15歳で現役高校生の開発者「Holy-fox/子狐」氏は5月9日、パラメーター数7Bクラスとしては日本語能力が最強となる大規模言語モデル（LLM）「ArrowPro-7B-KUJIRA」を公開した。 「AItuberの魂」になることを想定 7Bにおいて日本語能力最強のモデル、ArrowPro-7B-KUJIRAができました。Elyza-task100においては約3.8をマークしています！AItuber用途を主眼において設計されています（それ以外もできるよ！） https://t.co/kiywdI5YCs — Holy-fox/子狐 (@Holy_fox_LLM) May 9, 2024 同モデルはMistral系のオープンソースLLM「NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0」をベースに、AITuber（生成AIを使ったバーチャルYouTuber）やAIアシスタントでの利用を想定

製造分野向けの背景パターン画像は良品の検査画像でOK cIDFDの効果を確認するために、半導体製造プロセスを模したベンチマーク画像による評価を行った。半導体の回路パターンをイメージした縞模様を持つ背景パターン画像と、不具合の基になる微粒子や異物をイメージした手書き数字が縞模様の背景画像の上に重なる画像を使用して分類精度の検証を行ったころ、分類精度を従来の27.6％から83.0％に向上させることができた。

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筍好きにはたまらない、ご家庭でも簡単に作れる筍の瓶詰保存方法ですよ。 たいら農園の「大釜湯がきたけのこ」を利用すれば、アクのない柔らかくもコリコリ感のある湯がき筍が一年中楽しめます。 タケノコを美味しく食べれる期間が短いのが悩みの種。 という人にはタケノコの瓶詰がおススメ！ 瓶の中は真空状態だから、風味も食感も採れたてと遜色なく、来年の春まで常温保存ができるという優れものです。 食べたいときにいつでも筍料理が楽しめますよ。 常温で１年は長期保存できる筍の瓶詰めは、３ステップですので、慣れたら大量に作ることができます。ぜひチャレンジしてください。

多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで

転職経験者であれば一度はお世話になったことがあるかもしれない人材紹介会社。人手不足の今、企業と転職希望者との橋渡しをする存在としてより身近なものになっています。 派遣会社の利益率は5.9％前後となっている（画像：厚生労働省「労働者派遣法施行状況調査結果（派遣元に対する調査）」より） しかし2023年は、00年以降で最多の16件の倒産が発生。規模は大きくないですが、コロナ禍前の19年（4件）の4倍と急増しています。 矢野経済研究所の調査によると、人材紹介業の市場は22年に3000億円を超え、年間18％以上の著しい成長を見せています。人手不足に加え、市場規模も拡大しているにもかかわらず、なぜ倒産する人材紹介会社が出てくるのでしょうか。その背景について解説します。 人材紹介会社は許可制　人材紹介会社の倒産が急増している理由を解説する前に、そもそも「人材紹介会社」の定義から説明します。転職エージェ

「GPT-4」を上回る性能で、グラフィカルな文書を読解するLLM技術：NTTの「tsuzumi」にも採用 NTTは2024年4月12日、大規模言語モデル（LLM）の活用により、文書に含まれる図表やグラフなども含めて理解し、自然言語での指示に従って読解／応答する「視覚読解技術」を実現したと発表した。 NTTは2024年4月12日、大規模言語モデル（LLM）の活用により、文書に含まれる図表やグラフなども含めて理解し、自然言語での指示に従って読解／応答する「視覚読解技術」を実現したと発表した。今後、カスタマーサポート業務の補助や自然言語指示による作業の自動化など、オフィスDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進への貢献が期待できる。 視覚読解技術とは、実世界の文書を視覚的に（画像として）理解し読解する技術だ。今日では、図表やグラフ、文字の見た目、レイアウトなどの視覚情報を用いた文書が多く扱

【味が変わる】自宅で最高のコーヒーを淹れたい！ バリスタの愛用道具を聞いてみた 自宅でドリップコーヒーを楽しむために用意したいドリッパー、ドリップポット、コーヒーミル。これらがあれば家のコーヒーがカフェ並みになります。そこで今回は、3度の日本チャンピオンを獲得するなど実績を収めるバリスタ・石谷貴之さんが愛用するコーヒー道具をご紹介。どれも使いやすさと機能性の折り紙付きです！

2005年に株式投資を始め、現在は150億円もの資産を築いている個人投資家の片山晃氏。機関投資家にはない、個人投資家の強みや戦略について、どう考えているか。小松原周氏との共著『改訂版 勝つ投資 負けない投資』も話題の片山氏が、個人投資家にとって必要な想像力について解説する。 事実を知ることによって想像力は養われる 2005年の冬に、あのBNFさんを一躍有名人にしたジェイコム事件が起きました。みずほ証券が1株66万円で売る注文を誤って、1円で66万株と入力してしまった日本一有名な誤発注事件です。 その時、僕はリアルタイムでその様子を目撃していました。ところが、ただの1株も注文を出すことができませんでした。「誤発注」という概念そのものが僕の頭になかったため、今起きていることが何で、それがどんな機会をもたらすのかについて想像力を働かせる材料を持たなかったのです。 しかし、その前年に電通で起きてい

