人気のYouTubeチャンネルで流れるローファイ・チル・ミュージックの全曲が、音楽生成AIサービス「Suno」で制作されている可能性が浮上している。YouTubeは、AI生成コンテンツの収益化を禁じる方針を持っておらず、ローファイな音楽をAIで生成するチュートリアル動画が普及しているため、同様のチャンネルであふれることが懸念される。Digital Music Newsが11月26日伝えた。 TikTokの音楽インフルエンサー「Derrick Gee」は、ローファイ・ジャズのインストゥルメンタル・ミックスを流すYouTubeチャンネル「what is ?」が、AIという根拠を示している。 what is ?は9月に開設されたばかりだが、チャンネル登録者は13万人を超え、最も人気の動画「sip」は200万回以上再生されている。公開されているミックスにはトラックリストがあるが、アーティストがクレ

動画生成AIの発展により、非常に面白い方向性が生まれてきています。最新の動画生成技術と3D技術を組み合わせることで、たった1枚の絵から、3Dデータを作れるようになる可能性が出てきているんですね。これは将来のゲーム開発や映像制作のあり方を激変させる可能性があります。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 動画生成AI「Runway」新機能がきっかけ まず、この動画を見てください。Stable Diffusionを使って作成した1枚の画像を、いくつかの手順を実施することで、3Dモデルとして扱えることに成功している様子です。 こうしたことが実現できるようになったのは、動画生成AIサービス「Runway」に11月2日に追加された新機能「カメラコントロール機能（Advanced Camera Control）」のためです

何が起きたのか 生成AIが好きな個人がなんでも出展できる、 「なんでも生成AI展示会」 というイベントがありまして、 11/16(土) 12:30 ~ 18:00にて「#生成AIなんでも展示会」を開催します🎉 個人の方が生成AIで作っているものを見ることができる・体験することができるイベントになっています！ 申し込みURLは以下⬇️https://t.co/aNIQ6myJ4q 以下の方との共同主催です@sald_ra @GianMattya @miketako3 @Yanagi_1112 — ようさん (@ayousanz) September 28, 2024 人づてに出展しないか誘われたので、ストレス解消がてら９月頃から「マルチエージェントLLM(大規模言語モデル)オーケストレーション」というコンセプトで競馬予想をするシステムをシコシコと土日に作っておりました。 （ふだんは仕事でウ

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注意：AI批判目的ではありません。単なる考察結果の共有です。どちらかというと私は思想的にはAI推進過激派です。また、ここでの推測はすべて外れている可能性はあります、あくまで推測です。 DMMボイス最近AI界隈（？）で話題になっている、20人分のアニメ調キャラクターの声で感情的な音声を簡単に生成することができるAIサービス。 https://ai-voice.dmm.com/ それの学習元に、エロゲーのテキスト音声データが使われているのではないかという話。 まずは性能がかなり高くて楽しいのでみんな遊んでみてください。（そして知ってる声優がいないか探してみてください。） 追記11/7現在アクセス増大でサービス一時停止しており、サンプルボイスさえ聞けないので、サンプルボイス集を作っておいた: https://whyp.it/collections/3281/dmm利用規約についてのツッコミ動画が

ひたすらタイトル通りの出来事なのですが、自分のなかでは黒船来航くらいの衝撃だったので記録しようと思います。 長文になりますので、あまりにも暇な方のみお読みになることをお勧めします。 私はアラサーの会社員で、「くしゃみに興奮する」という性的嗜好を持っています。 自己紹介もそこそこに性癖の話で恐縮です。 くしゃみをさせる対象は人間の女性キャラクターがベストですが、 男性はもちろん、人間ではない（動物などがデフォルメされた）キャラクターでも問題なく楽しめます。 小説など、文章にあらわれるくしゃみの描写にも非常に興奮します。 ただし、現実世界のくしゃみにはあまり惹かれません。 早朝の電車内で、ノーマスクの中年男性がかます爆裂ハクションには殺意に近いものを覚えます。 後で少し書きますが、なりふり構っていられないくらい供給が少ないくせに、注文や条件をつけてしまうわがままな性癖なのです。 くしゃみは一般

