［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
AI-powered chat conversations with GitHub Copilot
Version 1.93 is now available! Read about the new features and fixes from August. Using Copilot Chat in VS Code The GitHub Copilot Chat extension gives you a chat interface that lets you interact with GitHub Copilot and receive answers to coding-related questions directly within VS Code, without requiring you to navigate documentation or search online forums. Copilot Chat might use syntax highligh
GitHub - Skyvern-AI/skyvern: Automate browser-based workflows with LLMs and Computer Vision
🐉 Automate Browser-based workflows using LLMs and Computer Vision 🐉 Skyvern automates browser-based workflows using LLMs and computer vision. It provides a simple API endpoint to fully automate manual workflows on a large number of websites, replacing brittle or unreliable automation solutions. Traditional approaches to browser automations required writing custom scripts for websites, often rely
ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2024.01.12 ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 ご覧頂きありがとうございます。グループ研究開発本部 AI 研究開発室の N.M.と申します。 ChatGPTをはじめAIに関する大きなムーブメントの起きた激動の2023年が終わり、2024年が始まりました。我々AI研究開発室も日々AI技術を追いかけています。昨年から話題になることの多いGitHub Copilotもその一つであり、特にコードの補完は非常に使い勝手もよく開発や解析のサポートに使うことができます。今回はなるべくローカルに閉じた状態で近しい環境が作れないか試してみたことを紹介します。最後までご覧いただければ幸いです。 TL;DR VSCodeのExtensionであるContinueとELYZA-japanese-Cod
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
羽生先生の発言は何が開発者の反発を招いたのか？ | やねうら王 公式サイト
2つ前の投稿で羽生先生のインタビュー記事の発言を取り上げたらプチ炎上しました。私は特に炎上を狙ってやっているわけではなく、羽生先生の発言が将棋AI界隈に悪い影響が残り兼ねないので書いたのですが、開発関係者からは一定の同意が得られたものの、将棋ファンからは殺害予告やら、こんなツイートやらが届く始末です。 まあ、一線を越えているものに関しては関係各所と連携しつつ、粛々と対応させていただく次第です。(念のために言っておきますと、将棋ファンのすべてがこういう人たちばかりだとは私は思っていません。極一部にちょっとややこしい人がいらっしゃるという認識です。) この記事は大変長くなるので、「最新版のやねうら王が(お金を出してでも)欲しい！」と言う方や、「やねうら王の開発に支援してやる！」と言う方は、とりあえず、この記事の末尾のリンクから御支援くださいませ。 今回は、前回の羽生先生の発言を再度取り上げ、何
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実
ChatGPT向けライブラリ、LangChainを格段に使いやすくするtips
LangChainの用意しているプロンプトやラッパーは英語以外を意識していないことが多く、特に検索系のtoolがUSのサイトを引っ張ってくるということが多々ある。 こういったケースはtoken数に制限のあるChatGPT APIにとっては大きな問題になってくる。USのサイトが検索上位にかかってくることで得られる情報が減る上に、これを解消するために検索数を増やせばそれだけtoken数を消費するためである。当然だがtoken数の上限を超えればエラーを吐いて異常終了する。 こういった問題の多くは、LangChainのライブラリが用意しているクラスをそのまま使うことによって発生している。 またLangChainはagentの定義を行うだけで簡単に基本的な機能が使えてしまうため、agentがどのようなロジックで動いているのか理解しにくい。 本記事はLangChainを少しだけ掘り下げて、これらの問題
テキストや画像から3Dモデルを生成するオープンソースのAI「Shap-E」をOpenAIが発表
大規模言語モデルのGPT-4やチャットボットAIのChatGPTを開発するOpenAiが、テキストや画像を入力することで3Dモデルを自動生成するAI「Shap-E」を発表しました。Shap-Eはオープンソースで開発されており、無料で使用できます。 GitHub - openai/shap-e: Generate 3D objects conditioned on text or images https://github.com/openai/shap-e 機械学習エンジニアのhysts氏がShap-Eを体験できるデモサイトをAI向けリポジトリサイトのHugging Faceに作成しており、Shap-EがどんなAIなのかをブラウザから簡単に体験できます。 Shap-E - a Hugging Face Space by hysts https://huggingface.co/spaces
