AI歌声合成は、もう人の歌声と区別できないレベルに。東北イタコも追加されたNEUTRINOの新バージョン、0.400が無料でリリース｜DTMステーション
今年に入り、AI歌声合成の動きが激しく、その進化のすごさ、クオリティーの高さには驚くばかりです。中でも注目すべきは今年2月に彗星のように登場し、フリーウェアとして公開されたNEUTRINO（ニュートリノ）です。これはSHACHI(@SHACHI_NEUTRINO)さんが開発するフリーのソフトであり、これまで東北きりたん、謡子、そしてJSUT（いずれも学術的に公開されている歌声データベースを利用して開発している）の3つの歌声ライブラリが同梱されてました。そこに9月18日、新たに東北イタコが追加されたのです（9月18日現在、公開されている0.400には東北きりたん、東北イタコのみが同梱。それ以外については後日公開される模様です）。 先日、「AIきりたんに次ぐ第2のAIシンガー、東北イタコの歌唱データベース制作プロジェクトのクラウドファンディングスタート」という記事でも紹介し、無事にクラウドファ
2022年度に未踏ジュニアに採択されたクリエイターが、5月から半年間取り組んできたプロジェクトについて発表を行う「未踏ジュニア 成果報告会」。ここで五島氏と、メンターの尾藤氏が登壇。「カラスからゴミを守るシステム」の開発理由から成果について報告します。 五島氏の自己紹介 尾藤正人（以下、尾藤）：メンターの尾藤です。僕がメンターをさせてもらった、五島くんのカラスを追い返すシステムの発表をお願いしたいと思います。五島くん、どうぞ。 五島舜太郎氏（以下、五島）：はい。みなさんこんにちは。五島舜太郎です。僕は今回「scairecrow」という、カラスからゴミを守るシステムの開発を行いました。 （会場拍手） ありがとうございます。scarecrowとは英語でカカシを意味する単語ですが、今回は「AIの機能を内蔵したカカシ」という意味を込めて名付けました。 では自己紹介です。年齢は13歳、中学1年生です
「Twitterのタイムラインをごちゃごちゃにする仕事」は本当に実在したのか？ 話題の元Twitterエンジニアに聞いた
「Twitterのタイムラインをごちゃごちゃにする仕事」は本当に実在したのか？ 話題の元Twitterエンジニアに聞いた実際にはどういう仕事で、どのようにして導入されることになったのか。タイムラインの「重要度順表示」の導入に関わった、 元Twitterエンジニアのイハラさんにお話を聞きました。 「タイムラインごちゃごちゃにする仕事」で波紋Business Insiderが12月1日に掲載した、「感謝祭の前夜にTwitterをレイオフされた日本人エンジニア」のインタビューが話題になっています（もともとは英語版Business Insiderが11月28日に掲載した記事で、日本版はこれを翻訳したもの）。 インタビューの内容もさることながら、特に注目を集めたのは、インタビューを受けたエンジニアがTwitterで行っていたという「業務内容」でした。 「解雇される前、私はツイッター（Twitter）
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
マイナカードに学校の「成績」 対象小中学生 2023年度にも
保険証や運転免許証との一体化など、デジタル化の鍵を握っていくのが、「マイナンバーカード」。 近い将来、小中学生の学校の成績も管理することになる可能性も。 政府は、小中学生の学習履歴や試験の成績を、マイナンバーカードにひも付け、オンラインで管理する仕組み作りに着手した。 そもそも文科省は、教育データの利活用を進めていて、児童・生徒の個人の学習意欲の変化や理解度をデータとして記録するのは、1人ひとりに合った効果的な学びの実現が目的。 蓄積された記録データをもとに、教員が、1人ひとりに合った指導を行うことができるとしている。 また政府は、こうした個人の学習データのマイナンバーカードへのひも付けを検討していて、2023年度以降の実現を目指している。 小中学生の学習履歴や試験の成績をマイナンバーカードにひも付けることについて、教育評論家の石川幸夫さんは、「メリットとしては、成績そのものが一元管理でき
この前の日経の記事でプリファードの西川CEOが「AIブームはもう終わる」と発言していたのが、とても象徴的なできごとだと感じた。AIブームが終わるというのは、誰もが分かっていて、話題にも良くなっていたが、AIに直接関わっている当事者としては、言い出しにくい雰囲気があった。
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
AIと3Dを利用したアニメ制作 統一性のある背景を様々なアングルから生成｜abubu nounanka
こんにちは。一般クリエイターです。前回からlineart(AI着色)を利用したイラスト製作を色々と試していましたが、lineartを使用することでかなり細部に渡って生成物の形状を制御できることが分かってきました。3D背景と併用することで、統一性のある背景を様々なアングルから描写することができます。これによって「AIが生成する背景は描写毎に形が変わってしまうので、同一室内の複数カットを作成できない」という問題がある程度解決されてしまいました。されてしまいましたよ！ある程度！ なので今回は3D背景モデルを使用して３カットほどシーンを生成させて何かアニメっぽいやつ作りたいと思います。作業手順はだいぶ複雑になりますので、「AIを活かしてなんか作品作りてえな～」と思ってる人向けの内容となっております。AI着色を使用したイラスト作成に関しては前回記事を参照してください。 まずは今回のアニメの舞台となる
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
本ブログでは、OpenAI社から発表されたチャットサービスであるChatGPTの仕組みを紹介していきます。どのようにChatGPTを使うかといった話ではなく、ChatGPTそのものがどのような枠組みの上で成り立っているのかをざっくりと理解できることが本記事のゴールとなります。
コンピュータは難しすぎる｜shi3z｜note
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
