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MachineLearningの検索結果1 - 10 件 / 10件

  • GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化

    GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot

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    • Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト

      Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの

      • 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita

        普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです! 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何

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        • 天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ

          出典:Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING(ホンダセンシング)」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷

            天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
          • ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される

            さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して

              ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
            • AI時代に起業するということ|shi3z

              生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう

                AI時代に起業するということ|shi3z
              • AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは? LLMが“カンニング”して評価を盛ってた? など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge

                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紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた? AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ

                  AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは? LLMが“カンニング”して評価を盛ってた? など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge
                • 僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由

                  グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト:https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネットワーク(機械学習プロフェッショナルシリーズ)好評発売中!:https://www.amazon.co.jp/d/4065347823 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/

                    僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
                  • マイクロソフト 日本事業に約4400億円投資へ 生成AI需要拡大で | NHK

                    アメリカのIT大手、マイクロソフトは、生成AIの需要拡大に向けて、29億ドル=日本円でおよそ4400億円を、日本事業に投資する方針を発表しました。生成AIに不可欠なデータセンターを増強するほか、研究拠点を新設する方針で、日本への投資としては最大規模となります。 発表によりますと、マイクロソフトは、日本での生成AIの需要拡大に対応するため、今後2年間で29億ドル=日本円でおよそ4400億円を、日本事業に投資する方針です。 この会社による日本への投資としては最大規模で、生成AIに不可欠なデータセンターの情報処理能力を高めるために東京と大阪の設備を増強し、最先端の「GPU」と呼ばれるAI向け半導体を導入します。 また、東京都内に研究拠点を新設し、AIやロボット工学の研究を通じて生産性の向上など社会課題の解決にも取り組みます。 さらに、AIを活用できる技術者の育成にも乗り出し、非正規雇用の人や女性

                      マイクロソフト 日本事業に約4400億円投資へ 生成AI需要拡大で | NHK
                    • Book: Alice’s Adventures in a differentiable wonderland

                      Book: Alice’s Adventures in a differentiable wonderland Neural networks surround us, in the form of large language models, speech transcription systems, molecular discovery algorithms, robotics, and much more. Stripped of anything else, neural networks are compositions of differentiable primitives, and studying them means learning how to program and how to interact with these models, a particular

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