Googleは、オープンソースのプロジェクトにおいてメンテナが行っているさまざまな作業を、生成AIなどによる支援で軽減する「Project Oscar」を、インドのバンガロールで行われたイベント「Google I/O Connect Bengaluru 2024」で発表しました。 オープンソースプロジェクトには、Issueやプルリクエストやフォーラムでの質問などがコントリビュータから寄せられるため、メンテナはこれらに目を通して、不足している情報があれば指摘し、関連する情報があれば補足し、質問に返答するなど、コードを書く以外のさまざまな作業をしなくてはなりません。 プロジェクトが大きくなればなるほど、こうした作業の負荷は大きくなっていきます。 これらの作業を軽減し、コードを書くという最も楽しい作業に多くの時間をメンテナが割けるように支援するのが「Project Oscar」だと説明されていま

クイックサマリー：人工知能がコンピューティングパラダイムの進化をもたらしており、それに伴いデザイナーはより直感的なユーザーインターフェースを開発するチャンスに恵まれています。新しい機能のほとんどは、テキストベースの大規模言語モデルによって実現されているため、グラフィカルインターフェースからチャットボットのような対話型インターフェースへの移行が必要との声が多く聞かれるようになっています。しかし、多くのインタラクションパターンにおいて、対話は優れたインターフェースではないことをかなりの証拠が示しています。最新のAI機能によって、対話だけにとどまらずヒューマンコンピューターインタラクションの未来がどう変わりうるのか、マクシミリアン・ピラスが考察します。 人間とコンピューターのインタラクションのあり方を根本から変えうるような技術革新はそうそうありません。幸運なことに、次のパラダイムシフトは今まさに

シャツのボタンに小型のカメラを隠し、自作のAIデバイスでカンニングを行ったとして、トルコの学生が身柄を拘束されました。学生は大学試験の最中に不審な行動をしているところを発見され、逮捕されたとのことです。 Turkish student arrested for using AI to cheat in university exam | Reuters https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/turkish-student-arrested-using-ai-cheat-university-exam-2024-06-11/ Turkish student who used AI software to cheat in a university exam by disguising a camera as a

1987年東京出身。会社員。ハンバーグやカレーやチキンライスなどが好物なので、舌が子供すぎやしないかと心配になるときがある。だがコーヒーはブラックでも飲める。動画インタビュー 前の記事：ダメな心の声で代表選手みたいなユニフォームを作る 人々が好き勝手にしゃべる場にAIが放り込まれたら 人とAIの１対１の会話。人の方に会話の目的があり、お互い試行錯誤しながら答えを見つけていく。 こんなイメージ でも「しゃべる」ってそれだけじゃないよなと思う。特に３人以上でしゃべる時は、誰が何を求めているか、なんて考えていられないくらい複雑なことが起こっている。 複雑過ぎるので気の遣いようがなく、僕はかえって気楽だと思っている。 人に何かを求められて発言するAI。人が好き勝手にしゃべる場に放り込まれたら何を言うんだろう。

スーパーのチラシを読ませたChatGPTに料理の献立を考えてもらうというライフハックが、X（旧Twitter）で「すごい賢い使い方」などと注目を集めています。 電子チラシとAIを活用 ライフハックを紹介しているのは、Xユーザーのイモンヌ（@immonnu）さん。「chatgpt4oに近所のスーパーの電子チラシを読ませて1番安く仕上がる献立を作らせてみた」と、無課金ユーザーも使える最新モデル「GPT-4o（GPT-4 Omni）」に献立を考えてもらった結果を共有しています。 イモンヌさんはスーパーの電子チラシ2枚分をGPT-4oをアップし、「チラシを見て、3日分の夕食の献立作ってほしい」と指示。「可能な限り安く済ませて欲しい」「男性1人、女性1人、幼児1人分作って欲しい」「可能な限り統一感（和食、中華といった）が欲しい」「レシピの試算金額を出して欲しい」「主食は家に在庫あり」など具体的な条件

はじめにn番煎じですが何かの参考になれば幸いです。 「君に綴る手紙」～ Command R+に小説家と編集者を両方やってもらったCommand R+のGGUF、Q4_K_Mを用います。laksjdjf氏のchatuiにモデル同士で対話させるsimulate機能がありますので、UIはそちらを利用しました（モデル状態を保存して高速化するため一部変更して利用しています）。チャットのuserとassistantを入れ替えつつ、両方ともモデルに生成させる機能です。 小説を出力するためコンテキスト長と生成長は長めに設定しておきます。 小説家側(A)のシステムプロンプトは以下です。 あなたは才能ある新進気鋭の恋愛小説家です。編集者と話し合いながら、新作の短編恋愛小説を書き上げてください。 以下の流れで小説を書いてください。 1. プロットを書いてください。起承転結を意識してください。編集者のアドバイスを

こんにちは、ニケです。 色々あって最近 Open Interpreter のDiscordサーバーのMODになりました。 今回はその Open Interpreter から新しいオープンソースプロジェクトである「01」が発表されたので紹介したいと思います。 01 とは？Open Interpreterが搭載されたオープンソースプロジェクトで、2024年3月21日に発表されました。 「オーワン」と読むそうです。 Introducing the 01 Developer Preview. Order or build your own today: https://t.co/ROEcj9jVPX The 01 Light is a portable voice interface that controls your home computer. It can see your screen,

