Introcusion つい先日、「Rust版のRails」ともいわれている、 Locoというフレームワークを教えてもらいました。 Railsは昔ちょっとさわった程度なのですが、 Rustで手軽にRailsライクなアプリ開発はおもしろそうなので、 試してみました。 Loco? Locoについて簡単に説明します。 このblog記事で、Locoって何？ なんでRustなの？とか誰のためのフレームワーク？みたいなことが書いてあります。 軽く説明すると、↓です。 Locoって何？ Loco は、Rails からインスピレーションを得た Rust用のWebフレームワーク ほぼすべての Rails 機能が含まれている Controllerとaxum経由のルーティング ActiveRecordライクにSeaORMでモデル操作 rrgenでコード生成 その他いろいろ。詳しくは元記事で RubyでいいならR
インストールが完了したらアドレスバーに chrome://flags と入力して設定画面を開きます。以下の 2 つのフラグを設定します。 Enables optimization guide on device: Enabled BypassPerfRequirement Prompt API for Gemini Nano: Enabled また、あらかじめ Gemini Nano のモデルをダウンロードしておく必要があります。アドレスバーに chrome://components/ と入力して Optimization Guide On Device Model の「アップデートを確認」をクリックします。 Gemini Nano を使ってみる それでは、Gemini Nano を使ってみましょう。以下のコードをコンソールに貼り付けて実行します。 const canCreate = aw
YouTubeの文字起こし、youtube-transcript-apiで簡単に取得でき、LangChainでLLMに入力できる！ - nikkie-ftnextの日記
はじめに 夢見ていた nikkieです。 最近LangChainに執心ですが、今回は「こんなこともサクッとできちゃうの！？」という個人的ビッグニュースをアウトプットします🔥 目次 はじめに 目次 YouTubeの文字起こしをこんなに簡単に取得できちゃうの！？ 素振り：LangChainでYouTube動画の文字起こしを取得する 動作環境 文字起こし取得 ChatGPTに要約をお願い youtube-transcript-api 終わりに YouTubeの文字起こしをこんなに簡単に取得できちゃうの！？ 話題の つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 を眺めていたnikkie氏。 Chapter 07「Youtube動画の要約をしよう」を読んでいると YouTubeの動画の文字起こし（transcript
import { ChangeEvent, FormEvent } from "react"; export default function Form() { const showError = (message: string) => (e: FormEvent<HTMLInputElement>) => { if (e.currentTarget.validity.valueMissing) { e.currentTarget.setCustomValidity(message); } else if ( e.currentTarget.validity.patternMismatch && e.currentTarget.name === "postcode" ) { e.currentTarget.setCustomValidity("郵便番号正しく入力してね"); } else
Here are the 25 most viewed decks of 2023: わかりやすい説明のための 10 の鉄則 / 10 golden rules for easy-to-understand explanations by @e869120 私考える人、あなた作業する人」を越えて、プロダクトマネジメントがあたりまえになるチームを明日から実現していく方法/product management rsgt2023 by @moriyuya 解像度を上げる 🔬/ Increase resolution by @tumada セキュリティ研修【MIXI 23新卒技術研修】/ Security training [MIXI 23 new graduate technical training] by @mixi_engineers ソフトウェアの内部品質に生じる様々な問題は組織設計に
Mindy
Welcome to the era of hyperporn. This girl next door does not exist. The future will continue to get weirder. AI versions of adult content creators. Personalized porn. Unlimited porn. Porn is about to get crazy good. So invest in your hobbies and real world relationships, they’ll be an important counter-balance in a world of hyperporn. Onlyfans won’t go away. People use Onlyfans for more than just
