本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもAIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法

一昔前まではグラフィックボードのメイン用途はゲームなどの3Dグラフィック処理でしたが、近年では「ローカルでAIで動作させる」ということを目的にグラフィックボードを選択する事例も増えています。大量のNVIDIA製グラフィックボードやApple製チップで大規模言語モデル「LLaMA 3」の推論処理を実行した際の処理性能をまとめたウェブページ「GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference」を見つけたので、内容をまとめてみました。 GitHub - XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference: Multiple NVIDIA GPUs or Apple Silicon for Large Language Model Inference? https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-

# 民明書房風解説文生成プロンプト ## 1. 代表的な例 「この技の創始者 宋家二代 呉 竜府（ご りゅうふ）は、正確無比の打球で敵をことごとく倒したという。この現代でいうゴルフスイングにも酷似した打撃法は、運動力学的観点からいっても弾の飛距離・威力・正確さを得るために最も効果的であることが証明されている。ちなみにゴルフは英国発祥というのが定説であったが、最近では前出の創始者 呉 竜府の名前でもわかるとおり、中国がその起源であるという説が支配的である。」 民明書房刊「スポーツ起源異聞」より ## 2. 「民明書房」の基本情報 ### 基本設定 - 漫画「魁!!男塾」に登場する架空の出版社 - 1926年（大正15年/昭和元年）創業 - 創業者は大河内民明丸 - 中国の武術書などを専門的に出版 ### 特徴的な解説手法 - 写実的な絵や学術的な解説 - 現実感あふれる語り口 - 荒唐無稽な

「早ければ2026年、AIによって社会が激変する」とAnthropicのCEOが述べている 2024.12.06 人工知能 AGI, AI, Anthropic 人工知能のトップ企業Anthropicの設立者ダリオ・アモデイは、OpenAIの元研究者であり、深層学習の権威として知られる。同氏は「早ければ2026年、AGIが実現して社会は激変する可能性がある」と述べている。2026年はすぐ目の前だ。私たちはこの激変に準備できているだろうか？（鈴木傾城） プロフィール：鈴木傾城（すずき けいせい） 作家、アルファブロガー。著書は『ボトム・オブ・ジャパン』など多数。政治・経済分野を取りあげたブログ「ダークネス」、アジアの闇をテーマにしたブログ「ブラックアジア」を運営、2019、2020、2022年、マネーボイス賞1位。 連絡先 : bllackz@gmail.com シリコンバレーに現れた新たな

はじめに チューリング生成AIチームの荒居です。 この記事は生成AIアドベントカレンダー2024の4日目の記事です。 この記事では、動画生成モデルを題材に、vLLMを用いて独自のマルチモーダルモデルを推論させる方法について解説します。vLLMはLLMの高速推論・サービングのライブラリで、LlamaやQwenなどの有名なモデルについてはサポートされているため非常に簡単に利用することが可能です。一方で、独自に実装したモデルを組み込む方法については公式ドキュメント以外ではほとんど情報がなく、かつ公式ドキュメントも情報が豊富とは言えないためなかなか手が出しづらい状況になっています。 そこで、本記事では、公式ドキュメントには書かれていない内容も含めて、独自のマルチモーダルモデルをvLLMに組み込む具体的な方法を丁寧に解説します。特に、動画生成モデルを例に、Hugging Face Transform

昨日から、新しくフルタイム(に近い)スタッフを雇うことにした。 色々理由はあるが、最大のものは、流石に色々なことを一人ではこなせなくなってきたからだ。これまでは僕の契約とお金周りのことを一任した社長と僕しかいなかったのだが、本格的に色々な業務が回らなくなってきて、とてもいい人がいたので来てもらうことにした。 まず初日にやったのは、椅子と机の組み立て。 それと、GALLERIAガレリアを改造してQuadro8000に外部ファンを取り付けた(by 大沼さん)ものにComfyUIをインストールする。 新しいスタッフにはComfyUI関係の研究を主に手伝ってもらうことにする。 Linuxの基本的な操作を教えると、すんなりイントールして使うところまで行けていたので、大丈夫なのではないかと思う。 GPUを買うのと違って人を雇うのは勇気がいる。 もう何年も人なんか雇ってこなかったからな。 もちろん、弓月

