クリス・ライニング氏はお金のもつ意味に精通していると言える。何しろ、収入よりも支出の少ない生活を続け、その差額を投資することで十分な富を築き、37歳の若さでFIREに成功したのだから。FIREをして以来、ライニング氏は｢経済的自立｣をテーマにしたブログを運営している。 そのような経歴をもつライニング氏が、お金についてどう考えているのか興味深い。たとえば、ライニング氏は以前、次のようなツイートを投稿した。 ライニング氏にとって、リッチさとは行動 もちろん、｢リッチ｣の定義にはさまざまな指標があるし、選択肢も山ほどあるが、通常は特定の収入や社会階級を基準とみなす。だが、ライニング氏のツイートからは、彼がリッチを数字や所有物以上の何かと捉えていることがわかる。ライニング氏にとって、リッチさとは行動なのだ。 ｢リッチになりたいと言う人々は普通、富豪のようなお金の使い方がしたいと言う。多額の給料を稼

はじめにこんにちは、QunaSysの吉海です。今回、特許調査という膨大な時間と労力を要する作業を大規模言語モデル（LLM）で補助できないかを検証してみました。提案する特許の請求項を作成し、ChatGPT(GPT-4)とClaude3を用いて既存の特許請求項との比較を行いました。類似性の確認と文言による潜在的な特許侵害リスクの検証に重点を置き、LLMを活用することで、より効率的かつ網羅的な特許調査が可能となるか検討しました。本取り組みが特許調査業務の効率化と品質向上に寄与することを期待しています。 システムプロントは以下に通りになります。 あなたは特許を比較するAIです。提案内容と既存特許の情報を与えるので比較して、 類似しているかと侵害の恐れがあるかを考えてください。 特許侵害について例を提示します。下記の文章を参考にしてください。 本特許権は、特許請求の範囲において、以下のとおり技術的範

1. はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の泉澤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム統括部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータソリューション部です。 データソリューション部では活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、Vertex AI に AutoSxS (automatic side-by-side) という 大規模言語モデル (LLM: Large Lanuage Model) の自動評価ツールが追加された、という内容のものです。 このリリースは 2024/01/08 にあり