プレイステーションの歴史を紐解く書籍「プレイステーションの舞台裏：元CTOが語る創造の16年」が発売。黎明期の成功と発展を内側の視点から振り返る
「プレイステーションの舞台裏：元CTOが語る創造の16年」を日本および海外14か国で書籍発売2024年12月に発売30周年を迎える世界的ゲームプラットフォーム事業創造と発展の舞台裏を「オフィスちゃたにパブリッシング」ブランドで上梓。英語版は6月以後海外にも展開予定。 「創造」経営の実現を支援するオフィスちゃたに株式会社では、この度、コンテンツ出版事業を「オフィスちゃたにパブリッシング」ブランドで開始いたします。第1弾として、「プレイステーションの舞台裏：元CTOが語る創造の16年」（著者：茶谷 公之）をリリース致しました。日本語版は、紙書籍版および電子書籍版となっております。 紙書籍版： https://amzn.asia/d/ire58t1 （税込み価格 2,000円） 電子書籍版： https://amzn.asia/d/dmfjvM3 （税込み価格 1,000円） 【出版の背景】19
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
GPT活用が当たり前になりましたが、メモの取り方も劇的に変わります。 ・専属AIとの会話の中でナレッジを記録 ・AIに聞けばいつでも過去の記録を呼び起こせる ・過去の記録に基づきAIが提案や示唆をくれる 今までメモ帳に書いていたアイデアはたくさんあるはず。 今後は自身のAIに向けてメモをつぶやいていくだけで、自分のナレッジを結集した独自のAIアシスタントが築けてしまうんです。 今回はその方法をご紹介します！ ※ 本記事は文中で紹介するサービス「miibo」を開発する、株式会社miiboの提供でお送りします。 成果物運用イメージはこんな感じです。 最近、ベクトルDB記録機能をつけたAIをmiiboで作って、 メモしたいことは全部AIに話しかけて覚えさせてる。 うろ覚えのことを会話で引き出せるし、メモをもとにした相談やTODOリスト作成なんかもできる。 もうちょい実験してニーズありそうだったら
テキストからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」α版公開 Zoo：CADプログラムにインポートして編集できる 米国スタートアップ企業のZooは2023年12月19日（米国時間）、テキストプロンプトからCADデータを自動生成する「Text-to-CAD」のα版を公開した。Zooは、テキストから3Dモデルを生成する既存のText-to-3Dモデルとの違いとして、点群データ（ポイントクラウド）を使用せず、B-Rep（※）を生成することを挙げている。 ※注：B-Rep（境界表現）は、頂点、エッジ、面で構成される表面を使用して3Dオブジェクトを簡潔に定義し、その外部形状の輪郭を描く。暗黙的モデリングとは異なり、B-Repはオブジェクトのジオメトリとトポロジーを正確に制御し、正確な寸法と公差が重要な製造プロセスに不可欠な正確かつ効率的な設計変更を容易にする。 既存のText-to-3D
メールを送る際、「送信元」欄にはどんな内容でも記入することが可能なため、簡単に他人になりすますことができます。誰かが自分の所有しているドメインになりすましてメールを送った時、受信者にそのメールが「なりすましメール」であることを伝えるためのDNS設定についてエンジニアのヴィヴェク・ガイト氏が解説しています。 DNS settings to avoid email spoofing and phishing for unused domain - nixCraft https://www.cyberciti.biz/security/dns-settings-to-avoid-email-spoofing-and-phishing-for-unused-domain/ ガイト氏の解説は「メールを使用していないドメイン」を対象に、「そのドメインがメールを送信しないこと」および「もしそのドメインか
はじめに 目まぐるしく進化するフロントエンド開発の世界では、常に最新の知識や技術をいち早く取り入れることが、エンタープライズアプリケーションの開発を成功させる上で欠かせません。Tailwind CSS、TypeScript、Turborepo、ESLint、React Queryなどを含む強力なツールキットとNext.jsを4年間使用してきた結果、開発に役立つさまざまな知見やベストプラクティスが得られました。この記事では、大企業向けフロントエンドアプリケーションのパフォーマンス、保守性、拡張性を最大限に高める設計・構築手法を紹介したいと思います。 注記：ここに記載する内容はあくまでも個人的な見解であり、筆者が推奨する手法が必ずしも適さない場合もあります。 効果的なエンタープライズ向けフロントエンドアーキテクチャの基本原則 エンタープライズ規模のアプリケーション向けにフロントエンドソリューシ
HTML First
HTML First is a set of principles that aims to make building web software easier, faster, more inclusive, and more maintainable by... Leveraging the default capabilities of modern web browsers. Leveraging the extreme simplicity of HTML's attribute syntax. Leveraging the web's ViewSource affordance. Goals The main goal of HTML First is to substantially widen the pool of people who can work on web s
