物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く｜shi3z
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの
TL;DR (要約) AI Agent Hackathon with Google Cloud に応募するため、Geminiを用いたAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。 約500万社の企業に対応。法人向けサービスに比べ1/100のコストでデータ取得 企業調査を、AIエージェントがわずか3分で完了させます。人力に比べて97%の時間削減。 実例: トヨタ自動車株式会社 で、精度と網羅性を確認できます。 サイトでスグに試せる: 3分で企業調査 にアクセス 技術詳細: GitHub で実装を公開 はじめに Zenn初のオンラインハッカソン、テーマは「AIエージェント」。GeminiのAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。このサービスは、仕事で不可欠な企業調査を、AIエージェントで革新的に効率化します。さらに、他サービスと比較して低コスト、同等以上の価値
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65インチ4K有機ELレグザがまさかの半額に!年末年始は映画にゲーム三昧もいいかも #Amazonセール
目下生成AIに年間8億円ぐらい突っ込んで人件費やシステム費を10億円ぐらい節減できて、要するに「AIで置き換えの効く、60点ぐらいでいい仕事」はどんどん無くなって人を雇わなくなってきたんです ところが、成果物が電気代払えばプライベートLLMからどんどこ出力されるようになってくると、むしろ「60点を100点近くまで引き上げる作業」と「素材は集まるけどこれを価値に転換する死ぬほど考える作業」が発生します よく「考える作業も生成AIで壁打ちすればいいじゃないか」って言われますが、コンテンツ系でも政策吟味でも限界あるのは「つまらない人を集めた会議でよく出がちな平凡な結論にしかならない」ので、未知の分野でその辺の常識が分からない場合とかにしか使えません それでもコンサルさんに来てもらって対応するよりは早くて安いんですが、本当にやりたいことはそれじゃないので、生成AIのお陰でやるべき作業の山が負担軽減
In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create value in ways that were cost-prohibitive, highly technical, or simply impossible before now. This short course taught by Isa Fulford (OpenAI) and And
トランプ米政権で暗号資産と人工知能（ＡＩ）の責任者に起用されたデービッド・サックス氏は28日、中国のスタートアップ（新興企業）DeepSeek（ディープシーク）が米オープンＡＩのモデルのアウトプットを参考に技術を開発した「相当な証拠」があると述べた。 サックス氏はＦＯＸニュースのインタビューで、ディープシークの取り組みについて「オープンＡＩのモデルから知識を蒸留（別のモデルのアウトプットを訓練目的で利用し同等の能力を開発する技術）したという相当な証拠がある。オープンＡＩはこれについてあまり満足していないと思う」と語った。 サックス氏は「相当な証拠」の詳細については説明しなかった。オープンＡＩは、コメントの要請にすぐには応じなかった。 ディープシークは先週、新たなオープンソースのＡＩモデル「R1」をリリースした。同社は「R1」の性能について、業界のさまざまな比較基準で米国の主要開発者に肩を並
2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容（日本時間 2023年2月8日午前3時〜） 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要（Microsoft公式発表資料より） Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google
発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 202…
「私は人工知能（ＡＩ）悲観論者ではない」と、ダロン・アセモグル氏はインタビュー開始早々に宣言した。ＡＩの可能性は認めているという。 マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の著名な経済学者、アセモグル教授は迫り来る経済・金融の危機を警告する悲観論者的な声を上げるのは、ＡＩへの熱狂やそれがあおる投資ブームと驚異的なハイテク株急騰が、とどまらないところを知らないからだ。 ＡＩがどれほど有望であろうと、その過剰な期待に応えられる可能性は非常に低いとアセモグル氏は語る。ＡＩに奪われる職、あるいは少なくともＡＩに大いに依存する職は向こう10年でわずか５％に過ぎないというのが、同氏の計算だ。労働者には確かに朗報だが、生産性の急上昇を見込んでＡＩに巨額を投じている企業にはとても悪いニュースだ。 「多額の資金が無駄になるだろう」とアセモグル氏は話す。「５％では経済の革命は起きない」と述べた。
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サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ | CyberAgent Developers Blog
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
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
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒ step by step） 06: bothinst 07: mock 08: ReAct 09: ToT（Tree of Thoughts） 10: Metacognitive Prompting
AI翻訳｢ポケトーク｣アメリカ市場を席巻の原動力
