東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA(イライザ/東京都文京区)は3月28日、キーワードから約6秒で日本語の文章を生成できるAI「ELYZA Pencil」を試せるデモサイトを公開した。キーワードから文章生成できる日本語の大規模言語AIとして、国内初の一般公開になるという。
![キーワードからAIが文章生成 ニュース、メール、職務経歴書に対応 東大松尾研発ベンチャーがデモサイト公開](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2c02f6ff2e52245b01fc8415ce1fdbb713227de6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fnews%2Farticles%2F2203%2F28%2Fcover_news123.jpg)
電気通信大学は3月28日、同大学職員と学生が利用していたPCがEmotetに感染し、窃取された認証情報を悪用された結果、メールサーバがEmotetマルウェアメールの送信に利用されたと発表した。感染したPCにあった個人情報を利用したEmotetマルウェアメールが送信されていることも確認したという。 感染PCを利用していた職員と学生のアカウント認証情報はすでに変更済み。対策として、現在はメールに添付された暗号化ファイルはメールゲートウェイで削除した上で送信するようにしているという。 同大学は「これまで全教職員と全学生に向けて注意喚起を行っていましたが、このような事案が発生してしまい、遺憾にたえません。不審メールを受け取った皆さまにはご迷惑をおかけしたことを深くおわび申し上げます」と謝罪した。 関連記事 「Emotet」って何? 感染拡大している理由は? 対策は? 副編集長に語らせた 送信者を偽
doda アプリ開発グループの坂戸です。 今回は doda アプリがどのような技術を使用してアーキテクチャ・設計しているかをお話しします。 前半部分をフロントエンド、後半部分をバックエンドに分けて説明していきます。 フロントエンド doda アプリのフロントエンドはざっくり以下の構成で成り立っています。 ReactNative ReactNativeFirebase typescript ReduxToolkit Realm jest 今回は設計のお話をしたいので、各ライブラリの詳細な説明などは割愛させていただきます。 まずは外観をご覧ください。 dodaアプリフロント概要 Redux フロントエンドで取り扱うデータを格納する層です。 各ドメインの粒度でSliceを切ってデータを管理しております。 ディレクトリ構成は Re-ducks パターンを採用。基本的にはReduxの原則に則って管理
自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換してくれるボイスチェンジャーは、ライブ配信やムービー投稿の際にありがたい存在です。しかし、ボイスチェンジャーによって変換できる音声は固定されており、自分好みの音声に変換できるボイスチェンジャーを見つけるのは困難です。天王洲アイル氏は、この問題をAIを用いて解決する方法について解説し、さらにAIの力で自分の声を好みの声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」を公開しています。 VRChatなどの登場によって誰でも好きなアバターを使って好きなキャラクターになりきることが可能となりました。また、自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換できるボイスチェンジャーも多くの種類が存在しています。しかし、既存のボイスチェンジャーには「理想的な結果を得るためにはボイスチェンジャーに合わせた発声練習が必要」「リアルタイム変換が不可能なため、会話やラ
関連キーワード 組み込み | スマートデバイス 小型のシングルボードコンピュータ(SBC:最低限の要素から成るコンピュータ)である「Raspberry Pi」は、ディスプレイと接続するためのHDMIポートや、キーボードやマウスをつなぐためのUSBポートを備える。特殊なスクリプトを使えば「Windows」を動かすことが可能だ。「Raspberry Piを普通のコンピュータとして使って、何が楽しいのだろうか」という疑問は残るが。 Raspberry Piの理想的な用途は“ミニスパコン”? 併せて読みたいお薦め記事 連載: 前編:格安・極小PC「Raspberry Pi」は誰のために生まれたのか? “あの用途”にも使える「Raspberry Pi」 Raspberry PiやChromebookもある シンクライアントをコストや用途で比較 病院が院内PCを「Raspberry Pi」に置き換えた
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで:プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む!(1/4 ページ) 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
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これまで何人も強いエンジニアと出会って、 「なんで自分はあの人と比べて何もできないんだ・・・。」と何度落ち込んだことか。 ただ、最近強いエンジニアの仕組みを理解してから落ち込むことは無くなった。 それについて書いていく。 (強いエンジニア達本人に聞いたわけではなく、観察してえられた個人の見解です) 気づき:強いエンジニアを見て落ち込む要因は2つありそう 1つは今の知識や技術力の差。 書くコードの違いだったり、成果物ができるまでの時間に差がありすぎたり、PRレビューで自分が思いもしなかったウルトラ解決策を何度も提示されて、自分の実力の無さを感じて落ち込む。 もう1つは新しいことを学ぶときの時間の差。 お互い知らない技術だったはずが、いつの間にか強いエンジニアはその技術に習熟(しているように見える)して、自分は理解不足で取り残されているという状況が発生しがち。 この時、自分には才能がないのかと
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