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AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
子供のころから流行りの音楽が好きになれなかった。同級生の聴いている音楽には興味がなかったが、明らかに男子と女子では傾向が違った。女子が好きな食べ物、ファッション、ドラマ、映画、ゲームというものはある。音楽だけ特殊で、性差による傾向がない訳がない。自分は女性的なものにあまり惹かれないが、一般的に男子の好きな傾向のあるハードな音楽は苦手だ。 去年は海外の音楽を掘るようになり、海外の音楽メディアも読み漁った。自分の好きな音楽を評価している記事や求めている解説記事が、日本より豊富であることにふと気が付いた。 Guardianは2019年のベストを選んだライター名と何を選んだかを公表している。とてもオープンだ。手間がかかって大変だったが、全員の性別を調べてみた。38.6%が女性だった。日本はと言えば、下記の通り。SNSのタイムラインでも、女性音楽ライターや音楽評論家の名前を見ることはほとんどない。渡
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
科学的根拠が明示されない日本の感染症対策の咎 【対談】西浦博・京都大学大学院教授×森田朗・NFI代表理事（前編） | JBpress (ジェイビープレス)
政策決定者は完成症対策と経済活動の「両立」を唱えるが、その政策決定の裏に根拠があるかといえば明示的なものは何もない（写真：ZUMA Press/アフロ） 少子高齢化と人口減少が進むわが国の社会の質を維持し、さらに発展させるためには、データの活用による効率的な社会運営が不可欠だ。一方で、データ活用のリスクにも対応した制度基盤の構築も早急に求められている。新型コロナウイルスの世界的な感染拡大によって、これまでの経済、社会のあり方は大きく変わろうとしている。 その中で、日本が抱える課題をどのように解決していくべきか。データを活用した政策形成の手法を研究するNFI（Next Generation Fundamental Policy Research Institute、次世代基盤政策研究所）の専門家がこの国のあるべき未来図を論じる。 今回は、新型コロナウイルス感染症対策専門家会議のメンバーを務め
笑って、泣いて、鳥肌総立ち。プレイ後は完全に放心状態に…。傑作ADV「EVE ghost enemies」を、一人でも多くの人に伝えたいと思った話 傑作ADV「EVE ghost enemies」を、一人でも多くの人に伝えたいと思った話
笑った。 泣いた。 そして、何度も鳥肌が立った。 結論から言おうーー。 「EVE ghost enemies」は、アドベンチャーゲーム史上に残る大傑作と言っても過言ではない作品だった。 巧妙に組まれた伏線。物語に込められたメッセージに何度も心を揺さぶられ、本作をクリアした現時点（2022年7月9日 22時14分）で、いまは文字通り“完全に放心状態”となっているほどだ。 ゲームでこんな気持ちにさせられたのは、5年ぶりーーいや、もしかしたら10年ぶり以上かもしれない。 そして、「このゲームを一人でも多くの人に伝えたい」という、すべてはその一心で、いま筆を取っている。 少なくとも、「アドベンチャーゲームが好きだ」と自認する人には、絶対に絶対に本作を遊んでみてほしいと思っている。筆者もこれまで、数々の名作アドベンチャーゲームをプレイしてきたが、本作の面白さ/感動は、それらと匹敵……あるいはそれ以上
概要 「夢色水車」という Twitter API v2 を使用した Twitter の市場調査サービスを作りました。 2023/02/09 追記 Twitter API の仕様変更に伴い本サービス「夢色水車」の更新を停止しました。 リリースからこれまでたくさんのアクセス本当にありがとうございました 🙇 サービスの更新は停止しましたが最後に Github にソースコードを公開しました。 これから Twitter API を使い始める方、Go や Next.js を学習している方に少しでも助けになればと思います。 使い方や詳細は各 README.md に記載しています。ライセンスの範囲でご自由にお使いください。 フロントエンド: バックエンド: 開発のきっかけ みなさんは今、作りたいものはありますか？ Twitterを見ていると、「ポートフォリオ作成や個人開発をしたいけれど作りたいものがない
職務質問裁判の控訴は棄却された。判決文は以下から読むことができる。 https://github.com/EzoeRyou/calling-110-is-suspicious 2年前の7月3日、職務質問を受けた。 警察官に職務質問をされた話し この職務質問は明らかに違法であると感じたので、弁護士に相談の上、東京都に対して国賠訴訟を起こした。警察官というのは各都道府県の下に位置する行政組織なので、警察を訴えるというのは、その警察の所属する都道府県を訴えるということになる。 一審判決は請求棄却。理由としては、「最初の10分間は不審事由がないが、刃物などの危険物を入れることができるリュックを背負っていたから声をかけ10分間その場にとどめて話をするのは違法ではない。このとき110番通報を要請したことは不審事由にあたりその後の1時間20分の職務質問は不審事由が存在するために合法である」というわけのわ
2021年 は Fullstack Next.js 元年なので、有望な Next.js 系フレームワークを全部試した
この記事は、Next.js Advent Calendar 2020 の6日目。 突然だが、2021年 は Fullstack Next.js 元年になる。 その理由として自分は以下のものがあると思っている。 ベストプラクティスとしての TypeScript のデファクト化 Next.js の Dynamic Routes による動的パス、 getStaticProps/getServerSideProps による使い勝手の向上 Vercel によるISRの発明 prisma の成熟 Vercel / Serverless / Cloudflare Workers / Cloudrun 等による Node.js サーバーの運用コスト減 参考: Frontend Study #1: 基調講演 - Frontend 領域を再定義する Blog - Next.js 9.3 | Next.js R