AI翻訳アプリが主流の時代に、あえて専用端末で挑む。日本発のAI通訳機ポケトークは、教育現場から公共サービスまで、アメリカ市場で急成長を遂げている。 5年ぶりの新モデル ソースネクスト傘下のポケトークは5年ぶりとなる新機種「ポケトークS2」を10月15日に発表した。新機種は、双方向自動翻訳機能を搭載し、世界170以上の国と地域で使用可能なAI通訳機だ。従来のモデルからの大きな変更点は、特に法人や公共機関のニーズに応える形でセキュリティや管理機能が強化されている点だ。ユーザーインターフェースの改善やバッテリー寿命の延長など、実用面での若干の向上も図られている。また、AI技術の進歩により、翻訳の品質も徐々に向上しているという。 興味深いのは、処理性能に関しては5年前の前世代機種と大きな違いがないという点だ。前世代機種にも継続してソフトウェアアップデートを提供しており、サービス利用料を支払えば、
AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
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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
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
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
壁のためのAIと卵のためのAI
人工知能学会全国大会 (JSAI 2023) 学生企画「人は人工知能に何を求めるのか」
生成AIの二大潮流と自動運転
https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
ありがとうございます！ 実は私本人がそのモデルの構築に関わっているのですが、詳細はまだ言えない状況です...。 来年3月の言語処理学会年次大会(NLP2023)での続報をお待ちください！このモデルに関する論文が公開される予定です（一応それを待ってからこの記事にも掲載します）。 （私が書いたものではありませんが、現段階で公開できる情報をまとめた記事があります: https://note.com/utokyo_itc/n/nb18b2a753f23 ）
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
あるメタファーの空間において二つのメタファーの対比(B)についてGPT4に列挙(1)させ、それからその対比を抽象化(2)させる。その後、抽象化した対比を異なるドメインに応用して具体化(3)させた
今日は 2023 年共通テスト 1 日目です。 ということで、ChatGPT に 2022 年および 2023 年（追記1）の共通テストの英語（リーディング）問題を解かせてみたところ、ともに100 点満点中 77 点を獲得したのでその結果をまとめます。 前提: ChatGPT とはChatGPT2 とは、2022 年の 11 月末 に OpenAI がリリースしたチャットボットです。従来の AI チャットボットに対する期待を大きく超える自然な会話や理解力の高さが世界中で話題となり、リリース以降話題に事欠かない存在になっています。 GPT-3.5 というモデルが基礎となっており、インターネット上の膨大なデータを学習した大規模言語モデルと呼ばれる技術がベースになっています。 本記事執筆時点で ChatGPT は Research Preview の段階で、制限はありながらも無料で利用することが
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIアカデミー より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIアカデミー（旧：生成AIエンジニア
昨日（2023年2月10日）、「チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた」という記事を公開しましたが、ほかにも色々と試してみましたので、前回の続きとして報告します。 新しいBingの概要などが知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。 １．ショートストーリーの作成 Bingにショートストーリーを作成してもらいました。1行指示するだけで、簡単にこんな物語を作成してくれます。 問 かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作って 答 こんにちは、こちらはBingです。かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作りますね。😊 以下が私が作った物語です。楽しんでください。 シーズーの子犬のモコは、いつも元気で好奇心旺盛な子でした。彼は飼い主のリカと一緒に暮らしていましたが、リカは仕事が忙しくてあまり遊んでくれませんでした。そこでモコは、リカが仕事に出かけた後に、家の
OpenAIが開発した「ChatGPT」などのチャットAIは、研究論文の著者に名を連ねたり、経営学修士課程(MBA)の最終試験に合格したりと、まるで人間のような文章を生成することが可能です。しかし他者を傷付けるコンテンツなどを無制限に生成することは認められておらず、OpenAIはChatGPTをはじめとするツールやサービスの使用について2023年3月23日に利用規約を改定し、これまでよりも明確かつ具体的な利用規約を示しました。 Usage policies https://openai.com/policies/usage-policies OpenAIは「私たちは、誰もが私たちのツールを安全かつ責任を持って使用できるようにしたいと考えています。そのため、OpenAIのモデル、ツール、サービスのすべてのユーザーに適用される利用規約を作成しました」と述べ、以下の行為を禁止しています。 ◆使用
最強ローカルLLM実行環境としてのEmacs
みなさん、ローカルLLMで遊んでいますか？ 昨年末に、Ollamaが登場してから誰でも簡単にローカルLLMで遊べる時代がやってきました。そこで、僕もローカルLLMでどんなことができるんだろうと思って触りはじめたのですが、ローカルLLMを最大限に活用するためには、まずはどうやったらEmacsからローカルLLMを使えるようになるのかと考えるのはあまりにも自然な流れでした。 この記事では、ローカルLLMに関する基本的な知識から、EmacsからローカルLLMを扱う方法までを解説していきたいと思います。 ローカルLLMの基礎知識 # ローカルLLMとは、LLM（大規模言語モデル）をローカル環境、つまり自分のパソコンで扱えるようにしたモデルです。Facebookが開発しているLlamaが業界のトップランナーで、それをベースにしたモデルを色々な組織（中には個人もいるのかも）が開発しています。 そのLla