物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの

2024年のノーベル物理学賞は，「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」の功績で，米プリンストン大学のホップフィールド（John Hopfield）名誉教授とカナダのトロント大学のヒントン（Geoffrey Hinton）名誉教授に授与される。 ある技術が社会で広く使われ生活や産業を大きく変えたとき，その原点に立ち戻り，最初の一歩となった成果にノーベル賞が授与されることはしばしばある。今回の授賞がまさにその例だ。物理学賞を受賞した2人は1980年代に，今，最も注目が集まっている人工知能（AI）の根幹である人工ニューラルネットワークの基礎を築いた。 ヒントになったのは，磁性の振る舞いを語るのに使われている物理学のモデルだ。磁性体はしばしば，互いに影響を及ぼし合う電子のスピン（自転の向きに相当する）が縦横に並んだモデルで記述される。各スピンはお互いの距離と相互作

anond.hatelabo.jp 最近、ワイヤレスイヤホンのレビュー記事を見てると、どうもAIに書かせたと思われる文章にたびたび遭遇していたのだが、匿名ダイアリーに、これはAIだと断定できる記事が上がっていた。しかも、それに対して、AIだと指摘する人は非常に少なくて驚いた。AIが書いた文章でもAIだと思う人が少ないのなら、そりゃAIに文章書かせるよね。AIの書いた製品紹介の文章の特徴として、書き手の主観の少なさがあるのだが、逆にそれを客観性と感じて、良いと感じる人が多いのかもしれない。 そして、花見川さんが指摘しているように、紹介している機種があまりに少ない。秋に出た新型TWSならB&W Pi6 / Pi8は必須のはずだが、紹介されていない。YouTubeでのレビュー動画はカジェログの人ぐらいだったので、おそらく学習元がなかったのだろう。 今秋のワイヤレスイヤホン収穫について[はてな匿名

今年の秋はやや新商品が気持ち少なくもありますが、量的には豊作でしょう。 ヨドバシカメラでは、AirPods4（ANCあり）が多く売れている印象です。やはり濡れ耳の持ち主などイヤーチップが苦手な層の方にとっては、オープンでノイキャンが効く、Appleのイヤホンということで手が伸びやすいようです。音質としては前世代前々世代から指摘されている低音域の薄さはだいぶ解消され、バランス良く放ったものの、綺麗だけど勃たない女性のように、音楽を聴く楽しさの点でややまだダイナミックさや音質の向上が足りていないように感じられました。ノイズキャンセリングは非常によくできたもので、当初の想像を上回るキャンセリングを発揮してくれました。良いです。 その他、新発売の製品について、BOSEのQuiet Comfort EarBudsは、よくできたモデルです。価格は前述のAirPodsより3000円ほど安く、密閉されてい

AIが人間を超える日が……とか言われてるけど、それは全人類という意味だと思う。全人類で言うとそんなにって思う。 でも人類の下20%ぐらいと考えるとAIの方がもう全然マシじゃない？お前らもAIと会話してるときの方が人間よりいいなって思うときあるでしょ。 いやまあ人間は物理的に行動できるからそういう点はいい点だけど、それってロボットで解消できるなと思う。 あんまりよくわかってないけど、正直人型ロボットってもう使えると思う。まず歩けるわけじゃん。歩けて荷物運べるならもう使っていいでしょ。 とりあえず実証実験しないのかな。 問題はコストだと思うけど、それは人型ロボットの量産で解決できそうな気がしている。量産技術の人は大変そうだけど。 たぶんみんな無意識下で人間のアイデンティティを奪わないでくれみたいなものがあってこういう思考をセーブしてると思う。 でももう人間終わりだよ。冷静に考えよ。 今のAI確

メタが提供しているAIモデル「Llama 3.1」を活用したアプリ開発ツール「LlamaCoder」が人気を集めている。 LlamaCoderは、AI企業のTogether AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーション。「計算機アプリを作って」といった指示を与えるだけで、フルスタックのアプリケーションを生成する。メタのLlama 3.1 405Bモデルを基盤に、Together AIのLLM推論技術を活用している。 メタによれば、LlamaCoderはリリースからわずか1ヵ月余りで、GitHubで2000以上のスターを獲得し、数百人の開発者がリポジトリをクローンした。さらに、20万以上のアプリがLlamaCoderを使用して生成されたという。 Together AIの開発者関係責任者であるHassan El Mghari氏は、「開発者たちはこれを気に入っています。クイズアプリ、ポモ

およそ10年前に将棋のトップ棋士を下す将棋AI（人工知能）が登場し、7～8年前からは正確な翻訳や文章執筆をするAI、写真のような画像を描画するAI、さらには材料開発をするAI（マテリアル・インフォマティクス、MI）が登場してきた。3年前からは、人間と自然に会話するようにやり取りして、さまざまなコンテンツを自在に生成する生成AIが世界の大きな話題になってきた。 そしてここにきて、天気予報を高い精度で出せるAIが登場してきた。近い将来、世界の天気予報はAIベースが主流となり、パソコン1台でいつでもどこでも1分以下で予報が得られ、これまで数十分～数時間もかかっていたスーパーコンピューターによる現行の数値計算はほぼ不要になるかもしれない。天気予報の計算に必要な電力量は、10万～数百万分の1へと激減した。 さらには、まだ緒についたばかりのようだが、地震の発生やその強さをAIで予測する研究も始まってい