はじめに Turingアドベントカレンダー17日目です！今日は Research チームの柏谷が担当します。 Research チームでは、LLMによる完全自動運転を実現するための技術開発を行っています。その中で重要な技術の１つが量子化です。量子化によって少ビットでパラメータを表現できれば、LLM の膨大なパラメータのデータ圧縮が可能となります。量子化実装はいろいろと考えられますが、今回は実装にアクセス可能な llama.cpp とその量子化技術について見ていきましょう！ llama.cpp とは Georgi Gerganov さんが作った PC の CPU だけで LLM が動くプラットフォームです。その名の通り Llama, Llama2 が動くというだけでなく Bloom, StableLM などいくつかの LLM がサポートされています。LLM は従来、データセンターで大量のGP

概要 ChatGPT APIを活用したアプリケーションでは、要件が複雑化することで、システムプロンプトが肥大化していくことがあります。 しかしプロンプトが肥大化すると、ハルシネーションの起きる可能性が上がり、思ったような精度が出なくなってくることがあります。 以下を意識してプロンプトを改善させることで、精度向上できる可能性があります FunctionCallingを使って処理の分岐を行う １つのプロンプトには1つの命令に留める 精度が落ちるプロンプトとは 例えば、あなたの作っているアプリでは以下のようなシステムプロンプトのようになっていないでしょうか？ あなたはXXXです。 ルール: Aの時は、Xしてください。 Bの時は、Yしてください。 Cの時は、Zしてください。 # Bの時は以下のデータを使ってください <RAG用のデータ> 日本語で回答してください。嘘はつかないでください。etc e

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・LangGraph: Multi-Agent Workflows 1. マルチエージェント「マルチエージェント」では、各エージェントは他のエージェントと連携するために、独自の「プロンプト」「LLM」「ツール」「カスタムコード」を持つことができます。つまり、さまざまなマルチエージェントワークフローを考える際には、主に2つの考慮事項があります。 (1) 複数の独立したエージェントとは何か (2) エージェントはどのように接続されているか この考え方は、「LangGraph」で提供されるグラフ表現に非常に適しています。各エージェントはグラフの「ノード」であり、それらの接続は「エッジ」として表します。 2. マルチエージェントの利点「マルチエージェント」の利点は、次のとおりです。 ・ツール / 責任をグループ化することで、より良い結果を得る 「エ

ネットのアングラから生まれた「イーアック」 前回記事〈「AGI」は、人類を凌駕して「生存リスク」になりえるか…「OpenAI騒動」の背景にあった世界的な懸念〉で扱ったOpenAIのお家騒動では、AI規制派とAI推進派の対立がその理由として報じられ、最終的には推進派の声が上回った形で決着した。だがOpenAIの社外に目をやれば権勢を伸ばしているのは、むしろAI規制派である効果的利他主義の支持者たちではないか。それが前回の趣旨だった。 対して今回は、推進派として報じられた、シリコンバレーのAI開発現場から湧き上がった通称「e/acc（イーアック）」、「効果的加速主義」と呼ばれる動きについて触れてみたい。 AI規制派の効果的利他主義は、英語ではEffective Altruismと表記され「EA」と略されることが多い。対してAI推進派の効果的加速主義はeffective acceleration

僕は2003年に最初の会社を作って、以来20年で10社の設立に関わった。 しかし、今年は5社設立して、その全てで社長をやっていない。 なぜかというと、社長を僕がやるのはものすごく非効率的だからだ。 僕は著者で、YouTuberで、研究家で、配達員である。 それぞれが深く連関していて、不可分であり、社長などやっている暇はない。 社長という仕事がクソなのは「教養としてのAI講座」などで散々言及しているためここでは説明は避けるが、こんなクソな仕事は人間にやらせるべきではない。非人道的だからだ。 そこでAIが社長の会社を作ることにした。 社長はAIであるため、どんなにクソなことがおきても、社長の責任ではない。 ただし、現行法では社長は犬でもネズミでもなれるが、代取にはなれないため、便宜上、代表取締役社長秘書を設置することにした。 しかしあくまでも社長は「継之助つぐのすけ」ことAIスーパーコンピュー

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 横田研究室B4の藤井(@okoge_kaz)です。 2022年11月末にChatGPTがリリースされてから早1年、2023年は大規模言語モデル開発の領域において飛躍の１年となりました。国内でもCyberAgent, PFN, ELYZAを筆頭に3B〜13B程度のモデルが多数公開され、多くの方にとってLLMが身近になった1年であったかと思われます。 Turingでは完全自動運転の実現に向けた研究開発の一環としてLLMに早くから着目し、社内で研究開発を行ってきました。 また、私はLLM-jp 13Bの開発など国内の言語モデル開発に複数関わっている関係上、それらを通じて様々な生きた開発知見を多数得てきました。 そのような中で、実際に手を動かす実働部隊が「公開されている知見」をきちんと理解しておくことの重要性を日々