AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振

性能はChatGPTよりも上…無料の中国製AI「DeepSeek」がヤバすぎる！東大の入試問題を解かせてわかった「驚異の実力」 「ChatGPTを上回るかもしれない」… 中国のAIスタートアップ企業「DeepSeek（ディープシーク）」が最近、米国のAI関係者から多大な注目を浴びている。 同社が2024年末にリリースした無料のチャットボット「DeepSeek V3（https://chat.deepseek.com/）」は、OpenAIのChatGPT-4oやo1（いずれも有料）並みの能力を備え、特に数学やプログラミングなどの推論能力（思考力）ではChatGPTを上回るかもしれないという。 DeepSeek V3（以下、V3を省略）の画面デザインは、一見してChatGPTそっくりだ（図1）。その入出力画面は英語で表示されるが、実際には日本語でも使える。筆者もDeepSeekを日本語で使い、

最近ネット上でAIが組み込まれたボイスレコーダーの広告が大量に現れていないだろうか。どうもうさんくさいといぶかしんで見ている人も多いのではないか。 AIボイスレコーダーが手放せない理由 これには筆者も同感で、そもそもボイスレコーダー機能などスマートフォンで代用することが可能だし、ハードウェア設計の面でも十分に成熟しているところにAIを活用？ それって便利なの？ と思っていたのだが、試す機会があり、実際に使い始めてみたら手放せないツールになってしまった。 OpenAIの技術を搭載したAIボイスレコーダー「PLAUD NOTE」という製品だが、連携するアプリやウェブサービス等が次々にアップデートされ、どんどん使いやすくなっている。また、この製品単独ではなく、ChatGPTやClaudeといった対話型AIサービスを併用することにより、あるとあらゆる面で省力化できるようになっている。 私は7月に入

アプリエンジニアをしています。 個人アプリをリリースしてから３年が経ちました。アプリの月間ユーザーは最近やっと１万人を越えたところです。 私のアプリ、最近はもうAIが作っています。 具体的に言うと、特に既存機能への影響が少ない「新機能」を作る時。まずAIにざっとUIを作らせて、それを自分のアプリに合わせて調整していく。ロジック面もAIに仕様を伝えて、まず下書きさせて、それを部分的に調整していく。 もう圧倒的に速いです。ビビりました。 今までは開発が効率的になるように、コードの共通化などを結構意識していました。でも開発の規模が大きくなると、もう覚えられないんですよ。色々探したりする方が手間だしストレス... だから今は、もうAIに作らせちゃった方が速い（もちろん重要部分の共通化は死守です）。 しかもAIはだいたいベストプラクティスで提案してくれるので、今まで私が誤って実装していたところも、的

2024年ノーベル物理学賞の受賞が決まったホップフィールド博士とヒントン博士（10月8日、写真：ロイター/アフロ） しかし、このノーベル物理学賞は、記銘に値する汚点というべき、恥ずかしい低見識な授賞でした。 今年5月に東京都美術館講堂で私たちが開催した「AIと教育」シンポジウムに登壇された、甘利俊一先生と福島邦彦先生のお二人によるはるかに先立つ本質的な貢献が、きれいさっぱり拭い去られているからです。 また、この受賞に対して異を唱えたり、ノーベル財団に対して抗議したりする動きが日本にないことは、さらに救いようがありません。 皆さんよろしいでしょうか。 ニューラルネットワークというのは、いまやインテルが寡占するチップ、マイクロプロセッサーがそうであったように、かつて「日本のお家芸」だったのです。 「ほとんどの先駆的業績は福岡や大阪で生まれたものである」という厳然たる事実に、改めて目覚める必要が

TDKは、スピントロニクス技術を活用するニューロモーフィック素子として「スピンメモリスタ」を開発した。AIで多用される積和演算を、GPUに比べて100分の1の消費電力で実行できるという。フランスCEAと東北大学との協業により、2030年の量産技術の確立を目指す。TDKは、スピンメモリスタのデモを「CEATEC 2024」で公開する予定だ。 TDKは2024年10月2日、スピントロニクス技術を用いたニューロモーフィック素子＊）「スピンメモリスタ」を開発したと発表した。AI（人工知能）で使われれる積和演算を、GPUに比べて100分の1の消費電力で実行できるという。センサーと組み合わせて、センサーからのデータをローカルで処理するエッジAIでの活用が期待される。同年10月15日から開催される「CEATEC 2024」（幕張メッセ）で、スピンメモリスタを用いた音声分離のデモを披露する予定だ。 ＊）ス