あれこれ 備忘録的な書き殴りな文書です。あしからず。 オシャンティーな技術スタックで、大きな組織でやるのも面白いと思うけど、小さな会社でレガシーなシステムやメンバーと向き合うのも悪く無いよ！ってことを伝えたいのだけど、これが楽しめる人いるかな？私は楽しいよ！ ジョインした時点の状況 開発体制 開発エンジニア（入社半年） インフラエンジニア（５年前後、QA兼ねる） 主力サービスの協力会社 0.5人月程度 会社の屋台骨の 主力事業のSaaSサービスがあるが、業務委託の0.5人月程度の工数の範囲でできる改修を行っていた。 開発エンジニアは新規機能を開発していた。 課題感 一度作られたシステムは、表(UI/UX)も、裏(システム)もレガシーな状況であった。 限られたエンジニアのリソースは、営業視点で、あったら売りやすい機能開発に費やされており、負債返却や、使い心地の改善には充てられていなかった。
認知症は現代病？ 古代での症例はまれ 認知症は時代を問わず人類を悩ませてきた病気だと思われがちだが、実際には現代に登場した病気であるようだ。 米南カリフォルニア大学レオナード・デイビス校（老年学）のCaleb Finch氏と米カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校歴史学分野のBurstein Stanley氏らが古代ギリシャとローマの医学書を分析した結果、アリストテレスや大プリニウスなどが活躍した今から2000〜2500年前には、認知症に罹患する人は極めてまれだったことが示唆されたのだ。 研究グループは、「現代の環境やライフスタイルがアルツハイマー病などの認知症の発症を促しているとする考え方を補強する結果だ」と述べている。この研究の詳細は、「Journal of Alzheimer’s Disease」に2024年1月25日掲載された。 Finch氏らは、高齢者の健康に関する医学史の中で認知
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
AI Webcam - ゆーすけべー日記
AI Webcamについて紹介します。 AI Webcam AI WebcamはWebcamでとった写真についてAIが音声で返答してくれるというものです。AIのキャラクターというか音声は指定可能です。また文章のプロンプトでどのように返答するかも指定できます。 例えば、アメリカの若い女性「レイチェル」に自分の容姿を褒めてもらった時の大爆笑映像はこちらです。 元ネタ 実は元ネタがあって、Wes Bosというポドキャスターがやってたのを真似てます。コードも公開されているので、それを使わせてもらってます。みなさんもできます。 YAPCでLT あまりにも面白いので、先日のYAPC::HiroshimaのLTでこれを応用したものをデモしました。レイチェルだけを流しても尺が余るしインパクトにかけるので、YAPCっぽく「dankogai」さんと「papix」をAIにしました。 UIはこんな感じです。 例え
Feedly + ChatGPTで、毎朝 自分専用のポッドキャストを自動生成する仕組みを作った｜鈴木慎吾 / TSUMIKI INC.
毎朝、デザイン系の英語記事を10件ほどおすすめしてくれるSlackボットです。このボットは現在も問題なく稼働し続けていますが、毎朝のニュースは文字で読むよりも音声として聞いたほうが負担が少なく続けられそうです。 そこで、このSlackボットを拡張して、毎朝デザインニュースのポッドキャストを自動生成する仕組みを作ることにしました。 成果物はじめに成果物について。完成したポッドキャストは毎朝SpotifyとApple Podcastで配信しています。 おおまかな処理の流れ開発前に想定した処理の流れは以下の通りです。 毎朝ポッドキャストが自動で配信される理想的なフロー自分はコンテンツ制作者ではなく、あくまでリスナーというスタンスを取りたいため、ワークフローに自分が介在しない完全自動化が理想です。 ところが、Sound Cloud APIの利用に必要なアプリケーション登録の受付が現在停止しているこ
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
2023年に使った技術・作ったもの・書いたものまとめ
2023 年に使った技術まとめ 2023 年もそろそろ終わりなので、今年のエンジニア生活のまとめです。 正直今年はほとんど仕事しかやっていないです。どうしてもお仕事だと攻めた技術選定ができなくて（記事書くには）あんまり面白くないなあ…の気持ちではあるんだけど、その分実務でこんな技術使ってますよ、ってお話としてみていただければ幸いです。 React 18 / TypeScript 去年（2022）までは Vue と React 半々くらいで生きてたんだけど、今年はどっぷり React でした。 Vue の選択肢もないわけではなかったんだけど、ある程度の規模のプロジェクトで、かつアプリケーションとしての複雑度が高いものを作る時に Vue はやっぱりちょっと怖いんですよね。。正直コントロールできる自信がちょっとない。 多分当面は、ロジックの複雑度や抽象度が高いものは React、ロジックは素直で
Threads
Say more with Threads — Instagram's new text app.