【悲報】Eテレ「いないいないばあ」うーたん　薬剤による安楽死処置で死んでいた Tweet カテゴリ話題 0 ：ハムスター速報 2024年12月01日 18:30 ID：hamusoku うーたんっていつ引退したんだっけ？と思って調べたらこれで流石にAIの精度悪すぎない？ってなった pic.twitter.com/wZn9be9Jha— おでん (@Oden612) November 30, 2024 もう、いないいないばぁになっちゃったのね...— salexkidd (@salexkidd) November 30, 2024 草 宇宙に行くと言って消えたがまだ行ってなかったという謎の論理でわんわんワンダーランドに復活してるというのに。— シン・ザコシもどき🤠 (@Shinzako) November 30, 2024 ちなみに初音ミクも殺されてる pic.twitter.com/iP

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・How generative AI expands curiosity and understanding with LearnLM 1. LearnLM「LearnLM」は、Gemini をベースに人間の学習用にファインチューニングされたモデルです。技術レポートでは、教育向けの生成AIを改善するためのアプローチを紹介しています。 教育者やその他の学習専門家と協力し、次のような学習科学の原則をモデルとそれが支える製品に取り入れています。 ・能動的な学習を促す タイムリーなフィードバックで練習と健全な努力を促す。 ・認知負荷を管理 関連性のある、構造化された情報を複数の方法で提示。 ・学習者に適応 関連する教材を基に、目標やニーズに合わせて動的に調整。 ・好奇心を刺激 学習の過程を通じて意欲を高めるために、関心を喚起。 ・メタ認知を深める

Jaures Yip ［原文］ （翻訳：大場真由子、編集：井上俊彦） Nov. 27, 2024, 09:00 AM テックニュース 15,765 OpenAIの製品責任者であるニック・ターリーは、ChatGPTユーザーに5つのヒントを教えてくれた。 Matteo Della Torre/NurPhoto via Getty Images OpenAIの製品責任者であるニック・ターリーは、ChatGPTのユーザーは音声モードを試すべきだと話している。 ターリーはChatGPTのユーザーに文書のアップロードや独自のGPTの作り方のヒントを教えてくれた。 OpenAIは2024年初めに最新モデルGPT-4oを発表している。 多くの人々がChatGPTを使ってドキュメントなどを作成したり、仕事のメールを書いたりしているだろう。だがOpenAIの製品責任者であるニック・ターリー（Nick Turl

現在アメリカは、原発ルネサンスに突入しつつあります。 今年の10月、1979年の冷却剤喪失事故以来、45年に及ぶ長い眠りについていたスリーマイル島の原子炉に、再び火が灯されることが報道されました。

Machines of Loving Grace1 How AI Could Transform the World for the Better October 2024 I think and talk a lot about the risks of powerful AI. The company I’m the CEO of, Anthropic, does a lot of research on how to reduce these risks. Because of this, people sometimes draw the conclusion that I’m a pessimist or “doomer” who thinks AI will be mostly bad or dangerous. I don’t think that at all. In fa

セキュリティ人材不足と増大する脅威対応を生成AI活用で解決へ、NTT Comが新ソリューション 2024.11.21 Updated by Naohisa Iwamoto on November 21, 2024, 06:25 am JST 生成AIの活用について、さまざまな議論や実践がなされてきている。そうした中で、セキュリティの運用支援のソリューションに組み込んだ活用法が登場した。NTTコミュニケーションズ（NTT Com）が開発した「AI Advisor」がそれだ。生成AIを活用した自然言語による問い合わせでセキュリティ運用を支援する。 ランサムウエアなどのサイバー攻撃は増加し続け、これに対する防御が不可欠になっている。NTT Com ビジネスソリューション本部 ソリューションサービス部 担当部長 エバンジェリスト 城 征司氏は、対策についての現状を以下のように説明する。「リスクへの