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「英文がスラスラ読めるようになりたい」私の切実な願いに、読書猿さんは言い放った 「まず2万語な！」 ――― 6年前の話 だ。 藁にもすがる思いで手を出したのがこれ。1127日かけて2回読んだ。結果は次の通り。 7870 words　始める前 9944 words 　1周目（610日）完了後 12509 words 　2周目（517日）完了後 語彙力は preply でテストした。 語彙力が増強されていることが数字で分かるが、あまり驚きはない。この『Merriam-Webster's Vocabulary Builder 』は、250もの語根や語幹をベースに単語を解説する単語帳で、私の英語力で背伸びして読めるレベルなので、そりゃ2回も読んだら強くなるわな、と思う。 それよりも、3年も続いたことに驚いている。 学校を卒業してから、英会話学校へ通ったり（1ヶ月で挫折）、通信講座を受けたり（2ヶ月

徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？　2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ

Microsoftや各PCメーカー、そしてIntelやAMD、Qualcommといったプロセッサメーカーは、「AI PC」（AIを内蔵して強化されたPC）を2024年のテーマとして掲げている。Windows PCをAI PC化する上で核となるのはもちろんAIアシスタント機能のCopilotである。TrendForceが、「Market research, price trend of DRAM, NAND Flash, LEDs, TFT-LCD and green energy, PV」において、MicrosoftがWindows AI PCの実現に向けて最小メモリ要件を16GBに設定したと報じている。 Press Center｜TrendForce - Market research, price trend of DRAM, NAND Flash, LEDs, TFT-LCD and

マッサージベッドに横たわって、2本のロボットアームにもみほぐしてもらう経験は、そうできるものではない。しかし先日、筆者は身体にフィットするグレーの専用ウエアを着てベッドに横たわり、ドーナツ型のヘッドレストに顔を沈めて、人工知能（AI）を搭載したロボットに30分間マッサージしてもらう機会を得た。妙な気分だったが、意外なほどリラックスできた。 筆者をマッサージしてくれたのは、Aescapeのニューヨークオフィスにあるロボットだ。同社はこの「AIマッサージロボット」の可能性に賭けており、この春からニューヨークの高級ジム「Equinox」にロボットマッサージベッドを10台配置し、30分間のセッションを提供する。 Aescapeの創業者で最高経営責任者（CEO）を務めるEric Litman氏は、椎間板の膨張から来る慢性的な痛みと長年闘っていた。首も回せないほどの痛みを何とかしようと必死にマッサージ

花笠監督の「私立GPT北高校」でグランシュライデ２週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるｗ いかん、これはハマるｗ https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に「+」マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

JANOGプログラム内田 泰広(株式会社サイバーエージェント) 小障子 尚太朗(株式会社サイバーエージェント) |10:15|10:45 English information here 概要 サイバーエージェントではCycloudという社内向けのプライベートクラウドを構築・運用しています。 ML Platformとして独自の機械学習基盤を提供しており、今回初めてGPU間を高速接続するためのロスレス・低遅延な400Gインターコネクトを構築しました。 本発表では、国内外で事例の少ない400G DCネットワークを導入するにあたって工夫したことと苦労したことを共有し、 これからのネットワークとコンピューティングに求められる技術や課題などについて議論できればと思っています。 場所 2F コンベンションホール 日時 Day3 2023年7月7日(金) 10:15～10:45(30分) 発表者

ディープマインドはAI「アルファデブ」を使って、人間が考案したアルゴリズムよりも高速にソートを実行するアルゴリズムを発見した。アルゴリズムはすでにC++に取り入れられ、使用されているという。 by Will Douglas Heaven2023.06.13 19 12 ディープマインド（DeepMind）は、基礎コンピューター科学における発見を続けている。昨年、同社はゲームをプレイする人工知能（AI）「アルファゼロ（AlphaZero）」を使って、さまざまなコードの核となる重要な数式の計算を高速化する新たな手法を発見し、50年前の記録を更新した。 そして今、同社（2023年4月に姉妹会社のAI研究所と統合し、グーグル・ディープマインドと改名）は同じ偉業を再度達成した。それも二度もだ。英国を拠点とする同社はアルファゼロの新バージョンである「アルファデブ（AlphaDev）」を使用し、それまで

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米OpenAI（オープンAI）が2023年3月中旬にリリースした最新の巨大言語モデルGPT-4については、大きな「謎」がある。機械学習モデルの規模（パラメーター数）や学習させたデータ量が明らかにされていないのだ。 2020年発表の「スケーリング則」がここにきて話題に オープンAIが2022年11月にリリースしたAI（人工知能）チャットボットChatGPTの能力があまりに高いことから、日本でもここにきて巨大言語モデルのスケーリング則（Scaling Law）が改めて注目されている。 スケーリング則とは、オープンAIが2020年10月に発表した論文「Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling」で示した法則だ。オープンAIは2020年6月に発表した巨大言語モデルGPT-3の経験に基づき、自己注意機構（SA、Self Attention）