検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90％以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
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月刊誌「クラークスワールド・マガジン」のホームページ。ヒューゴー賞など有名なSF文学賞の受賞者を多数、輩出している 米国のSF・ファンタジー月刊誌が投稿の受け付けを一時、停止した。原因は人工知能（AI）が書いた小説の激増だ。編集長は、こう警告する。「誰も勝つことができないモグラたたきのゲームが始まってしまった」【國枝すみれ】 「世界中の出版社に注意喚起したい」 月刊誌「クラークスワールド・マガジン」は2006年創刊。一般投稿から選ばれた優れたSF短編作品などを掲載する。この中からヒューゴー賞など有名なSF文学賞受賞者を何人も輩出してきた。 編集長で発行人のニール・クラーク氏（56）が「世界中の出版社に注意喚起したい」と、米国からオンライン取材に応じてくれた。開口一番、こう切り出した。 「言わば迷惑（スパム）投稿です。迷惑メールに対応するように、スパムフィルターを作るしかないと考えています」
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
数理最適化 Advent Calendar 2022の9日目です。 新緑の頃、新型コロナ流行の合間をぬって、ささやかな結婚披露宴を表参道の式場にて催しました。諸々の準備の中でも席次はこだわるとキリがなく、数理最適化を使って決めました。人間関係をできるだけ保つようなゲスト集合から座席集合への写像を考えます。 ゲスト間人間関係を考慮して良い感じの配席を考えたい tl;dr 披露宴をしました 知り合い関係が複雑かつ長机でゲストの席配置が難しい 組合せ爆発は本物。高々20人の配置に1週間以上悩んだ結果、数理最適化した方が早いと結論 「知り合い同士を近くに配席する」問題は非凸な二次計画になり汎用ソルバでうまく解けない ゲストを席に"輸送"すると考えて最適輸送の一種で解くとうまくいった 本質的に非凸な問題を非凸のまま、しかし性質の良い距離構造を活用するアプローチが奏功したのではないか 再現用Colab
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(＝私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします！ 第0章 チュートリアル ～アノテーションとは～ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です。 例えば、画像から犬と猫を判別するようなモデルを作成するには犬と猫の画像を学習させる必要があります。 このとき、学習させる画像に「これはイッヌ」「これはネッコ」という風にタグをつけます。 この作業のことをアノテーションといいます。 一般的に、質の高いモデル
機械学習を「社会実装」するということ 2023年版 / Social Implementation of Machine Learning 2023
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2023年版) です。今回は、機械学習プロジェクトに取り組む私たちに何ができるか？といった内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング工学教育プログラム GCI 2022 Winterの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2022-winter/ ※過去に同テーマで講義した際に使用した資料はこちら。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2022 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning
【独自】AIベンチャー企業の元取締役 33億円余りを着服か
東京・千代田区の医療用のAI(人工知能)を開発するベンチャー企業の元取締役が、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いで警視庁に逮捕された。 元取締役は、33億円余りを着服したとみられている。 「エルピクセル」元取締役の志村宏明容疑者(45)は、2018年から2019年にかけて、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いが持たれている。 エルピクセルは、AIを活用した医療診断のソフトウエアを開発するなど、注目のベンチャー企業。 事件当時、志村容疑者は、経理担当者で会社の資金を1人で管理していて、着服した金の大半をFX取引に充てていたという。 警視庁は、志村容疑者があわせて33億円余りを着服したとみて余罪を調べている。
学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置について - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
November 28, 2019 学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置についてEstablishment of the Investigative Committee about Inappropriate Writings, etc. by a Project Faculty of III/GSII 2019年11月28日 東京大学大学院情報学環・学際情報学府 東京大学大学院情報学環・学際情報学府は、SNS上における大澤昇平特任准教授の不適切な書き込み等に関する事実を調査し、認定事実に基づく対応措置を検討するために、本日付けで、調査委員会を設置しました。 大学院情報学環長・学際情報学府長 越塚 登 November 28, 2019 Interfaculty Initiative in Information Studies, Graduate School
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。"
伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。
GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました！興味がありましたら合わせてご覧ください！ 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した
