無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した（発表時のニュース記事）。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル（LLM）、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限（具体的な回数は明記されていない）はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK（使い方はちょっとわかりにくいのでこち
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにしてしまう」プラスアルファの仕事だ。大義名分がなければ他部署に依頼するのも難しい。 そこで頼れる相棒となるのが、生成AI（ジェネレーティブAI）だ。 AIプロピッカーの三菱総合研究所・比屋根 一雄さんはこう予測する。 「みんながミクロな意思決定に生成AIを使って、少しでも良い意思決定ができるようになると、世の中全体がデータに基づく合理的で無駄の少ない仕事をできるようになる。壮大なことを言えば、低いと言われている日本の生産性が、少しでも上がるのではないかという期待もしています。」 では、具体的にどの生成AIツ
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iPhoneにChatGPTが統合 最新モデル「GPT-4o」で応答 OpenAIアルトマンCEO「きっと気に入ってもらえる」
iPhoneにChatGPTが統合 最新モデル「GPT-4o」で応答 OpenAIアルトマンCEO「きっと気に入ってもらえる」 米Appleは6月10日（米国時間）、iPhoneなどの製品に米OpenAIのAIチャット「ChatGPT」を統合すると発表した。ChatGPTからは最新モデルの「GPT-4o」が利用可能で、音声アシスタント「Siri」などと連携する。ChatGPTのアプリなどを立ち上げずに、iPhoneのホーム画面から直接起動できるという。なお、文章や画像をChatGPTに送る前には、ユーザーに許可を求める仕様だ。
画像生成ソフトウェア「ComfyUI」のノードにキーロガーが仕込まれていたことが発覚、クレジットカード情報やパスワードなど全ての入力が筒抜けに
ノードベースの画像生成ソフトウェア「ComfyUI」向けに作られたノードの一つ「ComfyUI_LLMVISION」にマルウェアが仕込まれていることがわかりました。発覚後、ComfyUI_LLMVISIONのGitHubリポジトリが削除されています。 PSA: If you've used the ComfyUI_LLMVISION node from u/AppleBotzz, you've been hacked byu/_roblaughter_ incomfyui クリエイターのロブ・ラフター氏がRedditで共有したところによると、ComfyUI_LLMVISIONをインストールして使用した場合、ブラウザのパスワード、クレジットカード情報、閲覧履歴がWebhook経由でDiscordサーバーに送信されてしまうとのこと。 ラフター氏自身も影響を受け、ComfyUI_LLMVISIO
無料かつ匿名でブラウザからChatGPTやClaude 3などのAIが使える「AI Chat」をDuckDuckGoがリリースしたので使ってみた
プライバシー重視の検索エンジンやブラウザを展開するDuckDuckGoが、GPT-3.5やClaude 3、Llama 3、Mixtral 8x7BなどのAIモデルを匿名かつ無料で使用できるサービス「DuckDuckGo AI Chat(AI Chat)」をベータ版でリリースしました。AI Chatはブラウザから簡単に利用できるとのことで、実際に使ってみました。 DuckDuckGo AI Chat: anonymous access to popular chatbots https://www.spreadprivacy.com/ai-chat/ AI Chat https://duckduckgo.com/?q=DuckDuckGo&ia=chat DuckDuckGo AI Chat Privacy Policy and Terms of Use https://duckduckg
デジタルプロダクション「factory4」でアプリやさまざまなIoTプロジェクトのUIUXデザインを手がける新谷友樹さんが、UIやUXにまつわるトピックについて解説する本連載。今回のテーマは「GPT4oを活用したウェブサイトづくり」です。 こんにちは！株式会社Cosmowayが組織するデジタルプロダクション「factory4」のUIUXデザイナー新谷です。 今回は先日OpenAIが発表した新たなAIモデル「GPT-4o」を使ってウェブサイト（LP）を作成してみました。GPT-4oのパフォーマンスを知ること、そしてデザイナーが生成AIとどう関わっていくべきかを探るきっかけにすることが、今回の目的です。 前提として「GPT-4o」がゼロベースでウェブページを作成することに向いているツールではないと思いますが、チュートリアルの要素と今後の可能性を知るためにあえて取り組んでみました。 GPT-4o
