Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
1. はじめに Turing生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し予測する動画生成AI、「世界モデル」の開発に取り組んできました。前回の私の記事では、その取り組みの中で調査したGAIA-1の紹介を行いました。今回は、Turingが開発した世界モデル"Terra"で利用している技術や課題・展望などについて紹介をしたいと思います。 この記事で解説している内容 世界モデルTerraは何ができるのか 世界モデルTerraはどのような仕組みで動いているのか どのような課題が残されているか Terraで生成した動画。Terraは運転環境に特化しており、車載カメラの一人称視点動画の生成を行うことができる 2. 世界モデルTerraは何ができるのか？ Turingの世界モデルは大きく分けて二つのことができます。一つ目は短い動画を与えるとその続
こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・川島・平川、ZOZOのデータサイエンティストの荒木・小林です。2024年8月6日（火）から8月9日（金）にかけて熊本で開催された画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に参加しました。この記事では、MIRU2024でのZOZO Research・ZOZOのメンバーの取り組みやMIRU2024の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2024 企業展示 全体の動向 招待講演・インタラクティブセッション [IS2-35] The Niau Dataset: A Comprehensive Resource for Fashion Image Recognition [IS2-126] 大規模視覚言語モデルを用いた「似合う」の自動評価法 [IS-2-097] Moon & SpencerのAesthetic Measureを用いたフ
The Soul of Maintaining a New Machine - First Draft | Books in Progress
TTHEY ATE TOGETHER every chance they could. They had to. The enormous photocopiers they were responsible for maintaining were so complex, temperamental, and variable between models and upgrades that it was difficult to keep the machines functioning without frequent conversations with their peers about the ever-shifting nuances of repair and care. The core of their operational knowledge was soci
My personal (and very opinionated) tweaks to make a Windows 11 installation more bearable Why?Sometimes using Windows is inevitable. Windows 11 has gotten pretty annoying with loads of weird default settings, ads, tracking and a general infantilization of users. This is my personal collection of registry tweaks, which I apply to fresh Windows 11 installations to make the system more usable. Most t
今、故あってTGVに乗っている。 TGVは、フランス版新幹線のようなものだが、日本の新幹線に比べると通信のつながりがそんなに良くない。したがって、AIに自由にアクセスするのも一苦労である。こんな時、ローカルで全て完結するLLMがあると非常に便利だ。 ちなみにコーディング支援にはmlx-community--codegemma-7b-it-8bitを使った。原稿生成と日本語訳にはshi3z/mlx-LongWriter-llama3.1-8b-8bitを使用。MacBook Pro M2 32GBを使用。ただし原理的にはM1でも動くと思われる MacBook M1以降のApple Siliconで使えるMLXというニューラルネット高速化ツールを使い、Macで完全ローカルでありながら1万6千字の記事を自動生成することに成功した。簡単にいえば、MacBookさえあればChatGPTなどへのAPI
Argentina will use AI to ‘predict future crimes’ but experts worry for citizens’ rights
Argentina’s security forces have announced plans to use artificial intelligence to “predict future crimes” in a move experts have warned could threaten citizens’ rights. The country’s far-right president Javier Milei this week created the Artificial Intelligence Applied to Security Unit, which the legislation says will use “machine-learning algorithms to analyse historical crime data to predict fu
Bus Radial Tire Market Size, Growth, Trends, Report 2032
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting products, companies, and tr
