ヤス @Yasu_6363180 「プロの人間に任せたら時間かかるけど100点のものが出てくる一方、AIにやらせたら一瞬だがせいぜい70点」だと思ってるんだけど、世の中には70点のものさえ用意できれば十分な領域って沢山あるっぽい x.com/maochin39blue/… 2024-10-24 11:13:10 葵真碧(mao aoi)＠生成AI推進派 @maochin39blue まあ、推進派やってるあたしも、この状況にはドン引きしてるのは、言うまでも無いわけだけどw 要はさぁ、よくあるデザイナーに無茶納期の仕事を振っても、AIで効率化されてりゃ、それなりのものが、単位間で出てくると思い込んでるわけよ。代理店の発想なんてもんはそんなもの。 x.com/Yasu_6363180/s… 2024-10-24 11:10:17 皆友ずい@昼は社長、夜はネトゲ廃人系VTuber @minato_

1.1.2 SREの目標と価値 SREの目標は、システムの信頼性を向上させることですが、それは単にシステムのダウンタイムを減らすことだけを意味するわけではありません。ユーザーがサービスを快適に利用できるよう、パフォーマンス、可用性、セキュリティ、スケーラビリティなど、様々な側面からシステムの信頼性を高めることを目指します。 SREの導入によって、以下のような価値がもたらされます。 システムの安定稼働と信頼性向上 運用コストの削減 開発スピードの向上 組織全体の信頼性向上 1.2 SREの原則 SREを実践する上で重要な原則をいくつか紹介します。これらの原則は、GoogleのSREチームが長年の経験から得た教訓に基づいており、SREを実践する上で指針となるものです。 1.2.1 モニタリングと可観測性 SREでは、システムの状態を常に把握し、問題が発生した場合には迅速に検知できるように、モニ

Microsoftの研究チームがモデルのウェイトを「-1」「0」「1」の3つの値のみにすることで大規模言語モデルの計算コストを激減させることに成功したと発表しました。 [2402.17764] The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits https://arxiv.org/abs/2402.17764 従来のモデルであれば入力に対して「0.2961」などのウェイトをかけ算してから足し引きする必要がありましたが、「-1」「0」「1」の3値のみであればかけ算が不要になり、全ての計算を足し算で行えるようになります。 そのため、同じ性能を出すのに必要なコストが通常の大規模言語モデルに対して激減するとのこと。なお、それぞれのパラメーターが「-1」「0」「1」という3つの値を取るためlog[2](3)の値より「1.

米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人

ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま

🍔プロハンバーガー @mandokoro 自分の位置が伝わってないのかも。 そして、そもそもそんなスーパー銭湯は架空なのかも知れない。 ググらない。地図を見ない。 とりあえず手掛かりの言葉、北千住駅東口には到着。（当方、極度の方向音痴） 「ふるよに街道」なる道はあるか？ pic.twitter.com/tQjRChkNVa 2023-04-19 01:05:32

We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services. In line with our iterative deployment philosophy, we are gradually rolling out plugins in ChatGPT so we can study their real-world use, impact, and safety

ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話2023.03.22 19:30430,346 かみやまたくみ ※この記事は編集部がChatGPTと触れ合った思い出を記録するものです。 2〜3月が非常に忙しく、気づけば我が家は汚部屋状態。めちゃくちゃすぎて掃除にとりかかる気にさえなりません。でも、これをなんとかしないとまともに仕事はできなさそう。 そこでふと思いつきました。GPT-4でさらに賢くなった対話型AIサービス｢ChatGPT｣ならなんとかしてくれるのでは？ 会話ログを載せるとどうしても長くなってしまうので、最初に結論を書きます。すごい楽に掃除が進みました。 ｢能率的なやり方｣が一瞬で出てくる→やるだけ最初は｢ChatGPTが適切な回答をするために必要な情報が得られるように、私に質問してください｣と伝えました。前提として、自分は掃除が得意なタイプで

2023/3/23 追記： こちら半年以上前に執筆したもので、その後私の理解も進んで内容的に更新したいところが結構あるため、近日中に非公開とさせていただき,更新後に再公開させていただくつもりです。現時点での本記事の内容は、大きく間違ってはいないけどちらほら微妙なところがあるという感じです。 （ざっくり理解するだけでも良いという人にはそれでも良いかもしれませんが、そういう方向けには 今執筆中のこちらの記事 をおすすめします。） −−−− 最近話題のmidjourneyやDALL-E、凄いですよね。中身はディープラーニング（DNN）のようです。DNNといっても色んな技術がありますが、それらにはTransformerという手法が使われています。本記事は、その手法がどんなものであるかを数式を使わずに説明してみよう、という主旨になります。 ※なお本記事は機械学習のプロの研究者ではない私の独自の解釈が

ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り： ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル（約1

IDEにChatGPTを統合、「この関数のテストコードはどこ？」「XXXを実装するならどう書けばいい？」など、AIでコードと対話できる「qqbot」登場 テキストから高度なイラストを生成するAIや、人間と自然な対話を可能にするAIが最近話題になっています。 この人間と自然な会話をするAIチャットの代表的なサービスであるChatGPTの派生サービス（Variant of ChatGPT）をVisual Studio CodeなどのIDEに統合し、開発中のコードについて「この関数のテストコードはどこ？」などと対話できる「qqbot」が登場しました。 開発したのはDan Robinson氏。 Introducing qqbot, a variant of ChatGPT that lives in your IDE. The cool thing about qqbot is that it k