Reactを取り巻く状態管理の潮流を学ぼう。HooksやServer Componentsなどの登場で何が変わるか｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Reactを取り巻く状態管理の潮流を学ぼう。HooksやServer Componentsなどの登場で何が変わるか Reactを取り巻く状態管理のアプローチは変化を続けていますが、いま知っておくべき手法とはどのようなものでしょうか。小林 徹（@koba04）さんに、現在、そしてこの先の状態管理について執筆いただきました。 こんにちは、小林（@koba04）です。 2019年5月に『SPAにおける状態管理:関数型のアプローチも取り入れるフロントエンド系アーキテクチャの変遷』という記事を書きましたが、そこから2年以上が経過し、Reactを用いた状態管理は大きく変わりました。本記事ではReactを取り巻く状態管理の変遷について解説します。 広がるReduxの採用 Hooksの登場 コンポーネントツリーから独立した状態管理 Concurrent Featuresによる新しいユーザー体験 状態とキャ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」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。 筑波大学落合研究室の研究チームが開発した「Goshuin 2.0: Construction of the World’s Largest Goshuin Dataset and Automatic Generation System of Goshuin with Neural Style Transfer」（御朱印2.0）は、テキストから御朱印を自動生成する学習ベースのシステムだ。訓練用のデータセットは、寺社1000カ所以上を訪問し取得した御朱印を基に大規模にデータ化した。 御朱印とは、日本の神社やお寺に参拝した証として集められるものだ。御朱印はおおむね、印章と寺社の名称や本尊／祭神の
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
先日Herokuの完全有償化が発表されて以降、蜘蛛の子を散らすようにHerokuからの脱出が図られています。 そんなわけで概ねHerokuの代替となりそうな無料サービスを紹介していきます。 ほとんどの代替サービスは完全無料というわけではなく、機能の少ない無料プランと高機能の有料プランが存在します。 有料化前のHerokuと同じということですね。 各サービスについて、実際に使ってみたという参考記事を貼っておくので、実際の使い勝手等はそちらを参照してください(他力本願） Qiita内に使ってみた記事が見つからなかったサービスは、日本では人気がないのだろうということで選外にしました。 また概要は、各サービスの説明やドキュメントに記載されているものです。 代替サービス一覧 FLy Flyはグローバルなアプリケーション配布プラットフォームです。 Turbokuを使えばHerokuアプリをFly.io
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの
npm, yarn による zero install 戦略 - from scratch
jsconf.eu 2019 に行ってきました。 特に npm や yarn の今後の話とそもそも Registry をどうしていくか、の話があったのでお知らせします。 そもそも Registry をどうしていくかについては次のエントリで話します。 tink: A Next Generation Package Manager npm の次のコマンドラインツールである tink が紹介されていました。 github.com presentation: github.com video: www.youtube.com そもそも npm の仕組み ローカル依存ファイルを読む (package.json, package-lock.json, shrinkwrap.json) 存在しないパッケージのメタデータをfetchする 木構造を計算して、実行する（npm v3 以降だとflattenする
平成三十一年の終わりに462人（と100人近くの無効票）のデータに基づいて作られたベスト平成アルバム最後の50枚です。僕はわりと順当だと思いました。何も異論はないです。あったところで答えが変わるわけでもないけど。令和も2ヶ月近く経ち、平成という時代に何か思うことはありましたか？僕は今のところ何もないです。いつもの日常が続いています。でも時間が経って平成という時代を思い返す時に、このランキングが誰かの手助けになることができたらうれしいです。（ぴっち） このランキングについて Twitterのハッシュタグ、募集記事のコメント欄に寄せられたものを集計しました。 募集期間は平成最後の4/20-30の間。 462人のデータを集計しました。 同点の場合、乱数を発生させて順位づけしています。 そのため順位に深い意味はありません。気にしすぎないでください。 150位以内はすべて6人以上に挙げられたものです
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