GitHub、プロンプトでAIにコード生成やデバッグを指示できるGPT-4ベースの「GitHub Copilot Chat」ベータ公開
GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を、GitHub Copilot for Businessユーザー向けに限定パブリックベータとして公開すると発表しました。 GitHub Copilot Chatは、今年3月に発表された同社のビジョン「GitHub Copilot X」で登場が予告されていた機能の1つです。 現在提供されているGitHub CopilotはGPT-3のAIをベースに、コードエディタ内でプログラマがコメントを記述するとそれに基づいてコードを自動生成する機能などを提供しています。 「GitHub Copilot X」では、強化されたAIであるGPT-4を用い、さらに高い精度でのコード生成やバグの指摘などを始めとする、以下のさまざまな新機能などを備えると説明されていました。 コードエディタ内でAIとテキストチャット
GitHub Copilot Labs の使い方｜npaka
1. GitHub Copilot Labs「GitHub Copilot Labs」は、「GitHub Copilot」の実験的な機能を提供するVSCode拡張です。 以下の機能を提供しています。 ・コードの説明 ・コードを別の言語に翻訳 ・コードの編集 ・読みやすさの向上 ・型の追加 ・バグ修正 ・デバッグコードの追加・削除 ・コードをステップ毎に説明 ・コードの堅牢化 ・コードの分割 ・ドキュメントの追加 ・カスタム ・テストコードの生成 また、「GitHub Copilot Labs」では「GitHub Copilot」とは別の規約が適用されます。より多くの情報を収集する可能性があります。これは、実稼働ではなく、学習を目的として設計されているためになります。 2. GitHub Copilot Labsの開始「GitHub Copilot Labs」の開始手順は、次のとおりです。
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
ブラウザ上で3Dキャラクターと会話できる「ChatVRM」をオープンソースで公開しました - pixiv inside
こんにちは、VRoid部のkeshigomuです。 普段は主にVRoid Hubのフロントエンドエンジニアとして、3Dキャラクターを表示するビューワーの開発に携わっています。また@pixiv/three-vrmという、Web上で3Dモデルを使ったコンテンツを開発するためのOSSライブラリの運用も行っています。 今回、ブラウザで簡単に3Dキャラクターと会話できる技術デモ「ChatVRM」とそのコードをオープンソースで公開しました。 「ChatVRM」は、テキスト・口頭で話しかけた言葉にキャラクターがフルボイスで回答してくれる「キャラクターと会話できる」デモです。WEBブラウザ上で動作でき、3Dキャラクターのインポート・切り替え、キャラクターに併せて声を調整することもできます。 (2023/07/10追記) 読み上げ音声の生成に使用していたKoeiro APIの提供終了に伴い、以前のデモとコー
ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
Stable Diffusion開発元、独自の大規模言語モデル「StableLM」をGitHubで公開し、商用利用も可能。チャットAI「StableChat」は数カ月後 | テクノエッジ TechnoEdge
Stable Diffusionの開発で知られるAI企業Stability AIは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）「StableLM」を発表しました。 現在GitHubで公開中のアルファ版では30億パラメータと70億パラメータのモデルを提供。GitHubリポジトリで公開しています。150億パラメータから650億パラメータのモデルも提供する予定です。ライセンスはCC BY-SA-4.0で、商用または研究目的で利用できます。 GPT-3と比較して小規模なパラメータ数であるにも関わらず、「会話やコーディングのタスクで驚くほど高い性能を発揮する」という性能をうたう背景には、1.5兆トークンのコンテンツを含む、実験用データセットがあると説明しています。 StableLM with human feedback (RLHF) でファインチューニング（微調整）された研究モデル一式も公開。Al
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など GitHubは先月、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表し、Visual Studio Codeのコードエディタ内でAIと対話しながらプログラミングが可能になる様子を公開しました。 参考：［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も そして先週、マイクロソフトは同社の統合開発環境であるVisual StudioでGitHub Copilot Xを用いてプログラミングを行うデモ動画「GitHub Copilot X in Visual Studio」を公開
オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に
AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万～130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr
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GitHub - gpt-engineer-org/gpt-engineer: Specify what you want it to build, the AI asks for clarification, and then builds it.
GitHub - Significant-Gravitas/AutoGPT: AutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.
scikit-learn: machine learning in Python