はじめにOpenAIの元社員がリークした文書が話題になっています。「Situational Awareness: The Decade Ahead」と題されたこの文書は、AGI（汎用人工知能）や超知能の開発と、それがもたらす影響について詳細に分析している内容です。 この元社員はOpenAIのスーパーアラインメントチームに所属ということで、まさにこの文書の内容を専門として扱っていた方です。 AGIやその先の超知能への道筋、そして超知能時代に何が起こるのかとその対策に関して、ここまでまとまった文書をみたのは初めてでした。 そこで、この文書の内容を解説するスライドを作成してみました。元の文書は英語で165ページ程あるため、元々は私自身が素早く概要を掴むために、AI（Gemini 1.5 Pro）で要約したものがベースになっています。 AIの要約は間違う可能性があるので、全ての内容に引用元を記載し
Gemini 1.5 Proのマルチモーダル機能により、ソース内の画像やチャートに関する質問にも応える。 ソースを選択すると、データに基づく要約を表示し、その下のプロンプト枠で質問できるようになる。回答の文末には数字のついたラベルが表示され、ラベルにカーソルを合わせるとその文の根拠となるソースの部分が表示される。 また、ソースに基づいて、FAQ、ブリーフィング資料、学習ガイドなどの形式に変換する機能も追加された。 上の画像は、本稿筆者がNotebookLMに関するGoogleの2件の公式ブログのテキストと、アイティメディアのGoogle I/Oの記事のURLをソースとして指定したものだ。日本語設定のGoogleアカウントでは回答が日本語で表示されるが、日本語の記事へのURLの内容は元記事がシフトJIS形式の日本語テキストをUTF-8エンコーディングとして解釈されてしまったために文字化けして
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『エヴァ』は現実につくれるの？ “透明マント”稲見昌彦教授に聞く、フィクションからエンジニアが学べること【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス『エヴァ』は現実につくれるの？ “透明マント”稲見昌彦教授に聞く、フィクションからエンジニアが学べること【フォーカス】 東京大学先端科学技術研究センター 教授 稲見 昌彦 博士（工学）。人間拡張工学を専門分野とし、特定の対象物を透明かのように見せられる「光学迷彩」技術を手がけたことで世界的に知られる。人間の肉体の限界をテクノロジーの力で広げる「自在化技術」の開発や、自在化による認知心理の変化について分析する「稲見自在化身体プロジェクト」では研究総括を務める。少年時代にSF映画「地球最後の日」を鑑賞したとき、僅かな人数しか搭乗を許されない脱出ロケットの乗員に科学者が選ばれるのを見て、「あ～科学者になれば地球が滅んでも生き残れるんだ」と思ったことがある。 プロフィール（東京大学 先端科学技術研究センター公式サイト内） 稲見自在化身体プロジェクト ロボット技術やVRなどを駆使し、
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AI時代に一人勝ち。NVIDIAの「CUDA」がIntelやAppleを蹴散らし業界の“実質的なスタンダード”になった背景を中島聡が徹底解説 - まぐまぐニュース！
空前のAIブームの中にあって、その開発の現場で「一人勝ち」とも言うべき圧倒的なシェアを誇っているNvidia（エヌビディア）のGPU向け開発環境「CUDA」。IntelやAppleといったライバルたちを尻目に、いかにしてCUDAはトップに登り詰めたのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では世界的エンジニアとして知られる中島聡さんが、CUDA誕生の経緯から業界の「事実上の標準」となるまでを詳しく解説。さらにMicrosoftが5月20日に発表した「Copilot+PC」に関して、中島さんが注目したポイントを記しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：NvidiaのCUDAが今の地位を築いた経緯 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシ
GPT-4などの大規模言語モデルは非常に高い性能を有していますが、各モデルがどのような思考を経て応答を出力しているのかは開発者ですら把握できていません。新たに、OpenAIが大規模言語モデルの思考を読み取る手法を開発し、GPT-4の思考を1600万個の解釈可能なパターンに分解できたことを発表しました。 Extracting Concepts from GPT-4 | OpenAI https://openai.com/index/extracting-concepts-from-gpt-4/ Scaling and evaluating sparse autoencoders https://cdn.openai.com/papers/sparse-autoencoders.pdf 一般的なソフトウェアは人間の設計に基づいて開発されているため、各機能の仕組みを理解した上で機能を修正したり安
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AIモデルに「キルスイッチ」を義務付けるカリフォルニア州のAI安全法案はAIスタートアップの撤退を余儀なくするだけでなくオープンソースモデルなどに損害を与えるとして非難が集まる