大学生レベルの自由記述問題を解いたり、プログラムのコードを書いたりすることもできると話題の対話AI「ChatGPT」の内側に仮想マシンを作ることができると、AI企業・DeepMindのジョナス・デグレイブ氏が報告しています。 Building A Virtual Machine inside ChatGPT https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ デグレイブ氏は、このことを同僚のフレデリック・ベッセ氏から教えてもらったとのこと。ChatGPTに対して伝えたのは「(ChatGPTを)Linuxターミナルとして動作させたいです。コマンドを打つので、ターミナルが示すべきものを返信してください。ユニークなコードブロック内のターミナルの出力だけ返信して欲しいです。説明は書かないでください。英語で何か伝える必要があるとき

鷹野凌@HON.jp📚 @ryou_takano 知的財産戦略推進事務局による2016年の討議用資料 kantei.go.jp/jp/singi/titek… 「現行制度上、人工知能が自律的に生成した生成物（ＡＩ創作物）は、思想又は感情を表現したものではないため著作物に該当せず、著作権も発生しないと考えられる。」 pic.twitter.com/aM78mrMM7I 2022-08-30 18:08:20 鷹野凌@HON.jp📚 @ryou_takano 「人がコンピューター創作物を「道具」として用いて著作物を創作したと認められるためには、結果物が客観的に創作的表現と評価される外形を備えていることに加え、創作過程における、それを使用する人の創作意図及び創作的寄与を吟味する必要がある、とされている。」 pic.twitter.com/Z9ErLiRhXf 2022-08-30 18:10

はにわさん@がんばったりがんばらなかったり @haniwa82828282 AIのケツ叩いてうちPCをまた一人作ってたんですが、何故か突然虚空から少年のマフラーを摘むおじさんの手が出現し、数字を弄るとだんだんこちらに近づいてくるガチの怪奇現象が起きてしまっており泣いています　ホントにこわい　助けて pic.twitter.com/APRu2ZBbEV

Stable Diffusionでseedを固定して同じ絵を生成できるのか問題 Stable Diffusionでseed値を固定すると同じ絵を生成できるのかが（私の中で）話題です。 きっかけは、shi3zさんとdrikinさんの動画のラストの1,2分。 Seedを固定すると同じ絵が出ると主張するdrikinさんと、そんなことはないんじゃないかといい、その場で実践して確かめるshi3zさん。 自分も、GPUを多用するディープラーニングの演算だと、seed固定しても経験的に完全再現できないことを体感していたのと、当時調べたら「GPUでは完全再現は難しい」という情報が多かったので、seed値を固定しても、結果は再現できないものとずっと思っていました。 でも、Stable Diffusionの実験して挙動みてると、同じpromptとseed値から同じ絵が再現できていそうなんですよね。 その後も繰

【AIああ播磨灘進捗】 五日目。25000000回プレイ。信じられない不正が発覚。相手がフリーズするバグを確定で発現させられるパターンを編み出し、バグを利用してタイムアップまで生き残っていた。動画を見ても何がバグの原因になっている… https://t.co/ng7t8shBsk

ひきこうもり @Hikikomori_ 生活に必要な単純労働をAIにすべてやらせて、人間はお絵描きしたり音楽を作ったり、クリエイティブな事をして優雅に暮らすのが、AIの発達した素晴らしい未来という話だったのに、実際の現代は、きつくて安い単純労働を人間がこなして、AIはものすごく優雅に上手にお絵描きしてるの、ディストピアすぎる 2022-08-03 21:20:10 道民の人@10/27(日)北ティア J15・11/3(日)おもバザ お-74 @North_ern2 AIが絵描いたりボケたり俳句作ってるの見るたび、「いやAIに求めてるのは私の代わりに確定申告ぜんぶやってくれるとか雑務をこなしてくれることであって、娯楽や芸術の担い手じゃないんだわ」って思いがち。早く「AIが人間の仕事を奪う」世の中とやらになってよ。Hey Siri、私の代わりに生活費稼いで。 2022-08-04 13:01:

AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。 米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。 ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。 研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。 もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。 研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました

2008年に公開され、4つのキーで人間の両足を操作する超難度の徒競走ゲームとして話題を呼んだ『QWOP』だが、本作をAIにプレイさせる試みが海外でひそかに注目を集めている。 データサイエンティストのウェスリー・リャオ氏は「強化学習」と「模倣学習」を使ってAIに『QWOP』をプレイさせる方法について発表した。簡単に説明すると「強化学習」はAIが何度も試行錯誤を繰り返して学習する方法、「模倣学習」は人間のお手本を元にAIが学習する方法だ。 （画像はYouTube 「AI sets new QWOP World Record (47.34) using Reinforcement Learning」より）　『QWOP』は、「壺男」こと『Getting Over It with Bennett Foddy』の開発者として有名なベネット・フォディ氏が2008年に公開したFlashゲーム。ランナーがト