Sakana AI
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
How Disney Packed Big Emotion Into a Little Robot
On Wednesday, at the 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), in Detroit, a Disney Research team presented a brand new robotic character during their evening keynote address. The adorable robot packs an enormous amount of expression into its child-size body, from its highly expressive head and two wiggly antennae to its stubby little legs. But what sets this
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
Radiance Field methods have recently revolutionized novel-view synthesis of scenes captured with multiple photos or videos. However, achieving high visual quality still requires neural networks that are costly to train and render, while recent faster methods inevitably trade off speed for quality. For unbounded and complete scenes (rather than isolated objects) and 1080p resolution rendering, no c
GoogleのトップAI研究者2人、東京でAI企業Sakana.ai立ち上げ
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
AIが書いたテキストに“電子透かし”を入れる技術 人に見えない形式で埋め込み 米国チームが開発
Web上の合成データ（AIが生成するテキストや画像など）の急増は、今後のデータセット作成の取り組みを複雑にしている。合成データは人間のコンテンツよりも劣ることが多く、モデル学習の前に検出し、除外しなければならないからである。 電子透かしとは、テキスト中の隠れたパターンのことで、人間には知覚できないが、アルゴリズム的には合成テキストであることを識別可能にする。この研究では、合成テキストを短いトークン（25トークン程度）から検出可能にする効率的な電子透かしを提案する。 トークンを、1個前のトークンのハッシュ値を元にして、グリーントークンとレッドトークンに分ける。生成したテキストではグリーントークンの割合が高くなるように設定する。グリーントークンとレッドトークンの割合を分析することで、電子透かしが埋め込まれているかを判定する。 電子透かしは、言語モデルのAPIにアクセスしなくても、アルゴリズムで
世界初、中性子が引き起こす半導体ソフトエラー特性の全貌を解明～全電子機器に起こりうる、宇宙線起因の誤動作対策による安全な社会インフラの構築～ | ニュースリリース | NTT
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）、および国立大学法人北海道大学（北海道札幌市、総長：寳金 清博、以下「北海道大学」）は共同で、中性子のもつエネルギーごとの半導体ソフトエラー※1発生率※2を今までは測定がされていなかった10 meV～1 MeVの低エネルギー領域において、"連続的な"データとして実測することに成功し、その全貌を世界で初めて明らかにしました（図1）。 現在の社会インフラを支える電子機器においては、宇宙線（太陽フレアや銀河から飛来する放射線）に起因する誤動作であるソフトエラーの対策が不可欠です。中性子エネルギーごとのソフトエラー発生率の解明は、その対策を行う上で最も重要なものです。今後は、この結果を活用しソフトエラー対策をさらに進展させることで、より安全・安心な社会インフラの実現が可能となります。 本成果は米国東部時間2023
MusicLM
MusicLM: Generating Music From Text |paper|dataset| Andrea Agostinelli, Timo I. Denk, Zalán Borsos, Jesse Engel, Mauro Verzetti, Antoine Caillon, Qingqing Huang, Aren Jansen, Adam Roberts, Marco Tagliasacchi, Matt Sharifi, Neil Zeghidour, Christian Frank Google Research Abstract We introduce MusicLM, a model generating high-fidelity music from text descriptions such as "a calming violin melody bac
スマホで「隠しカメラ」を手軽に見つけられるアプリ 赤外線カメラを付け、熱画像を取得 米国チームが開発
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。 米セントルイス・ワシントン大学、米テネシー大学に所属する研究者らが発表した論文「HeatDeCam: Detecting Hidden Spy Cameras via Thermal Emissions」は、熱画像で隠しカメラを見つけられるアプリを提案した研究報告だ。スマートフォンに赤外線カメラを取り付けるだけで、充電器や電気スタンドなどに仕込まれた隠しカメラを見つけることができるという。 隠しカメラはスパイカメラとも呼ばれ、一般的な物に隠したり、偽装して使用されるビデオカメラで、人に気付かれずに録画することを目的として設置される。2017年、韓国では6400件以上の不正な撮影の報告があり
絵心がない線画を“いい感じの作品”に変える画像生成AI「Sketch-to-Image」 Googleなどが開発