Automotive Door Module Market Size, Growth, Trends by 2032
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting products, companies, and tr
【論文5分まとめ】Ota: Optimal transport assignment for object detection
この記事は、論文の内容を5分くらいで読めるようにまとめた記事です。そのため、前提となる知識や関連研究に関する説明は大幅に省略しています。 基本的には筆者の備忘録ですが、面白そうと思ったら是非ご自身でも読んでみてください。 概要 物体検出モデルにおいて、予測された矩形と真の矩形（gt）の割り当ては、重要な課題の一つである。例えば、RetinaNetであれば、gtとアンカーのIoUが閾値以上であれば、そのアンカーから作られる予測矩形のターゲットとしてgtが割り当てられる。また、FCOSであれば、gtの中心に近い位置やgtの領域に対応する位置から作られる予測矩形にgtを割り当てる。 しかし、このような静的な割り当ては、以下の図のような複数のgtに所属してもよさそうな曖昧な領域の存在の扱いを難しくし、不適切なターゲットによる有害な勾配を生じさせる。 このような問題を回避するために、近年はさまざまな
Intraocular Lens Market Expected to Reach USD 7.95 Billion by 2032 Driven by Aging Population and Advanced Technologies | Regional Analysis with Top Key Players
Intraocular Lens Market Expected to Reach USD 7.95 Billion by 2032 Driven by Aging Population and Advanced Technologies | Regional Analysis with Top Key Players Market Overview: The term "intraocular lens" refers to a lens implanted inside the eye to replace the natural lens. These lenses are utilized to address various vision issues such as astigmatism, presbyopia, and myopia, among others. They
Early Disease Detection & Novel Drug Design Fuel Unnatural Amino Acids Market Growth: Market Trends & Segment Analysis
Early Disease Detection & Novel Drug Design Fuel Unnatural Amino Acids Market Growth: Market Trends & Segment Analysis Market Overview The Unnatural Amino Acids Market Size reached USD 1.9 billion in 2022 and is poised for significant expansion. Projections indicate substantial growth, with the industry expected to increase from USD 2.0938 billion in 2023 to USD 4.553946787 billion by 2032, reflec
More conspicuously than at any time in living memory, elite higher education has found itself in the political crosshairs. Who could have predicted a year ago that the presidents of the University of Pennsylvania and Harvard would, in quick succession, be thrown out of a job after less than two years in office between them? Or that presidents of other elite universities would be holding on by the
Model Summary Phi-3.5-vision is a lightweight, state-of-the-art open multimodal model built upon datasets which include - synthetic data and filtered publicly available websites - with a focus on very high-quality, reasoning dense data both on text and vision. The model belongs to the Phi-3 model family, and the multimodal version comes with 128K context length (in tokens) it can support. The mode
Home / Our Blog / Introducing Whisper-Medusa: our latest open-source AI model, combining OpenAI’s Whisper with aiOla’s tech, making it over 50% faster! Introducing Whisper-Medusa: our latest open-source AI model, combining OpenAI’s Whisper with aiOla’s tech, making it over 50% faster! The best kind of artificial intelligence (AI) tools are those that are accessible and accurate for all. At aiOla,