こんにちは osyoyu です。 人々がNext.jsとかAstroとかで新しいブログを作っては放置する季節になってきたな — おしょうゆ (@osyoyu) January 1, 2024 ブログシステム自作のシーズンですね。ご多分に漏れずブログシステムを作ってました。実はこれは最初の記事ではなくて、こっそり事前に2023年の振り返り記事などを書いたりしています。 ちょっと気に入っているのが記事のタイトルを未設定のままにすると投稿日がタイトルになる仕様で、タイトルをつけるほどでもない2段落ぐらいの文を投稿しやすくなった、気がしてます。 ブログシステム自作のモチベーション 目的は一応ちゃんとあって、一定量のリクエストを受けるRubyのWebサーバーがほしかったというのが大きいところ。最近Rubyプロファイラを開発していて、プロファイル対象のひとつとしてWebサーバーがほしかったのです。正常
【Unit4 ブログリレー6日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 最近まで開発していたm3ラウンジでは、goからRDBを利用していました。 m3ラウンジでは、SQLの組みやすさやテストのしやすさの観点で検討した結果、goquを採用しましたので、 そこで得られた知見とその実装例を紹介します。 これから試してみる方(と将来m3ラウンジの開発に新たに入ることになったメンバー)の参考になるように、サンプルコードも説明も多くなってしまいかなり長いです。 お時間ある時にお読みいただければ。 名古屋城は、日本の城のひとつ。尾張国愛知郡名古屋（現在の愛知県名古屋市中区本丸・北区名城）にある。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ goqu 実例 modelの構造体 mapper mapperの実装 goquのSQLの結果から構造体へのマッピング
Generate. Refine. Ship.Generate UI with shadcn/ui from simple text prompts and images.
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
想定読者 非同期処理がいまいちイメージできないという人 非同期処理って具体的にどう書くの？という人 Pythonの基本文法はなんとなく知っているよという人（←具体的な実装方法を知りたい人のみ） Pythonがパソコンにインストールされている（←動作確認したい人のみ） 非同期処理、同期処理とは？ まずは結論から。 非同期処理とは、 あるタスクが終了するのを待っている間、別のタスクを実行すること。 同期処理とは、 処理を順番に実行していくこと。 以下、詳しく書いて行きます。 非同期処理のイメージ 非同期処理のイメージは、 家事を並行してこなすことに似ています。 例えば、 ご飯を炊いている間、炊飯器の前でただ炊けるのを待っていては、時間がもったいないです。 炊けるまでの１時間の間に、他のメニューを作ったり、部屋の掃除をした方が効率的です。 このように、 タスクA（ご飯を炊く）が完了するまでの間、
pathlibをもっと使おう - The jonki
皆さんはPythonのpathlib使ってますか？私は非常によく使っています．例えば機械学習では学習の前に前処理を多く行うケースが非常に多いですが，このようなに知っておくと便利です．pathlibは意外とPython 3.4（2014年～）からとそれなりに新しいため，古くからのPythonユーザーは os.pathの方をよく使っているかもしれません．ただpathlibは文字列ではなくPathクラスとして扱ってくれることで，例えばLinux/Windowsのパス表記の違いを吸収してくれたりします． pathlibとos.pathの比較は公式のpathlibドキュメントに譲るとして，私がよく使うpathlibのクラスを紹介します．また今回改めてドキュメントを眺めて知った便利関数も多いので，公式ドキュメントに目を通すのもオススメします． 今回は下記のような複数の素性の異なるデータセットに対して処
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
似た文書をベクトル検索で探し出したい ~SentenceTransformersとFaissで効率的にベクトル検索~
はじめに この記事では、ベクトル検索で似た文書を検索するコードを解説します。具体的には、Sentence Transformersライブラリを用いてベクトル化、Faissという近似最近傍探索ライブラリを用いて高速な検索を行います。 用語説明 ベクトル検索 ... 文書の検索にベクトルを使用する方法。例えば、文書に映画に関する内容が 10 %、音楽が 2 %、俳優が30%含まれていた時、シンプルにそれを表すと [0.1, 0.02, 0.3]というベクトルを作ることができる。Googleの説明が詳しい。 Sentence Transformers ... ベクトル検索に必要なベクトル化を行うためのライブラリ Faiss ... ベクトル同士の類似度を高速に検索してくれるライブラリ。以下のHakkyさんのページが詳しい。 コード 入力：検索したい文字のリスト、検索される文字のリスト 出力：どの
