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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES

「商品の売上が減っている」 「チーム内でミスや不手際が多い」 「コンプライアンスが徹底されていない」 こんなビジネス課題の解決を任されたら、あなたならどうしますか？　どこからどう手をつけていいかわからず、途方に暮れてしまう……なんて事態に陥らないためにぜひ知っておきたいのが、“問題解決のノウハウ”。 今回は、かの有名コンサルティング会社 マッキンゼー・アンド・カンパニー出身者が開発した「問題解決1枚シート」というフレームワークをご紹介します。マッキンゼー流の仕事術を学び、仕事で課題にぶつかった際にぜひお役立てください。 元マッキンゼーの識者が提唱「問題解決1枚シート」とは？ 「問題解決シート」を取り入れてみるとこうなる （Step0）A4用紙を十字に4分割し、シートを作成する （Step1）左上スペースに「解決したいビジネス課題」を書く （Step2）左下スペースに、問題の分析結果を箇条書

グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元

理想の納豆パスタを追い求めて 納豆パスタを作ろうと思いました。きっかけは、知り合いに「うまいよ」と教えられた某レストランの納豆パスタが、あまりにうますぎたからです。 納豆パスタはその店の看板料理だそうで、複雑なうま味がからみ合ったそれはまさに、ごちそうと呼ぶにふさわしい一皿でした。 納豆パスタ＝シンプル手抜き料理、という偏見を持っていたことを大いに反省すると同時に、納豆パスタのレシピを求める旅が始まりました。そして見つけてしまったのです。私の理想の一皿を。 納豆パスタの宿命（さだめと読みます）があるとしたら、それは「納豆という武器」に頼り切ってしまうことでしょう。そのまま食べてもうまいだけあって、「うま味の塊」ともいえる納豆の味に依存してしまう。 たとえば、パスタに納豆とめんつゆをあえて、刻んだ大葉をのせたら完成。こんなパスタを見たことがあるでしょう。さっぱりしておいしいけど、なんだか違う

Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n 2023-01-29 10:51:36 Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。１０年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n 2023-01-29 1

こんにちは！いろんなプロに相談できるMENTA代表の入江です。 話題のChatGPT。いろんな質問例がTwitterに上がっていて未来を感じさせてくれます。 ※ただし、どんな質問にも答えてくれるChatGPTですが間違いもあるので注意が必要です。 1)バグを見つけてもらう

ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 　統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。

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俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。） 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。） しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある

2022年8月9日 ある企業さまでの研修「45分間で『ユーザー中心のものづくり』ができるまで詰め込む」のスライドです。登壇枠が45分という限られた時間のなかで、UXデザイン・UXリサーチのもっとも大切なエッセンスを凝縮してお伝えするようにしました。Read less

前置き はじめまして, コンポーザー, DJなどをやっているArakurです. 昔は打ち込みジャズを専門で作っていたのですが, ここ最近は殆ど作る機会がなく, 知識やTipsを持て余すくらいなら同志や後進に託そうと思ったので少しずつ記事にしてみることにしました. 第1回は, 古典和声またはポピュラー和声についてある程度知っている方向けにジャズのコード進行の理論の原理的な部分について解説します(第2回が今後書かれるかはまだ分かりません). とりあえずこれを読み切ればそこいらのスタンダードの進行は最低限アナライズできるようになる, という感じの内容を目指しています. 本記事は他ジャンルの制作にあたってジャズの知識を取り入れたいというような層を主に想定しています. 僕自身体系的なジャズ・音楽理論の教育を受けたわけではなく, 知識の大半はネットや古い教則本, およびセッションなどによる実践的経験を

2022年9月13日 株式会社メンバーズ ポップインサイトカンパニーでのウェビナーのスライドです。「ユーザーが欲しいと言った機能をつけたのに使われない！」という経験はありませんか。プロダクトをつくるとき「ユーザーの心理を理解しよう」とよく言われます。しかし、ユーザーに言われたままやることと、ユーザーが本当に望んでいることは異なります。「UXデザイン・UXリサーチ」は、ユーザーを理解するための専門技術です。ユーザーインタビューやユーザビリティテストを用いてファクトを集めることで、ユーザーの表面的な言葉に惑わされない、本当のインサイトにたどりつくことができます。かんたんなワークも交えながら、体系的に解説いたします。Read less

