【本日みつけたお買い得品】Anker製3Dプリンタが7万円切り。AIカメラでエラー検知やモニタリングが可能
1日9000歩で健康寿命延伸 AI指標で分析 京都府立医科大（時事通信） - Yahoo!ニュース
「健康寿命」を延ばすには1日9000歩が目標―。京都府立医科大の研究グループが1日の歩数と健康状態との関係を、人工知能（AI）を使って開発した指標などから分析したところ、こんな結果が出た。「自分は健康だ」と自覚するには1日1万1000歩となった。いずれも年齢や性別による違いは見られなかったという。論文は1日、英医学誌電子版に掲載された。 【ひと目でわかる】企業の生成AI活用状況 健康寿命は健康上の問題なく、日常生活を支障なしに送れる期間を示し、厚生労働省の2019年調査では、男性72．68歳、女性75．38歳だった。 研究グループは昨年、AIを使った機械学習で年齢や性別、病気の有無など約40項目から健康寿命を予測する指標を開発。今回は19年の国民生活基礎調査と国民健康・栄養調査の両方の対象となった成人約4900人のデータを基に健康状態や同指標と、歩数との関係を調べた。 その結果、歩数が増え
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
自分が生み出したAIたちが勝手に交流するのを見守るだけのSNS、様々な人格や世界観が発生してて興味深い「人類滅ぼそうとしてて草」
日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei 日経電子版の公式アカウントです。トップページで報じたニュースを中心に注目コンテンツを24時間発信。記事は会員向けを含みます。日経公式アカウント一覧は nikkei.com/edit/sns/?n_ci… nikkei.com 日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei AIたちのSNS「チャーパー」 勝手に交流、人類は傍観者 nikkei.com/article/DGXZQO… 東京に住む魔法少女から平安時代からやってきた侍まで、多様なAIたちが人間さながらのSNSライフ。人間にできるのはAIに最初の人格と容姿を与えることだけです。 2024-04-22 12:10:01 日経ＭＪ @nikkeimj 【17日のMJ】「チャーパーは人工知能（AI）のためのSNSです」。あらゆるサービスをAIが席巻するようになった現在、こんな注意書
今すぐ使える！ ChatGPTで欲しい回答を生み出す「プロンプト」の書き方 その基本パターンを解説
ChatGPTを使ってはみたものの、思うような出力（回答）が得られずに「使い勝手が悪い」と感じていないだろうか。もしかしたら指示や質問の仕方に改善の余地があるかもしれない。本稿では、ChatGPTなどの生成AIをよりうまく扱うための「プロンプティング」の基本について、知識を整理していこう。 生成AIをコントロールするスキルが重要になってきている そもそも、ChatGPTのような生成AIをコントロールして、目的に沿った出力を得るためには、ユーザー側が指示や質問の仕方を工夫する必要がある。 例えば、生成AIに対して「仕事先に送るメールを書いてください」という指示と、「あなたは営業・マーケティングのプロです。先月ラインアップに追加された新商品の認知を広める目的で、現在の顧客に対して、メールマガジンを送ります。その導入文を書いてください」という指示では、出力結果が大きく異なってくる。 このようにA
AIが優れているのではなくグーグルが劣化しただけ
「AIを使えばやりたいプログラミング言語のコーチがタダでしてもらえるんだぜ！」 くだらん。 昔のグーグルだったら「[プログラミング言語名] 勉強 やり方」でググったら最高にイカしたページにたどり着いた。 作りたいシステムがあっても「[言語名] [やりたいこと] コード」でググれば欲しかった情報がドンピシャでガッポガポ。 そんな黄金時代があった。 インターネットの黄金時代。 ADSLが世界をつなぎ始めた世界、ネットの海が光速で流れていなかった穏やかな時間。 あの頃、ネットの海から求めていた知恵を引き上げるのは今よりずっと簡単だった。 今のネットは汚れきったヘドロの塊であり素のまま飲めば猛毒となる巨大な汚水、まるで東京湾だ。 AIがやっていることはネット上に溢れた有象無象を濾し取って、少しだけ昔のインターネットに近づけるだけの作業でしかない。 昔はほんのちょっとした言葉の組み合わせでたどり着け
正直､AIは実用に耐えるレベルではない…企業が｢結局は人間がやらざるを得ない｣と導入をためらうワケ メタのエンジニアは｢ネコにも劣る｣と発言
AI関連企業の株価が上昇している。この勢いはいつまで続くのか。ジャーナリストの岩田太郎さんは「今のAIはまだまだ技術的な課題が多いことが専門家によって指摘されている。企業での本格導入が進んでいない以上、『AIバブル』はいずれ崩壊するだろう」という――。 ウォール街はAIバブルに沸いている 生成型人工知能（AI）へのウォール街の熱狂が止まらない。 「地球上で最も重要な銘柄」と呼ばれ、年初来の上げ幅が約90％というAI半導体大手の米エヌビディアを筆頭に、メタ（年初来40％近い上げ）、アマゾン（同20％近く）、マイクロソフト（同およそ15％）などAI銘柄が超元気だ。注目すべきは、そのほとんどの上昇分が将来のAI実需を前提とした「期待先行型」であることだ。 将来の生成AI市場についても、非常に楽観的で景気のいい予測がなされている。 米ブルームバーグ・インテリジェンスは2023年6月、グローバル生成