歌声合成ソフト、Synthesizer Vでは一体何ができるのか。自身でさまざまなクリエイターに声をかけ制作したコンピレーションアルバム『AIボーカルコンピVol.1 with Synthesizer V AI』をリリースするなど、Synthesizer Vに造詣が深い音楽プロデューサーの鈴木Daichi秀行氏に、その全貌を解説していただこう。 Text by 鈴木Daichi秀行 はじめに TOPIC 1｜歌声を選んで歌詞を入力 TOPIC 2｜外部からMIDIファイルを取り込む TOPIC 3｜自動でテイクを作成するAIリテイク機能 TOPIC 4｜好みに合わせて声色を調節 TOPIC 5｜歌だけでなくラップにも対応 TOPIC 6｜プラグインとしての活用とオーディオデータの書き出し TOPIC 7｜直近のアップデートで追加された新機能 まとめ 【特集】夢ノ結唱 BanG Dream!
なんかいけそうな気がしたので Code Interpreter でシュッと Web アプリつくってもろた｜bbz
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね？( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ！！ 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ！！ 全てを ChatGPT への指示で完結する！！ で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない？( ・ω・) やったこと～ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※ ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
Bing Chat で画面イメージからHTML/CSSの内容を生成してみる（日本語でもできました） - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 昨日、マイクロソフト主催のMicrosoft Inspireにて、Bing Chat の更新内容が発表されました。 news.microsoft.com その中でも、特に Bing Chat の「Visual Search in Chat」の機能が気になったので、早速試してみました。 Bing Chat 新機能の概要 Visual Search in Chatは、画像から文脈を解釈し答えを返してくれる生成AI機能です。 旅行先で見かけた建築物について知りたいときや、冷蔵庫の中身からレシピを考えたいときなど、 Bing Chatに画像をアップロードするだけで、ウェブの知識を活用して回答される、とのことです。 バックエンドで動くモデルは、OpenAIのGPT-4モデルのようです。 デモでは、手書きの絵からHTML/CSSのコードを生成する例が
はじめに TuringのBrain Research teamで頑張ってる井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは完全自動運転の開発を目指しており、その実現のためには賢い頭が必要だと考えています。その方法の一つとして、近年の大規模言語モデル（LLM）に見られるような文脈理解力をうまく取り入れられないかと考えており、LLMとVisionの情報をかけ合わせたモデルに注目して研究を行っています。自動運転とVision and languageモデルについては、ぜひこちらの記事を読んでみてください。 今回の記事は2023年7月に開催されたABCI LLMハッカソンで取り組んだときに開発していたGIT-LLMというモデルの開発について解説する記事となっています。途中のコードの解説部分などは少し退屈に感じるかもしれませんので、その場合はぜひ結果のパートだけでも見てみてください。いろい
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
Turing株式会社の自動運転MLチームでインターンをしている東大B4の中村です。 突然ですが、web検索のように簡単に、ストレージ内に保存されている、日時以外のメタ情報のない動画が検索出来るようになったら幸せになれると思いませんか？ 例えば「赤信号で車が停止している」という検索クエリに対して、実際に赤信号で停止している動画が返ってきたら、簡単にそれを信号検知＋停止のモデル学習に使えるようになります。 今回私が開発した動画検索システムはこれをAIの力を借りて実現しました。これにより、格段に動画検索の利便性が増し、より多様な動画を簡単に使用できるようになりました。今回はそのシステムについて紹介します。 ワンパンで動画を探せると嬉しい 課題 Turingでは、走行パートナーの方々と共に大量の走行データを収集してきました。車両にカメラ・データ収集キットを載せて、文字通り毎日朝から晩までデータを取
