Microsoft Copilotが製造現場をガラッと変える理由、「製造×生成AI」衝撃の効果
製造現場を変える技術（1）：マイクロソフト マイクロソフトは、「Accelerate industrial transformation with AI」をコンセプトに掲げ、インダストリー領域における生成AIの利用について、具体的なメリットとともにショーケースデモを展開していました。 たとえば、KUKAのショーケースでは、ロボット制御のプログラム変更を「Microsoft Copilot」に実施してもらう流れが展示されていました。具体的には、変更希望内容を自然言語で入力すると、Copilotがライブラリを参照し、関数変更案などをレコメンドしてくれるほか、提案されたプログラムを仮実装・シミュレーションし、問題なければ本実装するという仕組みです。つまり、関数などを覚えていなくても要求伝達と確認だけで作業が済むようになるのです。
WWDC24：機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合 | NEWS | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合」を公開しています。 AppleのCore MLチームのエンジニアQiqi Ziao氏は、Core ML Toolsに加えられたいくつかのエキサイティングなアップデートについてお話しします。これらのアップデートは、機械学習やAIのモデルをApple Siliconでより良く活用するのに役立ちます。モデルデプロイのワークフローには3つの重要な段階があります。 私は準備段階に焦点を当て、多くの最適化を共有し、デバイス上でモデルを最も効率的に実行するための機能が含まれていることを確認します。このセッションでは、あなたがすでに機械学習モデルを持っていると仮定します。このモデルは、事前に
Doing RAG? Vector search is *not* enough
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
娘が東京で1番美味しいアイスクリーム屋さんのアイスクリームが食べたいと言っています。どこが1番美味しいですか？→有益情報が続々集まる
ペレック（perec） @quinceinkar @immonnu チョコ系ならVenchiいかがでしょうか？あと伊勢丹地下のマリオジェラテリアもクリーミー系美味しいです。いちごミルクや塩キャラメルが定番ですがシーズンフレーバーも豊富です。 2024-05-31 10:53:14 リンク ヴェンキ オンラインストア ヴェンキ｜Venchi【公式】イタリア発のチョコジェラテリア イタリア・トリノ発。140年以上愛される老舗チョコレート・ジェラート専門店Venchi（ヴェンキ）の日本公式サイト。オンラインストアではイタリア伝統のレシピから新商品まで、多彩なフレーバーのチョコレートでみなさまに特別な日常をお届けしています。 330 ゆり®︎ @hellohelloyy1 @immonnu はじめまして！私もvenchi推しです。 蓋付きステンレスで温度管理されてるアイス屋さんはホンモノという説を
CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
1on1 で「センスが無い」を言語化した話 - LayerX エンジニアブログ
LayerX Fintech事業部 (※) の piroshi です。 ※ 三井物産デジタル・アセットマネジメント (MDM) に出向しています。 今回は、上長の ken5 さんとの 1on1 の中で「センス」について言語化した話を紹介させていただこうと思います。 現職で実装する機会が増え、力不足から「自分にセンスが無い」と感じた時、それを曖昧な状態にせず、要素に分解して改善に繋げようとしているお話の共有です。 問題の具体例 Fintech という領域ではセキュアな業務環境が求められます。その一環として、ECS を使ったセキュリティ施策の検証を進めています。 しかし私がこれまで Docker や ECS を扱った開発経験がほとんどないため、検証を進めるスピードは遅く、手探りの状態が続いていました。 1on1 での気づきと学び 長らく詰まっていた問題を ken5 さんに相談したところ、彼は
#AKRacing ゲーミングチェア 合皮リペア｜ドイのnote
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社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
小さくても強力: 小規模言語モデル Phi-3 の大きな可能性 - News Center Japan
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特化型モデルが日本の生成AI開発の勝ち筋
こんにちは、シバタアキラです。5月は皆様にとってもイベントの多い月間だと思いますが、私も日韓のAI Expoに出展、各所での講演、そして今週は日本人工知能学会の大会にて論文の発表も控えております。イベント参加は時間も取られますが、生の情報に触れるいい機会でもあり、今回は直近のAI業界の状況について私が学んだことを中心にご共有します。 出口の見えない日本のLLM開発に光？ 昨年末MetaとIBMが手を組んでアナウンスされたThe AI Alliance は、「オープンAI開発を推進する」と大義を謳ってLinux Foundationとも手を組み、今月日本でカンファレンス及びディナーがありました。これまであまり話題になってこなかった団体という印象を持っていましたが、ビッグネームなメンバー企業・団体が着実に増えており、かなりモメンタムが増している印象を受けました。 私も東工大の岡崎先生と、NII
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
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AI創薬に大きく舵を切る製薬業界 
A Practical Approach To Semantic Search
大規模言語モデルの開発
https://itra.run/RunnerSpace/RaceResults/KOJIMA.Hiromichi/156367
https://itra.run/RunnerSpace/RaceResults/OKUDA.Eiji/1285605
https://itra.run/RunnerSpace/KOGA.Sei/1178933
https://itra.run/RunnerSpace/ITAGAKI.Nagisa/1699873
https://itra.run/RunnerSpace/RaceResults/DOI.Takashi/396154
https://itra.run/RunnerSpace/TAKEKOMA.Yuya/4573055