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など マイクロソフトはオンラインイベント「The Future of Work: Reinventing Productivity with AI」を開催し、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。 Microsoft 365 Copilotは今後数カ月以内にWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどすべてのプロダクティビティ製品群に搭載される予定。利用料金やライセンス形態などは今後発表予定とのこと。 デモで紹介されたMicrosoft 365 Copilotの主なポイントをまとめま
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
ChatGPTの事前学習データの使用料をめぐって、ニューヨーク・タイムズがOpenAIを訴えました。これは、情報の価値がどのようにして生じるかという問題の基本に関わるものであり、生成AIの将来に大きな影響を与えます。しかし、簡単に答えが出るものではありません。 裁判の結果次第ではChatGPTが成り立たない 米紙ニューヨーク・タイムズは、ChatGPTの開発者であるOpenAIに対して、事前学習のデータの利用に関して支払いを求める訴訟を起こしました。 この問題は、「情報や知識に関する社会的制度をどう構築するか？」という問題の本質に関わっており、大変重要です。 最初にこれまでの経緯を見ると、ニューヨーク・タイムズはその記事を無断でAIの訓練に用いることを禁止しています。したがって、OpenAIが事前学習でニューヨーク・タイムスの記事を使っていないと証明できない限り、罰金を言い渡されることにな
書籍はこちら：https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChai…
これらのモデルは、元のモデルに比べるとかなり小型化されています。 蒸留（ディスティレーション）を通じてモデルを“圧縮”することで、推論の速度を向上させ、一般的なPCやiPhone等のスマートフォンでも動作可能なレベルに調整されています。 驚異のパフォーマンス：小型でも特定タスクでGPT-4oを超える？ DeepSeekのテクニカルペーパーによると、Distilled Modelsのベンチマークテストでは、 「8Bパラメータのモデルでさえ、特定のタスクにおいてGPT-4o（昨年5月時点のバージョン）を上回る」 という結果が出ています。 ただし、これは数学やコード生成といった特定のタスクに特化したトレーニングを行った場合の話です。 総合的な文章生成や知識カバー率では、依然としてGPT-4oやClaude、o1などのフロンティアモデルのほうが優れています。 つまり、 「タスクによってはローカルモ
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Geminiが変える企業調査：AIエージェントで調査費用を100分の1以下に
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ChatGPT-4oを専属マネージャーにしてサボり癖を直してもらった | ライフハッカー・ジャパン
生成AIのお陰で必要とされる判断量が激増して死ぬほど忙しくなった話｜山本一郎（やまもといちろう）
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
DeepSeekがオープンＡＩから「蒸留」した証拠あり－米政府ＡＩ責任者
GoogleとMicrosoft AI技術と検索 まとめ (2023/02) - SEMリサーチ
0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
ＡＩに奪われる職はわずか５％、ＭＩＴの著名経済学者が現実チェック
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？
CustomGPT.ai | Custom GPT With ALL Your Business Content
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
「Python in Excel」が一般公開 ～「Copilot」にコードを書いてもらう機能もテスト開始／1年以上のテストを経て正式機能に
GPT-4を利用した長文原稿自動生成プログラムの紹介｜IT navi
フリーで使える日本語の主な大規模言語モデル（LLM）まとめ
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
メタファー空間でGPT4に発散と抽象化をさせてから具体化する - 西尾泰和の外部脳
ChatGPTに共通テストの英語を解かせてみたら77%取れた
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
手軽にExcelへ「ChatGPT」を組み込めるMicrosoftの実験アドイン「Excel Labs」を使ってみた【残業を減らす！Officeテクニック】
チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた２｜IT navi
はじめに｜ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング
OpenAIがChatGPTなどのツールやサービスの利用規約を改定、従来よりも明確で具体的な禁止例が示される
ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性（野口 悠紀雄） @gendai_biz
LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門
何かと話題のDeepSeekをMacのローカル環境で実行してみた！ - Qiita
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