立憲民主党の岡田克也幹事長は2024年5月7日の定例会見で、立憲民主党のロゴを排せつ物のロゴを使って改変し、「脱糞民主党」とツイッター(当時、現X)に投稿した男性を刑事告訴したことについて、「名誉棄損にあたりかねないようなことを言うということが、自由に言えるわけではない」などと述べた。 今後については「ひとつひとつ判断しながら、必要に応じて対応していく、ということは申し上げておきたい」と話し、同様の対応に含みを持たせた。
4月30日、クリエイターのリペラボさんがXにフィギュアの画像を投稿すると大反響。後日公開した動画も話題を呼んだだけでなく、すでに企業からも声がかかっているとか。 『僕のヒーローアカデミア』の人気キャラクター・トガヒミコが、アニメの中から現実に飛び出してきたような存在感。元になったフィギュアをアニメ風にリペイントする、通称・“アニメ塗り”が施されています。 https://twitter.com/i/status/1785275596903485855 何度見てもすごい、何度見てもイラストのように見える……一体どうやって完成されたのか? リペラボさんにお聞きしました。 【画像】全作、目を見張る存在感! リペラボさんによるアニメ塗りフィギュア“アニメ塗り”のフィギュア「トガヒミコ」完成までに平均3時間×約2ヶ月半──フィギュアをアニメ風に塗り始めたのはいつ頃から、何がきっかけだったんでしょうか
最初に断っておくと社会進出したい女性が害悪なわけではない。 女性の社会進出を推し進めるあまり女性も働くのが当たり前になって、結果少子化が進んでいるのが問題。 そりゃそうだろ。 働き始めて落ち着いて結婚を意識し始めたら30歳。 運良くすぐに結婚できても健康な出産のタイムリミットはそこから5年。 婚活でずるずるいって35を超えたら売れ残り、結婚できても出産は厳しい。 万々歳で出産できてもみんな保育園預けるので保育園はパンパン、でも保育園落ちたらキャリアが終わる。 華々しいキャリアが終わるかどうかも書類一つの運任せ。 こんなの子供なんて産める環境じゃないことくらい納税してる人間ならわかるよな。 声高に女性の立場女性の立場と叫んでたフェミニストはこの大少子化時代の責任とれんの?
2024/5/5更新:生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた!!」をAmazon Bedrockで作った!(Claude 3でRAG) タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 (BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です) 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
4月28日に投開票された衆議院3補欠選挙。東京15区、島根1区、長崎3区のいずれも立憲民主党が勝利し、自民党は敗北を喫して議席を失う結果となった。 そんななかSNSでは、ニュースサイト「テレ朝news」で配信された記事内の“ある記述”が物議を醸している。注目を集めたのは、4月29日に「自民王国『島根1区』で惨敗…取材で見えた『静かなる怒り』」のタイトルで配信された記事。 島根1区では自民党が唯一候補者を擁立し、元財務官僚の錦織功政氏(55)と立憲民主党の元議員・亀井亜紀子氏(58)の一騎打ちに。選挙最終日に岸田文雄首相(66)と立憲民主党の泉健太代表(49)の両党首が駆けつけるなど、総力戦が展開された。だが自民党は、長く守ってきた「保守王国」の議席を死守しきれなかった。 「テレ朝news」の記事では、自民党を打ち破った立憲民主党の奮闘ぶりが同党幹部への取材をもとに伝えられていた。 昨年4月
NVIDIAが、AIチャットボット「ChatRTX」でサポートするLLMを追加して画像検索機能の改善や音声認識機能の追加を行ったことを発表しました。 Build a Custom LLM with ChatRTX | NVIDIA https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/chatrtx/ ChatRTX Adds New AI Models and Features | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/ai-decoded-chatrtx-update/ Nvidia’s AI chatbot now supports Google’s Gemma model, voice queries, and more - The Verge https://www.theverge.com/2024/5/1/
てん @an_gel_feather やっぱウェディングドレスは背中とか胸開いてて露出度高いし売春婦っぽいよ 人前で男とキスしたりケーキとか食べさせあったりさ 真面目に生きてきた女性にとってはかなり侮辱だと思う いちおう結婚は社会的には正統派真面目コースのレールの上に乗ってるていだけども、させられてることは売春婦😰 2024-04-28 19:53:17 たちばな🐰 TOKYO BUNNYS CLUB @banabanasan 背中とか胸とか開いているのは「私は梅毒じゃありませんよ」と言うのが分かるためのものであって「私は売春婦じゃありませんよ」と言う服装なんだよなぁ。 x.com/an_gel_feather… 2024-05-01 10:12:50
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株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します!また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
2.3k{icon} {views} 複数のLLM(GPT/Claude3)とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題(TSP)が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成(RAG)したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題(TSP)を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
米Epic Gamesは4月23日(現地時間)、複数の画像やレーザースキャンデータをもとに、現実空間を3D空間上に構築するフォトグラメトリー(写真測量)ソフト「RealityCapture 1.4」を公開した。以前のバージョンからプラン体系を刷新、年間収益が100万ドルを超えない個人・法人なら無料で使えるようになった。 RealityCaptureは、Windows向けのハイエンドフォトグラメトリーソフトで、画像やレーザースキャンデータをもとに、仮想現実シーン、テクスチャ付き3Dメッシュ、正射投影、地理参照マップなどを自動作成できる。もともとCapturing Realityという企業が提供していたツールだったが、2021年3月にEpic Gamesが買収している。 価格は、過去12カ月間の収益が100万ドル未満の個人および中小企業、教育機関、学生であれば無料で利用可能。年間の総収益が10
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Evolutionary Model Merging For All 1. 進化的モデルマージ「Sakana.ai」は約1か月前、「進化的モデルマージ」に関する論文を発表し、大きな話題を呼びました。 「進化的モデルマージ」を使用すると、マージで特定のコンピテンシーや資質をターゲットにすることができます。これがないと、モデルマージは手動の探索プロセスになります。数十回のマージを試し、それらを手動で評価し、マージパラメータが最終モデルの性能にどのように関連するか頭の中で考え出そうとすることになります。「進化的モデルマージ」を使用すると、どのような性質を持たせたいかを指定でき、最適化がそれを処理します。 「mergekit」では、この「進化的モデルマージ」を利用できます。 2. ハードウェア要件7Bモデル の場合は 24GB のVRAMで十分で
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば(主にグローバル大企業で)これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。 マジレスするとSAPというかERPは給料の高い人の生産性を上げるもので、給料の安い人の使い勝手とか優先度低いし、末端にたくさんのデータの入力を要求するから。別になんの矛盾もない。 https://t.co/F2J5TdeWXw — (っ╹◡╹c) (@Heehoo_kun) March 21, 2024 私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量に使って給料が高
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
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