついたりしただけでも列挙しておく。他にもたくさんいるけど、ちょっと探し出すので大変だし精神的にきついんで、いたらなんかスレ繋げて名前とスクリーンネーム、ID(ここは絶対)は出しておいて。 それとこいつらはまじでやばいから、絶対RTやフォローはするな、ミュートかブロックはしておけ。理由は長くなるから後で書く。 もし、この増田の投稿後にそいつの名前やスクリーンネームが変わってユーザーが見つからないとなったら以下のサイトからIDで逆引きしろ。IDは絶対変わらんから。 https://app.matumo.com/twitter-id-checker/ 某(@ONobushige)(163455
オープンソースAI(Open Source AI)とは、オープンソースの状態にあるAIシステムのことである。これはある意味で自明なのではあるが、「オープンソースの定義」(OSD)を管理している米国の非営利団体Open Source Initiative(OSI)では、2023年からわざわざ新たに「オープンソースAIの定義」(OSAID: Open Source AI Definition)の策定を開始している。2024年の8月頃には定義のRC版が公開される見込みであるが、本稿ではこの新たな定義が何故必要になり、その定義がどのような機能するものであるかということに対し、主に佐渡が視点から時系列的に簡単に紹介していく。これによって日本国内においてOSAIDが認知され、AI開発コミュニティにおいて自由かつ透明性が確保されたシステムの必要性への理解が深まる一助となることを期待する。 OSIにおける
NotebookLMを使ってみた
こんにちは。GMO NIKKOのH.Tと申します。 GoogleからNotebookLMというサービスが出ましたので触ってみました。 NotebookLMの使い方 NotebookLM は簡単にはじめることができます。 NotebookLM にアクセスし、新しいノートブックを作成します。 そして自分が作成したいプロジェクトのための参照資料をアップロードすると、読み上げやブリーフィングシートの作成、FAQ、アイデアの整理などが可能になります。また、NotebookLM に質問して、すべてのソースの概要 ( 学習ガイドや目次など ) を自動的に作成することもできます。 Googleのブログより やってみた 早速使ってみました。 まず、上図のTry NotebookLMをクリックしますと以下のような画面が開きます。 「新しいノートブック」をクリックします。 あらかじめ青空文庫より「吾輩は猫である
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】 - Qiita
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】Python生成AIChatGPTGPT-4CodeAGI 都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の
たかまる＠笑顔のChatGPT学習コーチ @dash394104 @father_life 若者は自分たちの常識と違う行動に対しては、パワハラとかモラハラと訴えてくるけど、自分たちが逆の行動をとるときは、自分たちの当たり前を堂々と通してくる。 若者に合わせないと訴えられる時代は辛い・・・ 佐藤裕紀/競馬とお酒 @hangyakukeiba @father_life ジェネレーションギャップというやつなんですかね💦 時代が変わっても礼儀は変わらない気がしますが😓 自分も気をつけなくてはいけないなと思います！
チャットGPTは｢質問の仕方｣で大化けする…大学教授が教える｢AIを自分だけのコンサルにする｣方法 知名度のある会社ならデータを入れなくても分析可能
ChatGPTに企業分析をさせる方法 ChatGPTはさまざまなビジネスの分析手法を知っています。 有名コンサルティング会社のコンサルタントと並ぶ知識があると考えていいでしょう。分析させたいデータがあるときには、「○○○のデータを○○○分析して」と指示すれば、博学なコンサルタントのように分析を披露してくれます。知名度のある会社については特に何も追加データを与えなくても、かなりの精度の分析ができます。IR資料や会社案内、プレスリリース、報道記事などを与えれば、さらに突っ込んだ内容のレポートを出してくれます。 ここでは、私が教員をしているデジタルハリウッド大学の教育サービスの分析を例にして、有名なビジネスモデル手法を用いてChatGPTが分析した事例をご紹介していきましょう。 一口にビジネスモデルの分析といっても、たくさんの切り口があります。切り口を探すところからChatGPTに任せてみます。
GPT-3.5ベースのChatGPTのコーディング能力は「古い問題には有効も新しい問題では困難に直面する」ことが明らかに
