犬とチャーハンのすきま @kaekome2 ピリ辛チキンスティック 材料がゆりさんレシピの中では多め。でも計量する価値がありすぎる。ごはん泥棒。本に私のコメントが掲載されており歓喜した思い出(自慢です)。 ameblo.jp/syunkon/entry-… 2024-04-17 15:55:22 リンク 山本ゆりオフィシャルブログ「含み笑いのカフェごはん『syunkon』」Powered by Ameba 山本ゆり『【簡単!めっちゃおすすめです】やわらかい!!鶏むね肉でピリ辛チキンスティック』 きてくださってありがとうございます! 料理記事はもういいから と言われようとも、オススメなので書かせてください。(そう言ってもらえるのもまた嬉しいんですけども… 9 users 33
もう手放せない。 最近毎日のように行なっているオンライン会議。自宅や好きな場所で、いろいろな人と打ち合わせができるのはたいへんありがたいもの。しかし、オンラインならではのストレスもあります。 たとえば音声の問題。お互いの使っているデバイスや周囲の環境などにより、声が聞こえづらくなると、何度も聞き返したりすることがストレスになります。また、オンライン会議が増えてきたことで、議事録作成の時間が膨大になってきているのも辛い。 さらに、自宅で仕事をする時間が増えると、机の上もごちゃごちゃになりがち。Webカメラにマイク、外付けディスプレイに外付けHDD、その他スマートフォン類の充電などなど、机の上はありとあらゆるケーブル類が這い回っています。作業スペースが狭くなりますし、何より気分が下がります…。 このようなストレスを軽減するために、AIの技術を活用したあるガジェットを導入してみました。 その名も
NHK「最深日本研究」スイスの”バ美肉”研究者ミラの密着ドキュメンタリーが放送 美少女になる人々の心理とはNHK新番組「最深日本研究〜外国人博士の目〜」でスイスの人類学者ミラの密着ドキュメンタリーが2024年4月14日に放送された。ミラは、VTuberやメタバースでバーチャルアバターの力により美少女の姿に変身する「バ美肉(ばびにく、バーチャル美少女受肉)」文化に着目した論文で学術賞を受賞、国連の国際会議でも発表するなど精力的に活動している。番組では来日してフィールドワークを行うミラに密着。ミラは”バ美肉”VTuberである、のらきゃっと・あまちじょんこ・バーチャル美少女ねむに取材を行い、美少女になる人々の心理に迫った。番組は4月28日までオンデマンド配信で視聴可能だ。さらに4月20日には出演者による「非公式アフタートーク」が配信されることが決定した。現在NHKではドラマ『VRおじさんの初恋
人類の皆さん、小説書いてますか? この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった(だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ)。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
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
人は無能に到達するまで昇進するという「ピーターの法則」というのがある。 「階層型の組織においては、どんな人も、昇進を繰り返すことでいずれは能力の限界に達し、十分に職責を果たせなくなって無能化する。その結果、「あらゆるポストは、職責を果たせない無能な人間によって占められる」という。 https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20919.html グロービスとくにリーダーが劇的な環境変化に異動、転職、抜擢で放り込まれるとこの法則が強烈に作用する。なぜなら周りの方が知識や経験があり自分がその組織内で最もそれがない人になってしまうからだ。一方で、この人は何かしてくれるのでは?という期待を関係者からは持たれる。「組織内で最も無能なのに最も期待される」という特殊状態を過ごすことになる。 12年ほど前に突然、社長をというキャリアチェンジを経験を
うそのカウントダウンタイマーや、在庫が少ない、需要が高いなどの表示。 画像では、カウントダウンタイマーや「今だけ」の表示で焦らせて「今買わなければ」という気持ちに追い込んでいます。 今回私たちは、企業の間ではダークパターンがどのように認識されていて、どのような対策を取っているのか、現状を把握するために独自にアンケート調査を行いました。 調査は、武蔵野美術大学の長谷川敦士教授の監修のもとで行い、ダークパターンが使用されることの多い6つのジャンル(ネットショッピング、旅行予約サービス、飲食店予約サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、電子コミック配信サービス)について、利用者の多い5つのサービス、あわせて30のサービスを対象にしました(利用者数については、ニールセンとICT総研の調査を元にしています)。このうち、16のサービスの運営企業から回答がありました(回答率は53%)。 回答した企