このnoteで得られる情報 ・情報伝達を終わらせる方法 このnoteの情報の使い道 ・自社を終わらせる ・敵対企業のChatGPTのbotをハッキングしてこれにして終わらせる どうも。 みなさん、ChatGPTで仕事効率化させてますか？ 世の中にはサイトを要約するとか、メールを要約するとか、そういう便利ツールが集まっていますね しかし・・・それでいいのか？ コミュニケーションとは、相手の気持ちを読み取る事に味わいがあるんじゃないか？ 私はそう思った なのでこれを作った ユーザーが入力した文章に大量の猫と無意味な比喩の文章をぶち込み、解読不能にさせる。 こんなメールが来たらみんなびっくり、ほっこりすること間違いなし。 使い方は以下をChatGPTに入れるだけだ あなたはこれからUserの文章を、以下のルールに従って書き換えるbotになります。 *Userの文章の内容は直接書かず、必ず大量の比
「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
＜日本は「かつて豊かだった」のではなく、もともと貧しかったのだ。事実、日本の労働生産性の順位はこの50年間ほとんど変わっていない。昔から傑出した技術大国であったという自らの「勘違い」に向き合わねば、日本経済はトンネルを抜けることはできない＞ 「日本はAI後進国」「衰退産業にしがみついている」「戦略は先輩が作ったものの焼き直しばかり」。ソフトバンクグループの孫正義社長による手厳しい発言が話題となっている。多くの人が薄々、感じている内容ではあるが、公の場では慎重に言葉を選んできた孫氏の性格を考えると、一連の発言は異例であり、事態が深刻であることをうかがわせる。 実際、日本は多くの面で先進国から脱落しており、ここから再度、上位を目指すのはかなり難しい状況にある。私たちには、日本はもはや後進国になったことを認める勇気が必要かもしれない。 数字で見ると今の日本は惨憺たる状況 このところ日本社会が急速
日本マクドナルドが、ポテトが揚がったときに店内で流す音声「公式ティロリサウンド」を配布。「アラーム音にして目覚めるもよし、ご自身でリミックスして楽しむもよし。ご活用ください」という。 日本マクドナルドは1月17日、ポテトが揚がったときに店内で流すタイマー音「公式ティロリサウンド」の配布を始めた。使い方について「作業用BGMとして流すもよし、アラーム音にして目覚めるもよし、ご自身でリミックスして楽しむもよし。ぜひご活用ください」（同社）としている。 同音源を利用した楽曲「ティロリミックス」の公開に合わせた施策。これまでも音源を加工した楽曲などは公開していたが、オリジナル音源を公式に配布するのは初めてという。 関連記事 チキンを温めるゲーミングPC、KFCが正式発表 「ネタじゃなかったの？」ネットざわつく KFCのゲーム部門KFC Gamingが、プレイ中にフライドチキンを温めるゲーミングPC
すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
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個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること - Lean Baseball
エンジニアの辛い仕事を消す本かも（多分） 2014年の秋にリクルートに転職してから何社か経て今も自社サービスのエンジニアとして働いてるマンです. リクルートに入ったとき, そしてその後の転職先*1などなどで, 社内外問わずのコミュニケーションの辛さ. 社内調整, 顧客折衝etc... コードじゃなくて, ドキュメントを書く仕事の辛さ. プレゼンテーション・説明そのもの. 技術わかんない上司に説明(ry*2 みたいな経験をたくさんしました&これはエンジニアをやってたら誰でも直面する事態かなと思います, 自社サービス企業だろうがSIer/受託開発の企業だろうが. そもそも, 昔の調査にもそんな雰囲気ありますし, おそらく今もさほど変わらないでしょう. ...ということを, 前回のブログの執筆中および反響で改めて思い*3, そういえば自分はこの辺, 元々ITコンサルタント*4だった時に学んだこと
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
Some Indian government websites have allowed scammers to plant advertisements capable of redirecting visitors to online betting platforms. TechCrunch discovered around four dozen “gov.in” website links associated with Indian states,…
いつもご覧いただきありがとうございます。 画像記載のプロンプトはあくまでも一例です。 「ここ違うよ！」「ここはこうならないのかな？」「もしかしてあれ出来るのかな？」 こんな考えや疑問が湧いた場合には、是非一度プロンプトや手法の改良にチャレンジしてみてください。 プロンプトの詳しい使い方はブルペンさんのこちらの記事をご覧ください。 DLファイルは最下部にあります。 ※各セクションは単なる記号表記であり、意味はありません 1.MAmaid dress with lots of frills and ribbons, (closed collar long-sleeved blouse with frilled and ribbon:1.2), lace, apron, headdress, (a volumey pannier under a long petticoat:1.3), wris
商用でも利用可能なAI音声合成ソフトウェア『VOICEVOX』がオープンソースとして無料でリリース｜DTMステーション
本日8月1日、音声合成技術の世界に、また画期的な動きがありました。「Seiren Voice」や「Yukarinライブラリ」の開発者としても知られるヒロシバ（@hiho_karuta）さんが、ITAコーパスを利用した商用利用も可能なAI音声合成システム、VOICEVOXなるソフトウェアをオープンソースのとして無料でリリースしたのです。具体的には現時点Windowsで動くシステムで、「ずんだもん」および「四国めたん」の声でテキストを読み上げるシステムとなっています。 これがオープンソースとなったことで、一般ユーザーが自由に利用できるというだけでなく、さまざまなシステムに組み込んで喋らせることが可能になったのが画期的なところ。たとえばロボットなどに組み込んで対話型のシステムを作ることや、観光案内システムに導入して喋らせる……といったこともできるほか、クラウド型のシステムを構築し、ブラウザを経由
ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
パワー系精神科医 on Twitter: "DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC"
DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC
要約 Qiita記事がトレンドインすると、瞬間的にWebサービスへのアクセス数が急増するが、数日でアクセス数は元に戻ってしまう。 そこで以下の施策を速攻で打ってバズっているうちに有益な学びを得るべきと考え、本記事はそれを実践した結果を実データと合わせて説明している。 事前登録フォームを作って興味を持ってくれた人と繋がる Twitterやはてぶのコメントからどうして興味を持ってくれたのか考察する 有料機能を作って単なるバズなのか、本当にニーズがあるのか判断できるようにする バズる１週間前にやっていたこと 3日でツールをサクッと作った 英語面接や仕事で海外の人とやりとりをするときに「ちょっと難しい質問」をされると、途端に5歳児になってしまう自分が恥ずかしくなり、DeepLで英語の勉強をするツールを作った。 自分が使うだけのつもりだったので、アカウント機能などはなく、コアな機能１つを実装しただけ
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
フォローフォロワー時代の終焉｜えとみほ
これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持たせるよりも、プラットフォームが力を持たないといけないからです。 https://t.co/3LtEfi0Lzh — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 たとえば、個人に力がある状態だと「他のプラットフォームに移りますー」というと、お客さんが逃げちゃうわけです。プラットフォームが個人の取り合いになってしまい、競走が生まれ個人ユーザーが得をする世界になる。 — けんすう (@kensuu) August 2, 2022 個人の力を削いで、アルゴリズムの力で閲覧させるようにすると、個人が他のプラットフォームにいくと、数字が目に見えて落ちるので、他の
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版｜Anno Takahiro
画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニア兼SF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabでAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
AI の次の重要な一歩
AI は、Google が現在取り組んでいる中で最も本質的なテクノロジーです。AI は、医師による病気の早期発見の支援や、自国語での情報へのアクセスなど、人々、ビジネス、コミュニティの潜在能力を引き出します。そして、数十億人の生活を大きく改善できる新しい機会を提供します。6 年前から、私たちが Google の方向性を AI 中心に再編し「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」という Google のミッションを果たす最も重要な方法に AI を据えているのは、これが理由です。 以来、私たちは全面的に AI への投資を継続し、Google AI と DeepMind のチームは最先端のテクノロジーを進化させています。現在、AI の計算規模は半年ごとに倍増していますが、それはムーアの法則よりもはるかに早いペースです。同時に、高度なジェネラティブ AI と大規模言語モ
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中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用
AIお姉ちゃんへの道 - nomolkのブログ
データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
AIブーム終焉の意味するところ｜Ryota Kanai
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
ゲームで学べる、Pythonプログラミング学習サービス「novoc studio」リリース
ChatGPTの仕組みを理解する | HireRoo Tech Blogs
ChatGPTで仕事を非効率化する｜かりみや
日本はもはや後進国であると認める勇気を持とう
Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
マクドナルドが「ティロリティロリ」音源を配布 「ぜひご活用ください」
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
隠岐 和史 ｜ ovice on Twitter: "OpenAIが出資している英会話アプリSpeak 1ヶ月ほど利用してるけどとにかく凄い ・自分で状況を設定してフリートーク可(1,2枚目) ・フレーズが思いつかなくてもワンクリックで適切なヒント表示(3枚目) ・改善案をフィードバック(4枚目) これからはAIと話して語学を学ぶのが当たり前になりそう https://t.co/oKoYdZQcQG"
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
TechCrunch | Startup and Technology News
【プロンプト公開】コスカタログ50選｜愛音 雅👗AI Fashionista
シンギュラリティは来ない - きしだのHatena
Netflixを支える推薦システムの裏側｜masa_kazama
NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
サクっと作った英語学習サービスがバズって1週間以内にやったこと - Qiita
AIによるボイスチェンジャーソフト「Voidol」が期間限定で無償配布
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
図解Stable Diffusion