「いくらアイデアを出しても、使えるものが見つからない……」 「このアイデアを、取引先におもしろいと思ってもらえるだろうか……」 このように悩んでしまうのは、アイデアの質を、いまひとつ高めることができていないから。 とはいえ、アイデアの質が高まらないのは、そうするための方法を単に知らないだけの話かもしれません。その方法とは、「トリーズの9画面法」。今回は、よりよいアイデアを生むのに役立つトリーズの9画面法のやり方を、筆者の実践例もあわせてご紹介しましょう。 アイデアの質が低い理由 1. アイデアの3要素がそろっていないから 2.「ベストなアイデア」でなければ意味がないと考えているから 「トリーズの9画面法」とは 「トリーズの9画面法」を活用するメリット 「トリーズの9画面法」を実践してみた 実践してみたら、アイデアをよりよくすることができた！ 素朴なアイデアの質を簡単に高められる 勉強でも「

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「ずるい！！　なんで勝てないの！？」 コントローラーを床に投げつけ ソファの上で大暴れしながら 小学１年生の男の子は 目に涙を溜めながらそう言った 私は月に数日 友達の子どものお世話をしている 親の代わりに学童に迎えに行って 親が用意しておいた 夕食を温めて食べさせる その後は一緒に遊びながら 友人が帰ってくるのを待っている 最初はおもちゃや トランプで遊んでいたが 最近はニンテンドースイッチの マリオパーティーという ゲームにハマっている その家にはゲームはあるものの その子はほとんど遊んだことがないと言う 私の友人は元々 ゲームはあまりやらないし 友人のパートナーつまり 子どもの父親がゲーム好きだが 「すぐに怒るから一緒にゲームはしない」 と子どもに言っていたそうだ そこへやってきた ゲームOKの大人に 彼は毎回 「ご飯食べたらゲームしよう！」と 目を輝かせているのだ。 最初の頃は 彼

はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2022年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2021年12月11日～2022年12月10日）。 2022年 はてなブックマーク年間ランキング（2021年12月11日～2022年12月10日） 順位 タイトル 1位 【詳しすぎる2週間】親の死亡後にまずやること（行動チェックリスト付） 2位 逮捕にそなえる人生継続計画 - やしお 3位 150 分で学ぶ高校数学の基礎 4位 ゲームの勝敗でかんしゃくを起こす子どもにできることは大人げない大人になること｜フィンランドワークショップomena｜note 5位 【アメリカで話題】ただ座るだけ！股関節がみるみる柔らかくなる「90/90ストレッチ」 | ヨガジャーナルオンライン 6位 Amazonプライムビデオで観てほしい

経済産業省と情報処理推進機構（IPA）は、企業・組織のDX推進を人材のスキル面から支援すべく、DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルを定義した「DX推進スキル標準（DSS-P）」を新たに策定し、3月に公開した「DXリテラシー標準（DSS-L）」と合せて、個人の学習や企業の人材育成・採用の指針である「デジタルスキル標準（DSS）」ver.1.0として、12月21日に取りまとめた。 「デジタルスキル標準」は、6月に設置されたDX推進人材向けのデジタルスキル標準を検討する有識者WGにおいて、専門家による検討・議論を重ねて取りまとめられたもので、ビジネスパーソン全体がDXに関する基礎的な知識やスキル・マインドを身につけるための指針である「DXリテラシー標準」、および企業がDXを推進する専門性を持った人材を育成・採用するための指針である「DX推進スキル標準」の2種類で構成されている。 「DXリテ

Paul Graham のエッセイを読んで、自分なりにまとめたものです。今でも見返すと示唆があるので、読みやすくなるようブログでも書いておくことにしました。Paul Graham のエッセイの翻訳はこちらでリストになっています。ぜひ原文も当たってください（文末に参照先を書いています）。 昔書いたスライドからの転載です。 Y Combinator 創業者 Paul Graham からのスタートアップへのアドバイス（スタートアップが迷った時に読む Paul Graham からのアドバイス） from Takaaki Umada www.slideshare.net 原則 Make something people want 「人々の欲しいと思うものを作ろう」 スタートアップにとって一番難しいのは、人々の欲しいと思うものを作れるかどうかである（二番目は資金調達）。人々の欲しいと思うものを作れるま