１．はじめに 近年、AI（人工知能）は私たちの生活や仕事の中で急速に存在感を増しています。 スマートフォンの音声アシスタントから、オンラインショッピングのレコメンデーションシステムまで、AIは私たちの周りに溶け込んでいます。 この技術の進化は、私たちがこれまで想像もできなかった新しいビジネスチャンスを生み出しています。 特に、副業としてのAI活用は、今までとは違った可能性を秘めています。 「50代だからこそAIを活用すべき理由」 多くの人がAIを若い世代のための技術と考えがちですが、実は50代だからこそAIを活用するべきです。 50代は、経験と知識が豊富な年代です。 その経験を活かし、AI技術を使うことで新しいビジネスを立ち上げたり、既存の仕事を効率化することが可能です。 この記事では、50代がAIを活用することで得られる具体的なメリットと、成功するためのステップについて詳しく解説します。
1. まずはキャラのビジュアルから壁打ち まずはキャラのビジュアルを生成します。キャラメイクする上でビジュアルから入るのは定石です、たぶん。 今回はNovelAIのver3を使いました。良い意味でも悪い意味でも話題になっているこれは、性能面ではSDXLになって格段に精度が向上しています。 とりあえず「地雷系博士課程学生（情報工学専攻）」というアイデアが振ってきたので、ビジュアル化します。以下がプロンプトです。 1girl, black hair, two side up, ribbons, frills, hair ornament, rabbit ornament, pink dress, long sleeves, black skirt, deep makeup, sanpaku, jirai kei, facemask, globes, jaggy lines, sketch, {
Smart Bumper Market Size, Growth, Trends, Report 2032 | MRFR
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting products, companies, and tr
There is a mythology about Intel’s iPhone ‘miss’. It’s a mythology about how Intel couldn’t see the iPhone’s potential and so ‘turned it down’ in a decision driven purely by the financials of a possible deal. In other words, a classic case of ‘disruption’, with an incumbent hooked on high prices and margins and disinterested in a simpler and cheaper product. There is a problem though. Key elements
How to Fine-tune BERT Model for NER on a Custom Dataset
Fig 1: A Transformers Pipeline (Image from Hugging Face NLP course)IntroductionIn the world of Natural Language Processing (NLP), Named Entity Recognition (NER) is an important technique to identify and extract important entities/fields in any given text. For example, one common use case that we can think of is extracting candidate’s name, education, skills and companies worked for, from a resume/
機械的翻訳をしたが、翻訳時に色々調整できるとして、面白い結果だった 1回目。 prompt 日本のホラー小説を3万字で書いてください。ジャンプスケアはなく不気味な雰囲気、セリフは少なめ。大学生の男性が主人公。 Please write a Japanese horror novel in 30,000 characters. There are no jump scares, there is a creepy atmosphere, and there are not many lines. The main character is a male university student. Kaito's life at the University of Shadows was a paradoxical blend of mundane routine and underlying u
生成AI（ジェネレーティブAI）とは何か？初心者向けに解説します！生成AI（ジェネレーティブAI）は、新しいコンテンツを自動で作り出す技術を持った人工知能です。このAIは、テキスト、画像、動画、音声など様々な形のデータを生成することができます。特別な技術知識がなくても、誰でも簡単に高品質なコンテンツを作ることができるのが大きな魅力です。 どのようにして生成AIはコンテンツを作るのですか？生成AIは、「ディープラーニング」という技術を使います。これは、人間の脳の仕組みを模したコンピューターのプログラムです。このプログラムは、大量のデータからパターンを学び、それを元に新しいコンテンツを作り出します。 生成AIがもたらす便利さ例えば、あなたが新しい広告キャンペーンのアイデアをすぐに必要としているとしましょう。生成AIを使えば、具体的な指示を与えるだけで、その要求に合ったアイデアやビジュアルをすぐ