アマゾンジャパンは10月9日、偽造品の撲滅（ゼロ）を目指すプロジェクト「Project Zero」を日本でも開始した。3つの機能を通じて、通販サイト「Amazon.co.jp」からニセモノ商品を一掃したい考えだ。2019年の初めからこれらの機能を提供している欧米では、すでに6000ブランドを超える9000万点以上の疑いのある商品を排除した実績があるという。 米Amazonのバイスプレジデントで、ワールドワイドカスタマートラスト・パートナーサポートを統括するDharmesh Mehta（ダーメッシュ・メータ）氏によれば、同社は2018年だけでも偽造品排除に全世界で400億円以上を投じているという。具体的には、マシンラーニングや専門家による調査、ブランド企業との連携などで、これらの取り組みによって「99.9％の商品が偽造品ではないことが分かっているが、これを100％にしたい」と思いを語る。 P
機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ
はじめに 株式会社ホクソエム常務取締役のタカヤナギ=サンです、データサイエンスや意思決定のプロ・経営をしています。 掲題の件、現在、某社さんと”機械学習における評価指標とビジネスの関係、および宇宙の全て”というタイトルの書籍を書いているのですが、 本記事のタイトルにあるような考え方については、論文・書籍などを数多く調査しても未だお目にかかることができず、これをいきなり書籍にしてAmazonレビューなどでフルボッコに叩かれて炎上して枕を涙で濡らすよりも、ある程度小出しにして様々な人々の意見を聞いた方が良いのではないかと思い独断で筆を取った次第です。 筋が良さそうなら論文にするのも良いと思っている。 「いや、そんなもん会社のBLOGに書くんじゃねーよ💢」という話があるかもしれないですが、ここは私の保有する会社なので何の問題もない、don't you? こういうビジネスを考えてみよう 「この人
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
SAG-AFTRA（米映画俳優組合）が正式にストライキの決行を発表し、俳優たちが契約交渉において特に懸念している問題について、本日行われた記者会見で組合のリーダーがよりくわしい内容を明かした。その問題とは、AIだ。 俳優の同意や補償なく、AIベースの技術でその肖像を使用することに対する保護が、SAG-AFTRAの大きな争点であることはこれまでも伝えられてきた。しかし、本日の記者会見で、SAG-AFTRAの事務局長を務めるダンカン・クラブツリー＝アイルランドは、AIに関するハリウッドのスタジオからの提案ついてさらなる詳細を明かした。これはかなり衝撃的な話だ。 ハリウッドのスタジオを代表して交渉にあたるAMPTP （映画製作者協会）から出された、俳優のデジタルの肖像を保護するための「革新的な」AIの提案とはどういったものなのか、質問を受けたクラブツリー＝アイルランドははっきりと答えている。 「
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使っています。これは**GAN(Generative adversarial networks、敵対的生成ネットワーク)**という手法をベースにしたもので、GANは以下のような構成をとっています。 図の引用元 この手法では、画像を生成するニューラルネットワーク（Generator）と、画像を識別するニューラルネットワーク(Discriminator)の2つを組み合わせま
富岳CPU A64FX用ディープラーニングライブラリの深層 -研究者が語る開発の軌跡- - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
前置き省略。ChatGPT がゲーム作ってくれるならもうプログラムしなくていいじゃん！ヤッター！ ＊以後、Q：入力文 A：AI からの回答です。長いので飛ばし飛ばし読んでください。 セットアップ～移動までQ. Unity で 2D アクションゲームを作りたいと思います。空のプロジェクトをセットアップしましたが、何を配置すれば良いですか？ A. まず、2D キャラクター用のスプライトを配置します。次に、キャラクターを動かすためのスクリプトを作成し、キャラクターにアタッチします。さらに、背景や障害物などのスプライトを配置し、それらを動かすためのスクリプトを作成します。また、ゲームのルールやポイントなどを表示する UI エレメントも配置します。最後に、ゲームのシーンやゲームオーバーやクリアなどの状態を切り替えるためのスクリプトを作成します。 つくりました。素材は全部アセットストアです。Q. プレ
アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの
データオーケストレーションとは データオーケストレーションという言葉をご存知でしょうか？日本ではまだ耳慣れない言葉ですが、data orchestrationでgoogle検索すると実に3000万件以上ヒットし、世界的には十分に市民権を得ている言葉です。Databricksではデータオーケストレーションを以下のように説明しています。 データオーケストレーションとは データオーケストレーションとは、複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセスです。 このプロセスでは、レガシーシステム、クラウドベースのツール、データレイクといったあらゆるデータセンターが接続されます。データは標準形式に変換されるため、理解しやすく、容易に意思決定に利用できます。 オーケストレーションとは、コンピュータシステム、アプリケーション、および
NewsPicksのエンジニア採用サイトです。さまざまな強みを持つエンジニアが、自分たちの個性を活かし、未来を創るための挑戦をしてる自由な環境で、一緒に世の中をおもしろくしてみませんか？
自分でシュッとデータ分析をできる人になろう - 「データ分析人材になる。」から学んだこと - Lean Baseball
新年あけましておめでとうございます🎍 年末年始は色々と手を動かしつつ*1, 積ん読を消化していたのですが, 昨年最後の読書🍺 特にこの本にオッってなりまして読み終わる寸前には, これもうすぐ読み終わるのですが、なぜ積ん読にしてたワイは🤔 ってぐらい名著でした📖 https://t.co/RgTILDGc7r— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2021年1月3日 ...という感想が出る程度にこちらの書籍に興奮しました. データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」 作者:木田 浩理,伊藤 豪,高階 勇人,山田 紘史発売日: 2020/10/15メディア: Kindle版 データを使って仕事をする人は（データサイエンティストに限らず）サラッと読んだほうがええやぞ！ というぐらい良い本だったという話を2021年最初のブログとして書きたいと思い
