「SNSに強い」AI検索エンジン・Feloがかなり優秀だった！たった10秒で検索結果がスライドに | ライフハッカー・ジャパン
今AI検索エンジンがアツい！ 近年、AIの進歩がすごいのはもちろんですが、なかでも近ごろはAI検索エンジンの登場によって検索体験が大きな変化を遂げました。 それこそAI検索エンジンといえばPerplexityやGensparkが代表的ですが、個人的に最近お気に入りなのが国産AI検索エンジンのFeloです。 正直、知名度では上記2種のAI検索エンジンに負けるFeloですが、能力はかなり優秀です。そこで今回はFeloの機能・使い方についてご紹介します！ Feloとは？Feloは、東京を拠点とするAIスタートアップ企業・Sparticle株式会社によって開発されたAI検索エンジン。2024年にリリースされ、わずか1ヵ月で世界中で15万人以上が利用しています。 Feloの主な特徴は以下のとおり。 多言語検索機能: 言語の壁を超えて世界中の情報を検索することが可能フォーカス機能: 検索テーマや文脈を
ChatGPTと協力しながらコーディングや執筆が可能なアプリ「Canvas」をOpenAIがリリース
ChatGPTと協力しながら文章執筆やコーディングなどの作業をこなせるアプリ「Canvas」のベータ版が2024年10月3日にリリースされました。記事作成時点ではChatGPT Plusの加入者向けにベータテストが実施されており、テストの終了後は無料ユーザーも利用可能になる予定です。 Canvas is a new way to write and code with ChatGPT | OpenAI https://openai.com/index/introducing-canvas/ Canvasでは「ChatGPTに文章やコードの下書きを入力して清書させる」「ChatGPTが生成した文章の一部を人力もしくはChatGPTに依頼して修正する」といった操作が可能です。内部では「GPT-4oを共同作業用にトレーニングしたモデル」が動作しており、OpenAIはCanvasを「ChatGPT
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
ChatGPTに.xlsxファイルの中身を読み込ませてデータを処理させる方法
ChatGPTに対して、膨大なプロンプトを入力するのは大変だ。一方、テキストや表組みなど、データがまとまって記載されたファイルを読み込ませれば、そこに記載されたデータに対してChatGPTで分析や編集を行うことができる。本稿では、ChatGPTにファイルを読み込ませる手順について解説していこう。 ChatGPTでファイルを読み込ませるには有料プランの契約が必要 前回の記事でも解説したが、ChatGPTには、テキスト入力だけでなくファイルを読み込ませてデータを処理する機能や、ChatGPTで生成したコンテンツをファイルとして出力する機能が備わっている。 もともとは「Code interpreter（コードインタープリタ）」や「Advanced Data Analysis（アドバンストデータアナリシス）」という名称だったが、現在は、有料プランである「ChatGPT Plus」の基本機能になって
チャットAI「Claude」すごい新機能「Artifacts」の使い方、全部教えます (1/6)
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第27回：SD3 Mediumリリース！Part2(西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありエンジニアでもある西川和久氏による生成AIグラビア連載の第27回は、前回に続いて最新の画像生成AIモデル Stable Diffusion 3 Medium について。 『生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？連載』記事一覧』 前回に引き続きStable Diffusion 3 Mediumの話連載第26回にSD3 Medium(以降SD3 Medium)の話を書いたが、今回はその続きとなる。 前回の記事ではSD3 Mediumの特徴として Baseモデルなのに高画質。そして日本人含むアジア系もOK 商用利用不可。個人レベルでの商用利用は、クリエイターライセンス($20/月)を契約 結構な頻度で致命的な問題が発生する Promptで左右など、位置関係が指示でき再現可能。文字もOK(英語のみ) 生成環境は現状でComfyUI(系)のみ。基本Work
「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
話題のClaude「Artifacts」は対話型AIにおける「UX革命」である｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
もうSoraは不要なのか。動画生成AIの新基準、Luma AI「Dream Machine」をサブスクしてわかった「ハリー・ポッターに出てくるような魔法」の使いこなし術（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
このサービスの有償プランに申し込んで使って、少しプロンプトのコツが掴めたので、お伝えしたいと思います。 ただ、自分が使った目的は映画などの映像制作ではなく、あくまでも静止画、それも人物を動かすことなのでご注意を。より具体的には、11年前に他界した妻の動く姿を見ることです。 ■フィルムカメラの写真を動かすまずやってみたのは、実際に撮った写真をDream Machineで動かすことです。 使った写真は、1978年から1987年にかけてフィルムカメラで撮影したもの。子供が生まれてビデオカメラ（ビデオ8mm）を買ったのが1987年なので、それまでは動いている映像がほとんどなかったのです。 例外として、学園祭の劇で主役を演じたものと、特捜最前線でエキストラをやったときのものは残っていますが。 多くの人にとって、1980年代以前の、動きのある映像は残っていないと思います（8mmフィルム愛好家がいる家庭
NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI
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GPT-4oの画像認識力と理解力ならいけるのではと思い手書きの仕様指示を読み込ませたら本当にコードを書き上げてくれた→｢ついにコーダーが恐怖を感じる時が来たか｣
kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye
「GPT-4o」発表 頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開 音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】
米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan
ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B
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