自然言語処理ライブラリspacyは、Pythonで高速かつ使いやすい言語処理を実現します。本記事では、spacyの概要から実践的な活用法まで、サンプルコードを交えながら詳しく解説します。自然言語処理の可能性を広げるspacyの魅力を、ぜひ体感してください。 spacyの特徴と自然言語処理ライブラリとしての位置づけ spacyのインストール方法と基本的な使い方 日本語テキストの前処理と言語解析の流れ テキスト分類、感情分析、キーワード抽出など実践的なユースケース 大規模言語モデル（BERT、GPTなど）とspacyを組み合わせた高度な活用法 spacyとは何か？自然言語処理ライブラリの概要と特徴 spacyの位置づけ – 自然言語処理ライブラリの中での立ち位置 spacyは、Pythonで実装された最先端の自然言語処理ライブラリです。他のライブラリと比べると、処理速度と使いやすさに重点を置い
3つの要点 ✔️ SkySenseと呼ばれる、様々なタスクやマルチモーダルデータに対応できる大規模リモートセンシングFoundationモデルを提案した。 ✔️ SkySenseは、マルチモーダルな時系列データを処理するFactorized Multi-Modal Spatiotemporal Encoder、様々な粒度の特徴量を学習するMulti-Granularity Contrastive Learning、ジオコンテキスト情報を抽出するGeo-Context Prototype Learningから成る。 ✔️ 既存の18個のリモートセンシングFoundationモデルと比較し、SOTAを更新した。 SkySense: A Multi-Modal Remote Sensing Foundation Model Towards Universal Interpretation for
映画を使用した日本人学習者対象のリスニング指導効果
Numerous studies have provided theoretical discussions on the advantages of using movies to teach a second/foreign language. The purpose of this study is to add further support by empirically investigating the effects of using film to develop listening skills among Japanese EFL learners. This paper first discusses the advantages of using movies to teach L2 listening skills and then presents the fi
述語論理を用いたユーザの意図に忠実なテキスト-画像拡散モデル 拡散モデルは多様で創造的な画像を高品質に生成することができるが，テキストに基づく生成を行うと，テキストが意図する内容を正確に再現することに失敗することが多い．例えば，指定されたオブジェクトが生成されなかったり，形容詞が意図しないオブジェクトを誤って変更したりすることがある．また，オブジェクト間の所有関係を示す関係が見落とされることも多い．テキストに含まれるユーザの意図は多様であるにもかかわらず，既存の手法ではそのような意図の一部しか解決することができなかった． 本研究では，ユーザの意図をより効果的かつ統一的に表現できるフレームワークであるPredicated Diffusionを提案する．この手法では，テキストの意図を述語論理を用いた命題として表現する．そして，拡散モデルの内部にあるアテンションマップの強度がファジィ論理に対応し
ピメロドゥス科 - Wikipedia
分類体系は大幅な整理の中途にあるが、およそ30属に90種が記載されている[2]。Hypophthalmus 属はかつて別科 (Hypophthalmidae) とされていた[3]。 かつて亜科として含まれていたPseudopimelodinaeはプセウドピメロドゥス科 Pseudopimelodidae に、Rhamdiinaeはヘプタプテルス科 Heptapteridaeに分割されている[3]。また、かつて本科に属したConorhynchos conirostris は現在では所属不明種とされている[4]。分子系統解析では、これらの分類群が本科と併せてPimelodoideaという単系統群を構成することが示されている[5]。 Merodontotus 属とGoslinia 属はBrachyplatystoma 属[6]、Paulicea 属はZungaro 属[3]のシノニムとされている
LINEで更新通知を受け取れます 各駅停車する東海道新幹線こだま 乗った時に見つけた広告が面白い イーンスパイアの横田です。 https://www.enspire.co.jp のぞみ乗っていた時には無かったな さて、本題です。 2014年４月に消費税増税に伴いまして 「変わること」という記事を書いてきました。 変わること履歴一覧 ⇒https://yokotashurin.com/etc/202408change.html#history また専門ジャンルに関しては 特集ページで、まとめています。 専門ニュース一覧 ⇒https://yokotashurin.com/etc/202408change.html#news 最新ニュース一覧 ⇒https://yokotashurin.com/etc/202408change.html#0 その中で特に多いニュースは 2021年4月に開始のサ
サビアン・シンボル（ジョーンズ版・ルディア版）私訳
2022-06-14 サビアン・シンボル私訳について 電脳アストロダイサーで表示するサビアン・シンボルの文章を一新したく、ジョーンズ版とルディア版のシンボルを自前で訳してみた。 しばらくは既存の訳文を引用してたんですが、原文を検証した方々の指摘する誤訳の話とか、それ以外にも個人的に思うところがありまして、自前の訳文に差し替えることにしました。正直、現在主流になってる日本語訳はなんというか、原文で言ってる内容と全然違うイメージになっちゃってるものが多々紛れていて、「『イメージだからいいじゃん』で吸収できるレベルじゃないわこれ」と個人的には思いますた。しかしネット検索や機械翻訳のない時代の翻訳で瀬野も同じ読み違いをしないなんて絶対言えないからなんも言えんわ。 せっかくなんで訳した360度分をここに全部まとめて置いときます。 サビアン・シンボルについてごくあっさり説明しときます。 サビアン・シン