日本電信電話(NTT)は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量版で70億と、OpenAIが提供する「GPT-3」の25分の1程度しかない。これによって、1つのGPUで動作し、大規模ハードウェア不要で事務所内でのオンプレミス利用にも対応する。 2つ目の特徴は「世界トップレベルの日本語処理能力」だ。パラメーターを軽量化したにも関わらず、GPT3.5と日本語性能で比較した場合の勝率は8割を超え、英語においても高い処理能力を達成しているという。さらに、マルチモーダルにも対応し、パワーポイントの図表読解や聴覚も備える。 3つ
大手メディアのネットニュースでも増える「通せんぼ広告」 連載と言いつつ、1年ぶりの寄稿となってしまいましたが、どうしても「Advertimes」で広告界の皆さんに訴え、考えてほしいことがあり書きます。 突然ですが「広告は民主主義を支えている」と言われて皆さんどう思うでしょう。広告と民主主義なんて関係ないでしょ。そう笑う人も多いでしょう。私も最近までそうでした。 でもみなさん、いまネットがおかしなことになっていると思いませんか?かなり危機的な状況ではないか。それをはっきり思い知らされたのが、2月27日に電通が発表した「2023年日本の広告費」でした。 毎年恒例の、メディア別に広告費を集計して発表する、日本のメディアを考える上で重要なデータです。今年は広告費全体が史上最高の7兆3167億円、中でもインターネット広告費は3兆3330億円で前年比7.8%増。相変わらずネット広告の成長が広告業界全体
消費者行動や行動経済学を研究されている東京大学大学院の阿部誠教授に、個人の飲食店でもできる工夫やアイデアなど、人間の行動原理をもとにしたお店づくりについて伺いました。 行動経済学をはじめとする学問の教授に、データの観点から飲食店の店づくりや集客方法、リピーター施策として効果的なことを深掘りしていきます。今回は消費者行動や行動経済学を研究されている東京大学大学院の阿部誠教授にインタビューを行いました。 個人の飲食店でもできる工夫やアイデア、お客さんが気にするポイントとはどこなのか?人間の行動原理をもとにしたお店づくりについて考えます。 阿部誠さん 東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授。1991年マサチューセッツ工科大学博士号(Ph.D.)取得後、同年からイリノイ大学助教授に就任。1998年東京大学大学院経済学研究科助教授を経て、2004年から現職。ノーベル経済学賞受賞者との共著を含め、マ
はじめに タスク管理はクリエイターの永遠の課題だと思います。 普段の案件に関するタスクはもちろんですが、案件とは関係ない事務作業やデータの整理、後で読みたい記事、試してみたい技術など、私たちには様々なタスクがあります。 膨大なタスクを管理する方法を日々模索し続け、ようやく自分の中で「これ!」というのが固まってきたので、私なりのNotionを用いたタスク管理方法を解説していこうと思います。 Notionとは 様々な情報やドキュメントを一元管理できるサービスです。公式サイトに書かれている通り、様々なドキュメント管理ツールをひとつに集約したのがNotionになります。 日々の業務は「案件に関するタスク」と「案件とは関係ないタスク」の2つに分けられます。 「案件に関するタスク」は期日や案件の詳細情報、自分の担当範囲などを分かりやすく管理することが重要です。「案件とは関係ないタスク」は業務改善や事務
ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Cognition AI CEOのScott Wu氏以下はデモ動画からのキャプチャです。 Devinは人間のソフトウェアエンジニアと同様に、自身のコンソール画面(右上)、コードエディタ(右下)、Webブラウザ(左下)を持っています(左上は人間とチャットでやり取りする領域)。 人間がプロンプトで何らかの課題を与えると、まず課題解決のためのプランを生成します。 今回、Dev
こちらの記事はもちろんClaude3Opusによる生成が80%を占めています。 はじめに こんにちは!今日は、私が最近作成したPythonプロジェクト「claude3-video-analyzer」 について紹介したいと思います。 このプロジェクトは、Anthropic社のClaude-3モデルのマルチモーダル機能を利用して、MP4形式の動画をプロンプトに基づいて解析するものです。 世界初? Claude-3はまだリリースされたばかりの最新のAIモデルですが、そのマルチモーダル機能を活用した動画解析の実装は、おそらく世界初ではないでしょうか。 私が知る限り、他に同様のプロジェクトを見たことがありません。 このプロジェクトはGPT4Visionのように動画を解析でき、Claude-3の可能性を探る一つの試みであり、今後の発展に期待が持てます。 使用例 prompt この画像シーリズは、日本の
Amazon Web Service(AWS)は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー(クラウドを実践する人)編となる「AWS Cloud Quest:Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ
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