ZOZOTOWNのWebホーム画面をNext.jsでリプレイスして得た知見 - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZOTOWN開発本部の武井と申します。ZOZOTOWNのフロントエンドリプレイスプロジェクトを主に担当しております。ZOZO DEVELOPERS BLOG でも「ZOZOのリプレイスプロジェクトで得られる唯一無二の経験。大規模サービスを進化させるやりがいとは」というインタビュー記事を掲載しておりますので、もしよろしければこちらも併せてご覧ください。 さて、本題です。現在ZOZOTOWNではオンプレミスかつ、モノリスだった既存システムをマイクロサービスAPIに責務を分割したり、インフラをクラウドに移行したりしています。しかし、いわゆるWebのUIを構築するためのシステムは現在も既存システムに新機能開発や機能改修を行なっており、リプレイスに着手できていませんでした。 そこで、まずホーム画面から段階的にリプレイスすべく設計・開発を昨年から行ない、無事リリースできました。ZOZOT
「水」は人間の生命活動に不可欠です。しかし、水に含まれる塩分などの成分や雑菌などの問題から、人間が飲めない水も世界には多く存在します。そんな中、太陽光だけを動力にして海水から塩分を除外して飲用可能な真水に変える「海水淡水化」を行う装置が開発されました。 Spatially isolating salt crystallisation from water evaporation for continuous solar steam generation and salt harvesting - Energy & Environmental Science (RSC Publishing) https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2019/EE/C9EE00692C#!divAbstract Water solutions withou
【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
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
なぜこれで風車が回るのか…革新の風力発電を世界へ 長岡技術科学大学からスタートアップNew Wind power generation【NIIGATA StartUP⑥】スーパーJにいがた7月7日OA
長岡技術科学大学で設立された学内ベンチャーのスタートアップ企業が、従来とは異なる革新的なデザインをの風力発電の開発をすすめています。再生可能エネルギー、SDGsなどの観点からも注目を集めています。 New Wind power generation Pantarhei Nagaoka 2023年7月7日放送時点の情報です 📝ーーーーーーーーーーーーー 【最新記事】 「風力発電を文化に」スタートアップ企業 斬新デザインの試作機が完成【新潟】スーパーJにいがた3月13日OA https://youtu.be/tV9incidODY ーーーーーーーーーーーーー―📝 #長岡市 #風力発電 #スタートアップ #起業 #スタートアップ企業 #新潟 #ux新潟テレビ21
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
クリプト・Web3業界の誇大広告に踊らされてはならない：1500人超の科学者・エンジニア・技術者が米議会に警告投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2022/7/262022/7/26 以下の文章は、1500人のコンピュータ科学者、ソフトウェアエンジニア、テクノロジストらが米議会指導部、各委員会委員長・少数党筆頭委員に送付した「Letter in Support of Responsible Fintech Policy」という公開書簡を翻訳したものである。 責任あるフィンテック政策を求める書簡 2022年6月1日 チャック・シューマー 上院多数党院内総務 ミッチ・マコネル 上院少数党院内総務 ナンシー・ペロシ 下院議長 ケヴィン・マッカーシー 下院少数党院内総務 デビー・スタバノウ 上院農業・栄養・林業委員会委員長 ジョン・ボーズマン 上院農業・栄養・林業委員会少数党筆筆頭委員
![クリプト・Web3業界の誇大広告に踊らされてはならない：1500人超の科学者・エンジニア・技術者が米議会に警告 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e55d1ceb60449acbbc278a32ec61c3985dfd7e51/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2Fmaxim-hopman-fiXLQXAhCfk-unsplash_e.jpg)
米Appleが4月16日（日本時間）に発表した「iPhone SE」（第2世代）は、一言でいえば「iPhone 8」のボディーに「iPhone 11」が持つ機能の中から人気の高い要素を盛り込んだ製品だ。それでいて価格は64Gバイト版で4万4800円（税別、直販価格）なのだから、発表直後から話題になるのも当然だろう。 Apple製品の価格設定は発売時期の為替で大きく変動するが、過去を振り返ると発売当初に5万円を切っていたのは2010年6月の「iPhone 4」が最後。それ以降、価格は上昇を続け、19年発売の「iPhone 11 Pro」シリーズは10万円を超えてしまった。最上位モデルは15万円クラスだ。 しかも、第2世代のiPhone SEは、19年発表の「iPhone 11」シリーズと同じチップ「A13 Bionic」を搭載している。背面カメラは有効1200万画素の広角レンズ（F1.8）シ