先週リリースされたChrome 117でサポートされた、CSSの6つの新しい機能とプロパティを紹介します。 今までのCSSでは不可能だったことやJavaScriptを使用しないとできなかったことが、数行のCSSで実装できるようになります。たとえば、アニメーションで変化する前のスタイルを設定したり、最上位レイヤーとの間で要素をアニメーションさせたり、本文テキストのレイアウトを自動で最適化したりできます。 Chrome 117 beta 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。基づいてというのは、貢献部分に関して同ライセンスも含みます。 はじめに @starting-styleルール overlayプロパティ transition-behaviorプロパティ CSS Gridのsubgrid値 text-wrap: pretty; contain
生成AIのトップランナーといえば、米OpenAIが提供するGPT-4などを使ったChatGPTですが、その対抗馬として期待されているのが米Metaが提供する大規模言語モデル「Llama 2」です。 このLlama 2、GPT-3.5の3月1日時点のモデルに匹敵する性能を持っているというのがウリです。GPT-3.5といえば、無料版のChatGPTで使われているモデルです。それがオープンソースとして公開されたのですから、衝撃的です。 さらに、高性能なだけでなくモデルサイズが小さいことも特徴です。GPT-3のパラメータ数は1750億（175B）、GPT-3.5は未公開ではあるものの3550億（355B）と推定されています。一方で、Llama 2は、700億（70B）パラメータで、GPT-3.5並をうたっています。 パラメータが小さくなれば必要なGPUのメモリも小さくなります。GPT-3.5はデー
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの入門として、主に Web アプリケーションを対象にした脆弱性の発見・報告・報酬金の取得について紹介します。 1. 始めに 免責事項 想定読者 筆者のバックグラウンド Start Bug Bounty Bug Bounty JP Podcast 2. バグバウンティとは バグバウンティプラットフォーム Program Type Private Programs VDP (Vulnerability Disclosure Program) Asset Type 3. プログラムの選び方 Scope OoS (Out of Scope) 4. 脆弱性の探し方 (初期調査編) Subdomain Google Dorks Wayback Machine Wappalyzer JS Analyze [Blog] Java
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RailsライクなRustのWebフレームワーク 「Loco」 | DevelopersIO
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開発責任者として、事業会社にジョインして半年の振り返り
認知症は現代に登場した病気の可能性、南カリフォルニア大学/カリフォルニア州立大学研究報告｜@DIME アットダイム
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
“PCで自宅ChatGPT”がかなり手軽に！ GUIで簡単導入でき日本語もOKの「Text generation web UI」【イニシャルB】
Railsでブログ自作（2024） - osyoyu.com/blog
goquを駆使してgoでSQL構築も構造体マッピングもRDBテストもやる - エムスリーテックブログ
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非同期処理をシンプルなPythonコードで説明する - Qiita
Lookerライクな新興BIツールの比較検討
Synthesizer Vとは？〜使い方から最新機能まで徹底解説！ - サンレコ 〜音楽制作と音響のすべてを届けるメディア
作って遊ぼう！LLMを搭載した君だけのV&Lモデル！
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
Bardのようなimage2textAIを構築して動画検索システムを作る
CSSアニメーションの実装がこれで簡単に！ Chrome 117でサポートされたCSSの6つの新しい機能とプロパティ
ChatGPT（3.5）に匹敵する「Llama 2」をローカルPCで動かしてみた
バグバウンティ入門(始め方) - blog of morioka12