![「Fitbit」でわかった睡眠と健康状態の関係とは ――グーグルなど3団体が研究](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30a4b133a84d786f75d06569ff2661652d8f7f15/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1611%2F226%2F01.jpg)
元米Googleの著名な研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏らが東京で立ち上げたAIスタートアップSakana.ai(東京都港区)は7月21日、浮世絵風イラストを生成できるAIモデル「Evo-Ukiyoe」と、浮世絵をカラー化できるモデル「Evo-Nishikie」(錦絵)を発表した。各モデルとそのデモをHugging Faceで公開している。 各モデルは、同社が4月に公開した画像生成AI「EvoSDXL-JP」をベースに開発。いずれも、芸術品を研究・保管する立命館大学アート・リサーチセンターから提供を受けた浮世絵の画像2万4038点を活用したという。どちらも日本語の入力に対応する。
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: The design decisions and evolution of a method definition - Ruby case study 原文公開日: 2024/06/14 原著者: zverok 日本語タイトルは内容に即したものにしました。また、主にRuby以外のユーザーに向けたサイドストーリー的なパラグラフは囲みスタイルにしています。 本記事は、新シリーズ記事のパート1であり、おそらく書籍の一部として収録されることが見込まれています。Rubyプログラミング言語が設計されたときのさまざまな決定事項と、それらが時とともにどのように進化したか、より広い文脈ではどのように捉えられるかについて研究します。 今回はメソッド定義(method definitions)、つまりメソッド定義の一般的な形と、引数の指定方法を扱います
AIの発達により、かつてはスーパーコンピューターを長時間稼働させて行ってきた天気予報が、短時間かつ高精度で行えるようになりつつあります。そんな中、Microsoftが天気予報と同時に大気汚染を瞬時に予測できるAIモデル「Aurora」を発表しました。 Introducing Aurora: The first large-scale foundation model of the atmosphere - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-aurora-the-first-large-scale-foundation-model-of-the-atmosphere/ Superfast Microsoft AI is first to predict air pollut
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、理事長: 徳田 英幸)は、日本時間5月8日(水)10時41分以降、10日(金)2時44分までに、太陽面中央付近に位置する黒点群13663および13664で大規模な太陽フレア5回を含む複数回の太陽フレアの発生を確認しました。この現象に伴い、コロナガスが地球方向へ放出したことが複数回確認されました。コロナガスは、日本時間の5月10日(金)の夜以降、順次到来することが予測されています。 この影響で、地球周辺の宇宙環境が数日間大きく乱れる可能性があり、地球周辺の人工衛星の障害やGPSを用いた高精度測位の誤差の増大、短波通信障害などが生じる恐れがあり、宇宙システムの利用に注意が必要です。今後数日間は、この非常に活発な黒点群による同規模の太陽フレア及び関連現象の発生に注意が必要です。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学(拠点校11大学、特定分野校18大学)のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models」は、AIモデルを使い、Wikipedia風の記事を生成するシステムの開発に関する研究報告である。GitHubのリポジトリはこちら。 ▲STORMは、記事にしたいワードから網羅的かつ深い内容の記事を生成することができる。 近年、大規模言語モデル(LLM)は文章生成タスクにおいて目覚ましい性能を示している。しかし、Wikipediaのような網羅的かつ内容の深さを備えた記事を一から生成することは、依然として挑戦的な課題である。記事の生成には、事前の調査やアウトラインの作成など、執筆前の段階における準備が重要な役割を果たすが、従来の研究ではこの点に着目したものは少ない。 この研
東京工業大学(東工大)と産業技術総合研究所(産総研)の両者は12月19日、現在公開されている中で、日本語に強い生成AIの基盤である「大規模言語モデル」(LLM)としては最大規模となる「Swallow」を、米・MetaのLLM「Llama 2」の日本語能力を拡張することで構築し、Webサイト「TokyoTech-LLM」にて一般公開したこと、またオープンで商用利用も可能なことを共同で発表した。 同成果は、東工大 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授、同・横田理央教授、産総研の共同研究チームによるもの。今回、東工大は主にデータの語彙拡張によるモデル学習・推論効率の改善に取り組み、産総研はモデル構築に必須である大規模計算資源としてAI橋渡しクラウド(ABCI)を提供すると同時に、主に継続学習によるモデルの日本語能力の改善を担当したとしている。 産総研のAI橋渡しクラウド「ABCI」(出所:東工
データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 (2018年度) 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学 計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気(株)勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士(東京大学)。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」(オーム社)等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回:Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回:Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術(プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
はじめに今年の夏, MIRU 2023 チュートリアルにて「CVPR 2023 速報」[Full ver.] [MIRU ver.]を発表させて頂きました. MIRU2023会期中, 非常に辛(から)かった飲み会の席にて偶然にも面白いB4の学生さん(Oさん)とお話する機会がありました.その出会いをきっかけに, Oさんとは共同主著を前提として共同研究を実施させて頂くことになりました. もちろん, OさんはB4の学生さんということもあり, 初めての研究でコーディング未経験という状態からのスタートです. かねがね, cvpaper.challenge研究メンバーとしても, 極めて変化の激しいコンピュータビジョン分野にてトレンドを創出するためには, どのように効率的に研究を進めていけば良いのか, 研究メンバーのプレゼンスを最大化するための方法論については片岡さんとも相談を重ねていました. また,
「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」(松尾研)も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか? 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも
正木伸城 @nobushiromasaki ライター・フリーランス広報・マーケター|常に3冊持ち歩く活字好き|仏教思想研究家|哲学愛好家|『サンユッタ・ニカーヤ』『監獄の誕生』が座右の書|うつ病→精神病棟→36歳から本格的に社会人デビュー →3社を経て現職|著書に『宗教2世サバイバルガイド』等|『本当にわかる仏教思想』刊行予定|取材・仕事のご依頼はDMにて📩 …bunshi-writingservice.hp.peraichi.com 正木伸城 @nobushiromasaki 清水俊史『ブッダという男――初期仏典を読みとく』読了。膨大な知識の蓄積の果てにわかりやすく紡ぎ出されるブッダ像は、新たな確かさをたたえている。刺激的。と同時に、やはり「あとがき」が気になった。僕の友人学者にも似たような経験を持つ人がいるので、さぞ苦しかっただろうと想像する。以下引→ pic.twitter.com
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 本物の鵜が鮎を捕まえるとき、水中に潜り鮎をくちばしで捕まえ、水面に浮上した後で丸のみする。この研究は、のみこみを再現する装置「腹結」、首が冷たくなる感覚を再現する装置「首結」、鵜のくちばしを模した装置、そしてVR HMD(ヘッドマウントディスプレイ)を組み合わせ、鵜が鮎を捕獲する一連の感覚を再現する。 まず、のみこみを再現する装置は、電気通信大学野嶋研究室の研究チームが開発した嚥下感再現装置「Grutio」(1)をベースにして改良を行った。先端に接着電極が付いた平たいひもを備え、内蔵するサーボモーターでひもを引っ張ることができる。 (1)
AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター:ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事:ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ
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