オンラインゲームにおけるチート行為はゲームバランスを崩壊させてユーザー離れを引き起こす原因となることから、ゲーム開発企業はチート行為を行ったユーザーにゲームプレイ禁止措置を施したり、チート行為をAIを用いて検出したりと、さまざまなチート対策を行っています。そんな中、あらゆるFPSゲームでオートエイムを可能にし、PCだけでなくPlayStationやXboxなどの家庭用ゲーム機にも対応したチートツールが開発されました。 Cheat-maker brags of computer-vision auto-aim that works on “any game” | Ars Technica https://arstechnica.com/gaming/2021/07/cheat-maker-brags-of-computer-vision-auto-aim-that-works-on-any-
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
AIイラスト呪文生成器(AIプロンプト生成器・AI画像・NovelAI・nijijourney・stable diffusion)
呪文(プロンプト)の生成方法 このページはAI画像生成をサポートするため制作しました 呪文(キーワード)を生成するためにから好みの条件を選択してくだい 条件が決まったらをクリック！ 自動的にAI画像生成用にチューニングされた呪文(キーワード)が発行されるよ 呪文(プロンプト)の強化・弱体化 を押すと【NovelAI ⇔ Diffusion】を切り替わるよ で出てきた条件ボタンをクリック！ NovelAIの場合は {} が追加でき、Diffusionの場合は () が追加されるよ をクリックすれば【効力up ⇔ 効力down】に切り替わるよ 効力downモードは [] がNovelAI・Diffusion のどちらでも条件ボタンを押すと追加されます ☆()や{}は呪文を強調させる☆ ☆[]は呪文を弱体化させる☆ NovelAIは{}、Diffusionは()で呪文強化 重ね掛けで効果up リ
宇田(象徴) @41_36_22 Z世代って名前つけた人間、さすがにあとのことを考えていなさすぎる 電子核をKから始めたバークラを見習ってほしい 2022-02-04 02:45:36 リンク Wikipedia ジェネレーションZ ジェネレーションZ（英: Generation Z）、Z世代（ゼットせだい）とは、アメリカ合衆国や英語圏、日本などにおいて概ね1990年代半ばから2010年代初頭までに生まれた世代のこと。生まれながらにしてデジタルネイティブである人類初の世代である。ジェネレーションY（概ね1980年代初頭-1990年代半ば生まれ）に続く世代であることから「Z」の名が付いている。 概ね1990年代半ばから2010年代初頭あたりのどこかで生まれた世代ではあるが、カナダ統計局の場合には1993年生まれ以降を、アメリカ心理学会の 12 users 61 リンク Wikipedia チ
本連載は分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っていきます。第1回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 はじめまして！ はじめまして、Misskey（みすきー）のプロジェクトリーダーをしている、しゅいろ（@syuilo）です！ この度連載の機会をいただきましたので、ちょっと仰々しい気もしますが「Misskey & Webテクノロジー最前線」と題して、今後Misskeyやそれに関わる最新のWeb技術について解説をしていく予定です。 今回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 対象読者は、後半の実装解説の部分においてはある程度のWeb開発の知識がある人を想定しています。 Misskeyとは、そして分散型とは Misskeyは、オープン
はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい
切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
RSA署名を正しく理解する
初めに 「署名とはメッセージのハッシュ値を秘密鍵で暗号化したものであり、検証は署名を公開鍵で復号してハッシュ値と等しいかを確認することである」という説明(×)をよく見かけます。 正しい署名の定義と実際のRSA署名がどのようなものであり、上記説明(×)がなぜよくないのかを理解しましょう。 署名の定義 署名の解説は署名の概要でも解説しましたが、再掲します。 署名（方式）は鍵生成（KeyGen）、署名（Sign）、検証（Verify）の3個のアルゴリズムからなります。 KeyGenではアリスが署名鍵sと検証鍵Sを生成します。署名鍵sは自分だけの秘密の値なので秘密鍵、検証鍵Sは他人に渡して使ってもらう鍵なので公開鍵ともいいます。 Signは署名したいデータmに対して署名鍵sを使って署名と呼ばれるデータσを作ります。 データmと署名σのペアを他人（ボブ）に渡します。 Verifyはボブが検証鍵Sを使
ファンタジーの世界観設計における世代間格差を感じた話 - swatanabe’s diary
ちょうど本棚に「ダンまち」が見えたので、同作を例に話をスタートしましょう。 筆者は「ダンまち」の1巻を初めて読んだとき、スキルやステータス（作中ではステイタス）という概念が登場した点に違和感を抱き、しばらく拭い切れませんでした。こうしたゲーム的な概念がファンタジー世界で所与の設定となっている点に、ピンとこなかったからです。 通常、人間の能力が数値化され、一定以上の経験値を溜めたら自動で上昇する、ということはありません。現実世界ではもちろん、ゲーム以外の創作の世界でも。そもそも人間はそういう存在じゃないからですね。 「ダンまち」はそこを神様たちの恩恵という設定で補うわけですが、ファンタジー世界に「能力の数値化」「自動成長」「レベル」といったゲーム的な構造が持ち込まれている点に、最初は正直、納得感がありませんでした。 スキルも同様で、どうにもしっくりこなかったです。人間にとって戦闘技術や魔法は
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
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