人間は生きているうちに歯は一度しか生え変わらず、一度損失してしまうと取り戻すことはほとんど不可能です。虫歯を防ぐにはとにかくこまめかつ丁寧に歯を磨くことが必要とされていますが、近年虫歯を予防する新たな方法が開発されたとして、さまざまな研究を紹介するニュースレター・Cremieux Recueilが紹介しています。 The Rise and Impending Fall of the Dental Cavity https://www.cremieux.xyz/p/the-rise-and-impending-fall-of-the 虫歯は感染症であり、主に母親から子供へ伝染するといわれています。虫歯の主な原因菌であるミュータンス連鎖球菌(Streptococcus mutans)は糖質を好み、代謝産物として乳酸を生成します。この乳酸が歯のエナメル質を脱灰し、虫歯を引き起こすというわけです。

さまざまな理由で若い頃に勉強ができなかった、無理矢理やらされる勉強はつまらなかった──そんな後悔を心の片隅に持ち続けていた人が、中高年になり、時間や経済的な余裕ができたタイミングで、“学び直し”をするケースが増えているという。実際に学び直しを実践した声優の佐々木望に話を聞いた。 急性声帯炎発症、逆境 が学びのきっかけに 19才で声優としてデビューすると、すぐに頭角を現し、22才のときには声優音楽ユニット「NG5」を結成。アイドル的な人気を博すなど、輝かしい活躍を続けていた佐々木。 しかし、40代に入り、転機が訪れる。長年声帯を酷使してきたことで、急性声帯炎を患い、声がうまく出せなくなったのだ。 「それまでトラブルがなかったので、のどのケアについて無自覚でした。でも、その発声法ではまた声帯を痛めると医師に言われ、発声や演技について基礎から学び直すことに。そのときの参考書に洋書があり、読み進め

東京工業大学は5月にも、博士課程で学ぶ大学院生の起業を支援する専門組織を設立する。気候変動対策や量子コンピューターといったディープテック（先端技術）分野で有望スタートアップの創出を狙う。大学の起業家育成は学部生向けが中心だった。手薄だった院生向けの環境を整え、ディープテックで先行する米欧を追う。東工大は専門組織「Tokyo Tech Startup STUDIO（トウキョウ・テック・スタートア

人物画像ごとにトレーニングする必要はなく、口元だけでなく、瞬きなどの顔全体の表情の変化や、上半身画像の場合、手のジェスチャーも表現できる。 80万個のアイデンティティの以前のデータセットより「1桁大きいく、動的なジェスチャーを備えた」新しいデータセット「MENTOR」に基づいてトレーニングした。 研究者らは論文で、VLOGGERは「身体化された会話エージェント」への一歩だと語る。「プレゼンテーション、教育、ナレーション、低帯域幅のオンライン通信用独立ソリューションとして、人間とコンピュータの対話のためのインタフェースとして」活用できるとしている。 動画はVLOGGERのページを参照されたい。 関連記事 YouTube、生成AIを使ったリアルな動画へのラベル付け義務化開始 YouTubeは、予告どおりクリエイターツールをアップデートし、生成AIで編集あるういは生成したリアルな動画へのラベル付

MM1は、画像とテキストのペア、画像とテキストの混合データ、テキストのみのデータの混合でトレーニングされている。Mixture-of-Experts（MoE）や教師あり微調整でパラメータを300億までスケールアップすることで、比較的コンパクトなサイズでも競合するMLLMに匹敵する結果をベンチマークで達成したとしている。 視覚タスクでは、米OpenAIの「GPT-4V」や米Googleの「Gemini」に匹敵している。 MM1のアーキテクチャなどは公開されていない。Appleの研究者らは論文の結論を「ここで得られた知見が、コミュニティが特定の単一モデルアーキテクチャやデータ戦略を超えて、強力なモデルを構築するのに役立つことを願っている」と結んだ。 Appleの研究者らは、昨年12月ごろから複数のLLM関連の論文を発表してきた。 Appleのティム・クックCEOは2月の業績発表で、年内にAI分

大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ

人の指示に従って画像や文章を生み出す、いわゆる生成AI技術の進歩が著しい。その能力をDNNの学習に利用したいというのは自然な発想である。学習に使える膨大な量のデータを条件を指定して作り出せる上、生成モデル自体の学習に使ったデータを秘匿可能といった利点もある。プライバシーに関わる個人情報や社外に出したくないデータも、一度生成モデルに落とし込めば安全に他者と共有できるわけだ。 こうした利点を狙って、具体的な応用例も登場し始めた。例えば画像認識の分野では、AIが生成した大量のキャプションと画像を使ってDNNを事前学習させる研究がある注1）。 ところが学習に使えるデータの量がごく限られる場合は、話が変わってくる。新しい部品やめったにない故障といったまれな対象の画像を生成しようとしても、わずかなデータで学習させたモデルでは品質の高いデータを作ることが難しい。 このため、事前学習したDNNを個別の応用