GoogleやMistral AIなどからプログラミングに特化したAIツールが登場しており、大手テクノロジー企業のCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言するなど、AIによるプログラミングは注目を集めています。そんなAIによるプログラミング能力を分析した研究が公開されており、AIモデルがトレーニングされたタイミングによっては困難に直面することがあることが判明しました。 No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore https://ieeexplore.ieee.org/document/10507163 ChatGPT Code: Is the AI
Grokは、Xのオーナーであるイーロン・マスク氏の別会社、xAIが開発するAIチャットbot。Xのプレミアムユーザーが利用できる。 xAIは22日、Grokのための「世界最強のAIトレーニングクラスタ」をテネシー州メンフィスで稼働開始したが、AIのトレーニングには設備だけでなく、大量のトレーニング用データが必要だ。 Xのユーザーデータをトレーニングに使う設定がいつから追加されていたかは、Xからの発表がないので分からない。 Xは昨年9月に改定したプライバシーポリシーで、公開データをAIのトレーニングに使うという文言を追加したが、その時点ではユーザー向けの設定にGrokに関する項目はまだなかった。 本稿執筆現在、Xあるいはイーロン・マスク氏（現地でパリ五輪観戦中）からは、この件についてのポストはない。 関連記事 xAIのメンフィスAI向けギガファクトリー始動 「世界最強のAIトレーニングクラス
株式会社らしさラボ 代表取締役 伊庭正康氏の『研修トレーナー伊庭正康のスキルアップチャンネル』では、業績の悩み、効率の悩み、マネジメントの悩み、コミュニケーションの悩み、モチベーションの悩みなど、仕事の悩みを解決できるビジネスメソッドを紹介しているチャンネルです。今回は「仕事が早い人が、やらないこと」と題し、仕事を効率よく進めるためのポイントを解説します。 ■動画コンテンツはこちら 「仕事が早い人が絶対にやらないこと」とは何か 伊庭正康氏：あなたが忙しいのであれば、絶対に見ていただきたいテーマです。テーマはこちら、「効率をもっと上げる方法」を紹介していきます。実は、仕事が早い人が絶対にやらないことがあるんですが、多くの人は良かれと思ってやっていることも多いです。 仕事の効率を上げるためには、「何をするか」だけではなく、「何をしないか」を知ることも重要。そして仕事が早い人たちは、あること
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エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
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チャットAI「Claude」すごい新機能「Artifacts」の使い方、全部教えます (1/6)
なぜ無名のエンジニアは都知事選で15万票獲得できたのか【御礼と振り返り】｜安野たかひろ
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デジタル庁お墨付き！ 即戦力のプロンプト集で「ChatGPT」をフル活用／デジタル庁がLLMに使うプロンプトテンプレート集を公開中【やじうまの杜】
ゲームプログラミング研修 - KAYAC Engineers' Blog
Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
「本を読んでも身に付かない」はどう解消する？ 七つの“読書術”を岩瀬義昌が伝授 - エンジニアtype | 転職type
弥助の騒動で日本のオタクの主張が勝てない決定的な理由
日本はもはや「イノベーションの国」ではなく、AIの「巨大市場」なのだろうか | 米IT大手が続々と日本に出資するわけ
要件定義の目的とゴールとは - TRACERY Lab.（トレラボ）
確かにちょいちょいChatGPTのせいで仕事がなくなるシーンが増えてる
ChatGPTが人間のように話す新機能、いよいよ来週公開へ
オープンソースAIとは何か？ – Open Source AI Definition策定経緯とドラフト版概説
部下に仕事のミスをチャットで教えたら「👍」だけ返ってきました。令和いいね→「でもミスはちゃんと直せよ！」
X、xAIのAI「Grok」のトレーニングに投稿を使う設定を初期設定で有効に モバイルでは無効化できず
仕事の効率がいい人が「やらないこと」5選 デキる人の行動から学ぶ、相手も自分も楽になる仕事術