IEEEは2024年10月4日、プレス向けセミナーを開催し、情報セキュリティ大学院大学の大塚玲教授が「AI for Security」をテーマにサイバーセキュリティにおける生成AIの注目動向を解説した。 IEEEメンバーで情報セキュリティ大学院大学 教授の大塚玲氏。人工知能学会 安全性とセキュリティ研究会（SIG-SEC）主査、JNSA サイバーセキュリティ産学連携協議会 代表も務める 米国防省の研究部門で、インターネットの生みの親としても知られるDARPAは今年8月、ソフトウェア脆弱性の自動修正システム競技大会「AI Cyber Challenge」の準決勝を世界最高峰のセキュリティコンテスト「DEF CON 32」において開催した。 準決勝を勝ち抜いたのは7チーム。各チームにはそれぞれ200万ドルもの開発資金が与えられ、来年8月のDEF CON 33で行われる決勝戦に臨む。優勝賞金は4

本記事では、LLMエージェントを安全に開発・運用するための新しい考え方「AgentOps」を紹介します。 大規模言語モデルを使ったAIエージェント（LLMエージェント）はできることが増えるにつれて中身が複雑になり、何をどう処理しているのか把握しづらくなるという問題があります。 そこで研究者たちは、LLMエージェントを作る段階から実際に使う段階まで、きちんと中身を確認できる仕組みが必要だと考えました。そこで既存のツールを調べ、体系化しました。 重要なお知らせ：AI分野のお仕事マッチングサービス「AIDB HR」を開始しました！登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです！現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。 参照論文情報 タイトル：A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Fou

■記事の対象ユーザ １．生成AIなんでも展示会 Vol.2に興味があった人 ２．生成AIなんでも展示会 Vol.2に参加した人 ３．生成AIなんでも展示会 Vol.2に出展した人 出展応募したけど落選した■ようするに？ 企業と違って「情報を出してはいけないあの案件」の縛りが無い ”ある意味”最先端のAI系個人開発者の出展が見られる熱いイベントでした！ はじめに11/16にAmazonの奥地で開催されると言い伝えられているAI使ってる「個人開発」プロダクトなら何でもOKという展示会に潜入し展示内容をリサーチしてきました。 以下、公式サイトよりイベント概要です。 生成AI系個人開発者のデモ会です｡生成AI系個人開発としては､日本最大規模での開催を予定しています｡ ※デモ会とは？：制作物､実験結果などをブースで展示し､技術を通じて交流する会です｡ 企業系､ビジネス系のAIイベントが昨今では増えて

イベント概要 生成AI系個人開発者のデモ会です｡生成AI系個人開発としては､日本最大規模での開催を予定しています｡ ※デモ会とは？：制作物､実験結果などをブースで展示し､技術を通じて交流する会です｡ 企業系､ビジネス系のAIイベントが昨今では増えてきていますが､ 小規模開発でも「好きなこと・趣味」を通して､交流する機会を創出すべく企画しました｡ 個人開発の 「熱量」「癖」が感じられる会をめざして運営しております！ こんな方にオススメ！ 「思いが込められた面白いもの」が見たい！ 「個人が生成AIで何ができるのか」発見したい 個人開発者同士で交流したい イベント詳細 日程：11/16 12:30(一般枠) ~ 場所：〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers 10F 最寄り駅：渋谷駅(渋谷駅A2出口から徒歩約6分) 参加費：無料 展示予定者一覧 イベントにて展

どうもこんにちは、だだっこぱんだです。 「今年の最も大きなチャレンジ」 ということで、今回は夏休みにちょくちょくやっていたピアノ採譜AIを作るという挑戦について書いていきたいと思います。 ちなみに結論から言うと、一部うまくいきませんでした。けれどもまだまだ諦め切れずにはいます。もし機械学習に強い方で何か気がついたことや、アドバイス等ありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 👇やろうと思ったきっかけになったツイート 既存の技術 まずは既存の技術を調べていきます。 これについては主にFくんに調べてもらいました。ありがとう😊 このスクラップと同じような内容になってしまいますが、再度まとめていきます。 Onsets and Frames Googleから出ているピアノ採譜AI。Onsets（各音符の開始位置）とFrames（音符が存在するすべてのフレーム）を別タスクに分けて検出すること