初めまして！ 株式会社 Elith で Computer Vision Reseacher をしている下村です。 今回は、Open-Vocabulary Object Detection の論文について、学習データに焦点を当てた手法を中心に概要を紹介します。本記事内で使用する図は参考文献から引用しています。 Open-Vocabulary Object Detection とは Open-Vocabulary Object Detection (OVD) は、事前に定義された物体クラスに制限されず、任意のテキスト (Open-Vocabulary) で指定された未知の物体クラスを検出するタスクです。この手法は、従来の弱教師あり学習やゼロショット学習に比べて高い精度を達成します。 この手法は、2021年のコンピュータビジョンやパターン認識に関する国際会議 CVPR(Computer Visi
2023年8月10日掲載 ワンポイント：【長文注意】。コヤナギは琉球大学・医学部を卒業し、複数の所属を経た後、2014年（40歳?）、サン・ジョアン・デ・デウ研究所（Sant Joan de Déu Research Institute）・研究員になった。と同時に、論文工場に論文作成と高被引用を依頼し始めた（ココは推定）。その結果、7年後の2021年、続く2022年、ナント、多数論文出版者で高被引用者になった。ただ、2022年、第一所属を、サウジアラビアのキング・アブドゥルアズィズ大学（King Abdulaziz University）に変更していた。この変更で、コヤナギは大学ランキング不正に加担していると、2023年4月19日（49歳?）、エル・パス（EL PAÍS）新聞に指摘された。コヤナギは11日後の2023年4月30日（49歳?）、サン・ジョアン・デ・デウ研究所を辞職し、以来、行
2024年8月5日、韓国・ソウル市が、ソウル図書館が運営する「ソウル野外図書館」がOECD行政イノベーション研究所（OPSI）による革新的な公共サービスの優良事例に選定されたと発表しました。 ソウル野外図書館は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）以降、市民が安全な空間で癒しと休息を求めるニーズに応えるために作られました。OPSIウェブサイトでは、図書館空間の概念を建物内から野外に拡張した新しいアプローチで、誰もが図書館を楽しめる社交の場へと変化させた革新的なモデルであると紹介されています。 ‘Seoul Outdoor Library’ Gains Global Recognition as an Innovative Public Service Model（ソウル市, 2024/8/5） https://english.seoul.go.kr/seoul-outdoor-li
Google ColaboratoryでGINZAを利用する際の手順と最新(2023年6月)のGINZAにおける固有表現抽出の仕方についての記事です。 GINZAとは GINZAは日本語の自然言語処理タスクを支援するために開発されたPythonのライブラリです。GiNZAは、形態素解析、品詞タグ付け、係り受け解析などの言語解析タスクを処理するためのモデルとツールを提供しています。 GiNZAは、MeCabやJuman++などの形態素解析エンジンをベースにしており、SpaCyと統合された形で提供されています。SpaCyは、Pythonの自然言語処理ライブラリであり、GiNZAはその拡張パッケージとして機能しています。GiNZAを使用することで、日本語のテキストデータを効率的に解析し、さまざまな言語処理タスクを実行することができます。 GiNZAの公式ウェブサイトでは、ライブラリの詳細な情報や
Lillies and Remainsと共演するAlice Giftとは？: ポイズン・ウェーブの魅力を紡ぐデュオの正体
最終更新： 2024年8月15日 ベルリンを拠点に活動するニコラスとジャミラから成るデュオ、Alice Gift(アリス・ギフト)。 ダーク・ウェイブやインディー・ロックの影響を受けつつ、独自のジャンル“ポイズン・ウェーブ”を奏でる彼らが、Lillies and Remainsと共に待望の来日公演を行う。 バンド名に込められた意味から、最新アルバム『Nothing Against Uplifting But…』に至るまでの軌跡を追いながら、Alice Giftの音楽世界に迫る。 また、今回のインタビュー記事では、Alice Giftを日本に招待したLillies and RemainsのKENTとKAZUYAのコメントも掲載している。 Lillies and Remainsが好きな方はもちろん、彼らを語るうえでのキーワードである“ロマンティック”、“芸術的”、“ダーク”、“演劇的”、“オー
MLXがすごく簡単に作れてしかもローカルで動くのでここんとこずっと機上だったりインターネットがあまり繋がらなかったりする地域にいる我輩にとってはMLXによるAIがある意味で命綱みたいなものである。 そのMLXで、長文を書かせるLongWriterをMLXに変換して使ってみた。 結果は予想以上のものだった。 最初はちょっと苦戦したのだが、noguchi_shojiさんのヒントのおかげで長文を生成できた。 >>> from mlx_lm import load, generate >>> model, tokenizer = load("shi3z/mlx-LongWriter-llama3.1-8b-8bit") >>> response = generate(model, tokenizer, prompt="[INST]write long guidunce of Japanese Mo
エサルハドン - Wikipedia
ラッサム円筒刻文（英語版）に刻まれた「エサルハドン、アッシリアの王」。前643年。 エサルハドン（Esarhaddon、在位：前681年 - 前669年）は、古代メソポタミア地方の新アッシリア帝国の王である。後継者争いを制してアッシリア王に就き、帝国の黄金期を維持する。父センナケリブが破壊したバビロンを再建。エジプト遠征の途上で病没した。後継の王に年下の子アッシュルバニパルを指名したことが、やがてアッシリア帝国の内戦を招くこととなる。 エサルハドンはEssarhaddon[3] / Assarhaddon[4] / Ashurhaddon[5]などと表記し、楔形文字表記〈新アッシリア時代〉では / 、Aššur-aḫa-iddina[6][7]（アッシュル・アハ・イディナ）、「アッシュル神は兄弟の代わりを賜れり[3]」を意味する。アッシュル・エティル・イラニ・ムキンニ（Aššur-etel