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。 Google ResearchとイスラエルのTel Aviv Universityに所属する研究者らが発表した論文「Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Models」は、落書きのようにざっと描いた絵を入力テキストに従って詳細な画像を生成する深層学習モデルを提案した研究報告だ。手描きのスケッチを任意のテキストプロンプトによるスタイル制御で、自然な高精細画像に変換する。 大規模なテキストから画像への拡散モデルは、与えられたテキストプロンプトに従った前例のない品質の多様な画像の合成を可能にし、コンテンツの作成と編集のための刺激的なツールとなってきた。 しか
Designing for accessibility
Designing accessible services General guidance on how to design more accessible services. The guidance covers best design practices for users from these areas: low vision, D/deaf and hard of hearing, dyslexia, motor disabilities, users on the autistic spectrum and users of screen readers. The guidance is also available in a poster set available to download as a PDF (1.2mb). You can help us make th
ゲーム業界の研究論文を無料公開します｜Mori Michiharu
集英社の新規事業の担当あらため、集英社ゲームズというゲーム会社でゲーム事業を立ち上げる立場になりました。 noteは本当に久々に更新でして、この１年間のドタバタとか色々と書きたいことはたくさんあるのですが、今日はふと「七年前に書いた論文を公開してみよう！」と思って更新を思い立ちました。 マルチPFの話で思い出したけど、自分はゲーム業界のビジネスモデルで論文書いてまして。各ゲームPFの世代別のシェアを割り出して、そのPFが成功した要因をビジネスモデルで構造分析して、まとめているんですが、興味ある人いますか？どうせ誰にも読まれない論文なので、もしニーズがあるのであれば… pic.twitter.com/ZrKjkTwGgP — もりみちはる@SHUEISHA GAMES (@moritsuu) July 12, 2022 論文の背景あまりおおっぴらにプロフィールには書いてないのですが、実は自分
“スマホのマイクでこっそり盗聴”を妨害する技術 静かな音で会話内容を改ざん
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。 米コロンビア大学の研究チームが発表した「Real-Time Neural Voice Camouflage」は、不正なマイクが取得したユーザーの会話の言葉を正しく聞き取れないようにする攻撃を提案した論文だ。無線で妨害音を発し、自動音声認識（ASR）システムをリアルタイムに混乱させ、本来盗聴側が取得したい会話を間違った形で認識させる。80％の確率でユーザーの言葉を誤認識させられたという。 この妨害音は、その場にいるユーザーの邪魔にならないような静かな音に最適化されている。 妨害を実際に行った3つの例。攻撃していない時の音声信号スペクトログラム（上）、攻撃した際の音声信号スペクトログラム（下）
“ネコは同居ネコの名前をわかっている” 研究グループが発表 | NHK
ネコは家庭で一緒に住むネコの名前をわかっていることが実験で示されたと、京都大学などの研究グループが発表し、ネコが人のことばをどの程度学習しているか探った初めての成果だとしています。 ネコが人のことばを理解しているか探るため、京都大学と麻布大学などの研究グループは、音声でことばを聞かせて画像を見せると、関連性が理解できない時に画像を見つめる時間が長くなるという、人の赤ちゃんで使われる心理学の研究手法を応用して、ネコが別のネコの名前をどの程度わかっているか実験を行いました。 実験は、3匹以上で飼育されている家庭のネコ19匹を集めて行われ、音声で聞かせた一緒に住むネコの名前とは、別のネコの画像をモニターで見せると、一致する画像の時に比べて見つめる時間が平均で1秒余り長くなり、一緒に住むネコの名前をわかっていることが示されたということです。 また、同じ方法で飼い主の名前をわかっているか調べたところ
「止まっているはずなのに、動いている」と感じるヘルメット型装置、神戸大が開発
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。 神戸大学塚本・寺田研究室の研究チームが開発した「装着型LEDアレイを用いたベクション誘発手法の提案と評価□」は、自分は静止しているにもかかわらず、あたかも運動しているように感じる視覚誘導性自己運動感覚（ベクション）を誘発させる頭部装着型ベクション提示デバイスだ。 実世界において、いつでもどこでもベクションを誘発できるため、例えばランニング中にベクションを誘発させ楽に感じさせるなどの活用が考えられるという。 ベクションはゲームや映画で没入感を高めるために使用されている他、高速道路の渋滞を防ぐ走光型視線誘導システムや、床に配置した特殊なレンズを用いた公共施設の混雑を解決するシステムとしても活用
人体の動きをより手軽に迅速に計測｜中村仁彦｜オリパラと東大。 | 東京大学
人間の動きをコンピュータ上で可視化し、解析するモーションキャプチャは、競技力向上に励むトップアスリートたちにとって大きな味方です。この分野で20年以上研究を続けてきた中村仁彦先生は、2018年、技術的なブレークスルーを成し遂げました。 モーキャップという略称でも知られるモーションキャプチャでは、それまで、人の体に40個前後、マーカーと呼ばれる球状のセンサーを取り付け、特殊なカメラを10台以上使って撮影する必要があり、数時間の準備が必要でした。 中村先生らが開発したマーカーなしのモーションキャプチャ技術では、4台ほどのビデオカメラの2次元映像上で、コンピュータが深層学習によって被験者の関節の中心位置を服装の上から推定。そこに人間の骨格の構造を読み込ませ、独自のアルゴリズムを用いて骨格の運動を3次元再構成し、従来のモーションキャプチャに近い精度で動きを再現することに成功したのです。 このビデオ
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