シリコンバレーのベンチャーキャピタリストやテクノロジー業界で働く人々は、カリフォルニア州議会で審議中の「AI安全法案」が大手AI企業の一部に事業方法の変更を迫る可能性があるとして、警鐘を鳴らしています。 Silicon Valley in uproar over Californian AI safety bill https://www.ft.com/content/eee08381-962f-4bdf-b000-eeff42234ee0 Tech Companies Challenge California AI Safety Legislation - WinBuzzer https://winbuzzer.com/2024/06/08/tech-companies-challenge-california-ai-safety-legislation-xcxwbn/ Silicon
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Appleが新たなパーソナルAIの「Apple Intelligence」を発表、OpenAIとの提携でSiriがChatGPTをサポート
2024年6月11日2時からAppleが開催している年次開発者会議「WWDC24」の基調講演で、iPhone・iPad・Macで使える新しいパーソナルAI「Apple Intelligence」を発表しました。 iPhone、iPad、MacにApple Intelligenceが登場 - Apple (日本) https://www.apple.com/jp/newsroom/2024/06/introducing-apple-intelligence-for-iphone-ipad-and-mac/ Appleのイベント - Apple（日本） https://www.apple.com/jp/apple-events/ WWDC 2024 — June 10 | Apple - YouTube 私たちは長年人工知能(AI)や機械学習を活用してきました。 近年の生成知能と大規模言語モデ
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムでは一般的に、断片化されたテキストをEmbeddingによってベクトル化し、関連する情報を検索、そして質問に回答するという形式が採用されるかと思います。 しかし本来、RAGのデータソースは断片化されたテキストに限定はされていません。その一つとして、Knowledge Graph(知識グラフ)というものが存在します。 本記事では、そんなKnowledge Graphを利用した新しいRAGのシステム、GNN-RAGについて紹介します。 サマリー GNN-RAGは、Knowledge Graphから関連するデータの取得にGNNを使用します。この手法を利用することで、既存のKnowledge Gr
LLMにまつわる"評価"を整理する
「LLMの評価」というフレーズを見て、どんなことを思い浮かべるでしょうか？ おそらく大半はLLMモデル自体の評価のことを思い浮かべると思います。新しいモデルが出てきた時に𝕏で見かける「GPT-4o のMMLUベンチマークは89%!」みたいなアレ。 ですが、プロダクト開発にLLMを使っている人の間では、プロンプト等が十分な品質を出しているかの確認などにも評価という言葉を使っていることは多いのではないかと思います。 うまい具合に後者を区別するためにいい感じの呼び名を付与したい気持ちがあるのですが、英語圏での例を見てみるとシンプルに"Evals"と呼んでることもあれば Evaluating LLM System Evaluating LLM-based Applications などなど表現の仕方は様々になっています。 そしてそのプロダクト開発文脈での評価も、実態としてはオフライン評価やオンラ
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めちゃ便利になった 無料版「ChatGPT」新機能の使い方まとめ【最新版】 (1/5)
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
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国立市のマンション、完成間近で解体へ 積水ハウスが「廃止届」提出：朝日新聞デジタル
OpenAIがGPT-4の思考を1600万個の解釈可能なパターンに分解できたと発表
「学術の終わりの始まり懸念」梶田隆章氏ら学術会議の歴代会長が声明：朝日新聞デジタル
「神様」角栄は言った「鉄道は赤字でよい」 ローカル線存廃の行方は：朝日新聞デジタル
両陛下の愛猫の写真を公開 園遊会で話題に 宮内庁：朝日新聞デジタル
歴史公文書など139冊誤廃棄、不明に 千葉県の「永久保存」対象も：朝日新聞デジタル
松重豊さん語る ガリッガリの腹とロック 思わず号泣した声欄の投稿：朝日新聞デジタル
「隠蔽が許せなかった」情報漏らした疑いで逮捕の前県警幹部が陳述：朝日新聞デジタル
言われるがまま寄付した…母の突然の告白 旧統一教会と闘う娘の9年：朝日新聞デジタル
GNN-RAGで7BモデルでもGPT-4と同等の性能を引き出す
塾で教え子に「1千回以上盗撮した」 経営の男供述、小中学生被害か：朝日新聞デジタル
4月の実質賃金、25カ月連続マイナス 過去最長を更新：朝日新聞デジタル
アイドル、芸能人のセカンドキャリア支援相次ぐ 秋元康氏、元人気俳優ら：朝日新聞デジタル
岐阜・池田町の前町長、官製談合疑いで逮捕 セクハラ巡り4月に辞職：朝日新聞デジタル
鹿児島県警に監察実施へ 警察庁長官「前部長の主張、捜査で確認」：朝日新聞デジタル