知っている人は知っていると思うが、Qiitaではたびたび大量のスパム記事が投稿されている。 深夜24~26時頃に記事一覧を確認してみて欲しい。 スパム記事がわんさか出てくるはず。 登録したてのQiitaユーザは不安よな。1 ———— @dcm_chida 動きます🧐 はじめに これはNTTドコモサービスイノベーション部AdventCalendar2019の1日目の記事です。 我々の部署では日頃から「KDDCUP2」や「論文読み会」に取り組んでおり、若手から中堅社員まで最先端の技術取得に励んでいます。 そうした活動をもっと外部へと発信していこうと始めたのがこのAdventCalendarです。社員一人一人が書いた記事を通して、少しでも多くの方に興味を持って頂ければ幸いです。 さて、僕は4年目社員ですがプログラミング初心者の頃から現在に至るまで、Qiitaにはかなりお世話になりました。 自分
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
宿題は人工知能にやらせる今どきの小学生。中国政府は宿題をAIにやらせることを禁止 - 中華IT最新事情
中国共産党中央弁公庁と国務院は、「義務教育段階の生徒の家庭学習と校外課程の負担のいっそうの軽減についての意見」を公開した。内容は、「拍照捜題」を禁止するものだ。これを受けて、多くの学習アプリが拍題捜答機能を停止させていると青少年教育新聞が報じた。 宿題は人工知能にお任せの今どきの小学生たち 拍照捜題とは、学習アプリの人気機能で、宿題をするときに便利な機能。プリントなどの問題を、アプリ経由でスマホで撮影すると、その内容をAIが解析し、解法と答えを表示してくれるというもの。同じ問題が見つからない場合は、類似の問題の解法と答えを表示してくれる。 本来は、自分で解けない問題を調べるためのものだが、学習アプリの競争が激しくなる中で、解答を直接表示するようになり、多くの学生が、学習アプリが表示する解法と答えを丸写しして提出することが増え、教師や父兄の間で問題になっていた。 ▲学習アプリ「作業帮」の拍照
ChatGPTはテキストを生成するGenerative AIであるが、SVGのようなテキストフォーマットの画像であれば描くことができるのではないか？と思い、試してみることにした。モデルにはGPT-4を使用し、GPTにひよこ🐤を描かせることをゴールとして始める。 (私) svgのフォーマットを知っていますか？はいかいいえで答えてください。 (ChatGPT) はい (私)では、svgのコードをあなたに書いてもらいます。まずは正方形のsvgコードを書いてみてください。 (ChatGPT) 以下のコードは、SVGフォーマットで正方形を描画するものです。 このコードでは、正方形の大きさを100x100ピクセルに設定し、色を青（blue）に設定しています。必要に応じて、大きさや色を変更してください。 ChatGPTが描いた正方形 （これは簡単だろう）<svg width="100" height=
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
NATURAL & SMOOTH実際に歌手が楽曲を歌ったデータから特徴を抽出しており、本人の声質だけではなく癖・歌いまわしなどを最新の歌声生成AIで再現します。歌詞とメロディーを入力するだけで簡単に歌わせることができ、実在の歌手に依頼するような感覚で制作を進めることができます。 QUICK STARTインストールはワンクリックで完了。すぐに制作を開始いただけます。 Windows / MacOS / Linux / Onlineでの動作に対応しており、環境を問わずご利用いただけます。 CLEAN DATA & CLEAN MODELモデルの学習には声優・演者様の許諾の上収録した音声データ、もしくは大学などの公的機関から公開されている音声データのみを利用しております。既存の学習済みモデルは利用しておらず、上記データを用いてフルスクラッチで学習を行っております。権利的・倫理的にクリーンな
複数の視点の画像から、新たな視点の画像を合成して作り出す「Novel View Synthesis」というタスクがある。VRやスポーツの自由視点映像などには不可欠な技術だ。この領域で驚異的な性能を発揮したのが「NeRF」（ナーフ）。果たしてどんなアルゴリズムで、美しい合成画像を作り出せるのか。世界中の研究者や技術者に衝撃を与えたその技術を、論文からひもといていく。 まずは下の3枚の画像を見ていただきたい（図1）。左の2枚の写真を基に、一番右の画像のような新たな視点の画像を生成する技術を、今回は紹介していく。コンピュータービジョン分野やコンピューターグラフィックス分野の主要な研究課題の1つであり、応用先にはVR（仮想現実）やスポーツの自由視点映像など、様々な分野が挙げられる。 これは「Novel View Synthesis」という、複数の視点の画像を手がかりに新たな視点の画像を合成する技術
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仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
Grit
Grit automatically fixes technical debt by combining static analysis and machine learning to generate pull requests that clean up code and migrate to the latest frameworks.
データサイエンティストの皆さん、次のような性能問題にであったことないでしょうか。「データの加工処理が遅いからインスタンスタイプを上げたが速くならなかった」「機械学習の学習が遅いから、GPUを増やしたが、速くならなかった」こういったときにどうすればよいか説明します。
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「誰も勝てないモグラたたき」 SF誌にChatGPTの猛攻撃 | 毎日新聞
ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
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アマゾン、日本での“ニセ商品”の撲滅に本腰--自動検知やセルフ削除ツールで撃退へ
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GPT-4の精度は悪化している？ 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
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VRで注目、新技術「NeRF」の衝撃 様々な視点の画像を美しく合成
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎
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