[Stripe Sigmaで始めるRevOps] ダッシュボードやStripe Sigmaを使って、Stripeに支払っている手数料金額を集計・調査する - Qiita
[Stripe Sigmaで始めるRevOps] ダッシュボードやStripe Sigmaを使って、Stripeに支払っている手数料金額を集計・調査するSQLstripeRevOpsstripesigma 複数のサービスを組み合わせてサービスを開発・運用している場合、「どのサービス、どの製品にいくら支払っているか」を把握することがとても重要です。正しく手数料や費用を把握することで、ビジネスの収益構造を明確にすることができるだけでなく、製品やサービスごとの費用対効果などの検証も行うことができます。 これはStripeを使う場合にも当てはまります。Stripeには、オンライン決済の手数料以外にも、さまざまな機能を利用して決済フローやビジネスの改善、バックオフィス業務の効率化などが行えます。 柔軟な不正利用対策を決済フローに施すことができる: Stripe Radar for Teams Str
![[Stripe Sigmaで始めるRevOps] ダッシュボードやStripe Sigmaを使って、Stripeに支払っている手数料金額を集計・調査する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb64e5af0fe75e90a28d98c1495454cfa77a028e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBoaWRlb2thbW90byZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NGQ1MTg2MTJmNDZmNmE1NTMxNWNjNDgxYTkwMmY0N2E%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4gU3RyaXBl%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3De506760a7210e629b780749035cda98e)
前段 最近CodeCommitやCloud9の新規アカウント利用不可になったことでX上ではざわざわ...していました。 ・ 2024年7月27日時点におけるAWS CodeCommitとAmazon CloudSearchの新規利用に関して ・AWS Cloud9が突然、新規利用不可に？ 代替策「SageMaker Studio コードエディタ」の利用手順 そこで、ここ直近一年(2023/4~)で終了（の予告があった）サービスをみて、今後の展開を考えてみようと思いました。 あわよくば、「このサービスもなくなるかもなー」と先見の明が少しでも生えれば焦らなくてすむな、という思いで書いています。 ※あくまで個人見解です ここ一年で終了(の予告があった)したサービス AWS OpsWorks（2024.1.31 終了） AWS OpsWorks Stacks サポート終了FAQs 登場背景 201
SakanaAIが昨日発表したAIサイエンティストでは、「こういう研究をしてみなせい」とAI科学者に指示できる。とりあえずサンプルは動かせるようになったので、自分で独自の実験テンプレートを作ってAI科学者に暇さえあれば研究させたい。 まず、テンプレートは「templates」というディレクトリにある。 とりあえず一番簡単なMNISTをやりたかったので、MNISTでテンプレートを作ってみる。 nanoGPTのテンプレートをコピーして、それぞれのファイルを変更する。 重要なファイルは以下 expereiment.py 実験の本体 --out_dirを受け取り、学習した結果を--out_dirに出力する plot.py 実験結果のグラフなどを出力する seed_ideas.json 元になるアイデアを指定する prompt.json 実験に関するプロンプトを指定する まずはexperiment.
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Host your LLMs on Cloud Run | Google Cloud Blog
運転版の"Sora"を作る: 動画生成の世界モデルTerraの開発背景
MIRU2024参加レポート - ZOZO TECH BLOG
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Macで完全ローカルで1万6千字の記事の作成から日本語訳まで行う｜shi3z
Beyond Academic Sectarianism
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GPTs (ChatGPT)でAIキャラをつくろう - ねぇうしくんうしくん
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一気に3万字書けるLLMを試して2種類AI小説を書かせてみる｜852話
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【初心者向け】サンプルコードで徹底解説！最新版spacyによる自然言語処理入門
SkySense: マルチモーダルなリモートセンシングFoundationモデル
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2024年(令和6年)8月から変わること・終わること・起こること | ネットビジネス・アナリスト横田秀珠
Open-Vocabulary Object Detection の研究動向
アイ・コヤナギ（Ai Koyanagi、小柳 愛）（スペイン） | 白楽の研究者倫理
韓国・ソウルの野外図書館、OECDが革新的な公共サービスモデルとして選定
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Macで完全ローカルでLongWriterを動かして1万6千字の原稿を生成する｜shi3z
【AWS】近年の終了サービスから見るAWSの今後の方向性 - Qiita
SakanaAIのAIサイエンティストで独自の実験テンプレートを作ってみる(実験中)｜shi3z