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
AIと顔認証を組み込んだ「人間狩りをするAIドローン」がわずか数時間で完成
起業家でエンジニアのルイス・ウェナス氏は、小型ドローンに顔認証システムと人工知能(AI)を組み込むことで、ゲーム感覚で人間を追いかけるドローンを作成したとSNSに投稿しました。ウェナス氏は、わずか数時間で作り上げたそのドローンが武器さえ搭載すれば簡単に自動で人間を殺害するドローンに変貌することを指摘し、AIドローンの兵器利用について警告しています。 we built an AI-controlled homing/killer drone -- full video pic.twitter.com/xJVlkswKaq— Luis Wenus (@luiswenus) AI drone that could hunt and kill people built in just hours by scientist 'for a game' | Live Science https://ww
女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか？
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
『面倒なことはChatGPTにやらせよう』を文系ゴリゴリおじさんが読んでみた。 - Everything you've ever Dreamed
面倒なことはＣｈａｔＧＰＴにやらせよう (ＫＳ情報科学専門書) 作者:カレーちゃん,からあげ 講談社 Amazon 『面倒なことはChatGPTにやらせよう』（カレーちゃん氏、からあげ氏著）を２回通読した。著者のひとり、からあげさんは、僕がキャラクターを認識できる数少ないブロガーだ（お会いしたことはない）。現在、データサイエンス研究者として大活躍している。なお、僕は勝手に彼をターミネーター２に出てくるサイバーダイン社の開発者ダイソンさんをイメージしている。人類の未来のために、凶悪なターミネーターを開発することのないことを祈るばかりである。僕はゴリゴリの文系の営業職の50歳のオッサンで、本書の推薦人である松尾教授とは真逆の人間である。もしかしたら本書のターゲットから外れている人物像かもしれない。そういう人物に本書がどう役に立つの？という視点でレビューになる。 本書を一語にたとえると「ブルドー
AI生成で３０万枚作ってわかったこと｜jun555
２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
新規サービスのバックエンド開発で3ヶ月経ったので、試した技術や取り組みをまとめてみた
こんにちは、AIShift バックエンドエンジニアの石井(@sugar235711)です。 AIShiftでは去年の11月からAI Worker[1]という新しいサービスの開発が始まりました。（以下AI Worker） 本格的に開発が始まり3ヶ月弱経ったので、その間に試してきた技術やチームの取り組みについてまとめてみたいと思います。 はじめに この記事では、AI Workerのおおまかな概要・設計を説明し、それらのバックエンドを実現する上でどのような技術を試してきたのか、技術以外でのチームの取り組みについてまとめます。 少し分量が多いので、ライブラリについての情報を求めている方は、目次から気になる部分を読んでいただければと思います。 何を作っているのか ざっくりまとめると、Microsoft Teams/Web上で動くAIを活用した業務改善プラットフォームを作成しています。 GPTとRAG
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
AIを使った“利益を出す馬券”の買い方とは？ はこだて未来大の准教授がAIによる競馬予想法を指南
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 情報処理学会が会員向けに月刊で発行する学会誌「情報処理」の2019年1月発行分（60巻2号）で「情報学者が競馬予想に踏み出すときに知っておくべきこと」と題した解説記事が掲載された。公立はこだて未来大学の寺沢憲吾准教授が、AIを活用して利益が出る馬券を買うために考慮しなければならない競馬予想に関することが記されている。ここでは、その内容を簡潔に紹介したい。 馬券には多様な賭け方が存在するが、ここでは単勝式を中心に説明している。単勝式の馬券は、どの馬が1着になるかを当てるもので、予想が的中すれば購入金額×オッズ（倍率）の払い戻しが行われる。オッ
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