Googleが2024年12月11日に、コードの不具合を自動的に修正できる実験的なAI搭載コーディングアシスタントの「Jules」を発表しました。 The next chapter of the Gemini era for developers - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/the-next-chapter-of-the-gemini-era-for-developers/ Google’s new Jules AI agent will help developers fix buggy code - The Verge https://www.theverge.com/2024/12/11/24318628/jules-google-ai-coding-agent-gemini-2-0-an

2024年12月11日(水)にGoogleが情報整理AI機能「Deep Research」を発表しました。Deep Researchはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる機能で、収集した情報を分かりやすいレポートにまとめて出力してくれます。 Gemini: Try Deep Research and Gemini 2.0 Flash Experimental https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/ インターネット上には課題解決に役立つ情報が多数存在していますが、人間の手で目的の情報を探してまとめるのには非常に長い時間がかかります。Deep ResearchはGoogleの有料AIサービス「Gemini Advanced」に追加された機能で、ユーザーの指示に従っ

国産のインメモリDB「劔（Tsurugi）」、さくらの高火力上で一貫性を保ちつつ永続化の書き込み処理を5ミリ秒で実証。超低遅延AIシステムの実証実験 ノーチラス・テクノロジーズ、さくらインターネット、そしてスーパーフォーミュラなどカーレースの運営や宣伝などを行う日本レースプロモーション（以下、JRP）の3社は、鈴鹿サーキットで超低遅延AIシステムの実証実験を行い、その結果を発表しました。 実証実験では、鈴鹿サーキットで実施されたスーパーフォーミュラのレースにおいて走行中の21台のフォーミュラカーからテレメトリデータを取得。さくらの高火力コンピューティング上で稼働する国産インメモリデータベースである「劔（Tsurugi）」で機械学習によるラップタイム予測と順位予測などの推論とデータベースへの登録などの処理が行われました。 この実証実験におけるシステム上のパフォーマンスは、テレメトリデータに適

Googleが、Geminiの次世代モデルファミリーとなる「Gemini 2.0」を発表すると同時に、全てのGeminiユーザーに対して応答速度を重視したモデル「Gemini 2.0 Flash」の実験版へのアクセスを解放しました。今後他のGoogle製品にもGemini 2.0を導入していく予定となっています。 Google introduces Gemini 2.0: A new AI model for the agentic era https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/ Welcome to the world, Gemini 2.0 ✨ our most capable AI model yet. We're first releasing an

無料ユーザーに開放されたSNS・Xのチャット（会話型）AIボット・Grok。 OpenAI社のChatGPTと同じ様な感覚で、テキスト形式のやり取りを行うことができ、画像生成機能も搭載。すでに様々な使われ方、そして遊ばれ方がX上で考案されています。 そんな中でも最近目に付くのが、Grokに「プロフィールや発言から自分の外見を想像して描いてもらう」というお題。 確かに発言のイメージ通りの画像が生成されるのか、そしてそれが実際の外見と一致するのか。想像を掻き立てられます。 【比較画像】Grokに生成させた“似顔絵”と本人イーロン・マスク率いるX発のチャットAI「Grok」Grokは、Xのオーナーであるイーロン・マスクさんが率い、「Xアプリの5億人を超えるユーザーに当社のテクノロジーを提供」すると銘打つxAI社が開発したチャットAIボット。 2024年5月には、日本国内からも有料プラン・X Pr

米Microsoftは12月9日（現地時間）、冷却に水を一切使用しない次世代データセンターの設計を発表した。AIのワークロードに最適化されており、チップレベルの冷却ソリューションを採用することで、水の蒸発なしに正確な温度制御を実現するとしている。 データセンター内のトイレやなどの管理目的で水は依然として使用されるものの、この設計により、データセンター1施設当たり年間1億2500万リットル以上の水を節約できるという。 このゼロウォーター冷却設計では、水を閉ループシステムで循環させる。建設中にシステムに水を満たせば、サーバとチラーの間で水が循環し続け、新たな水供給を必要とせずに熱を放散する。 Microsoftは、2000年代初頭から水の使用量削減に取り組んでおり、第1世代のデータセンターと比べてWUE（Water Usage Effectiveness：水使用効率）を80％向上させている。将

米Googleは12月10日（現地時間）、データセンターの電力需要の増加に対応するため、米クリーンエネルギー企業のIntersect Powerおよび米TPGの気候変動対策に特化したファンドTPG Rise Climateとの戦略的パートナーシップを発表した。 Googleは、Intersect PowerおよびTPG Rise Climateと共同で、向こう10年間で米国に複数のギガワット規模のデータセンター容量を持つ工業団地を開発し、それらに電力を供給する新しいクリーンエネルギー発電所を併設する200億ドル規模の取り組みを進める。 最初の共同設置型クリーンエネルギープロジェクトの第1フェーズは2026年に稼働を開始し、2027年に完全稼働する予定だ。 また、GoogleはTPG Rise Climateなどと共に、Intersect Powerに8億ドル以上の資本投資を行う。 Goog

東大と筑波大が共同構築した最新スパコン「Miyabi」がAI for Scienceを推進する：AIとの融合で進化するスパコンの現在地（3）（1/3 ページ） 急速に進化するAI技術との融合により変わりつつあるスーパーコンピュータの現在地を、大学などの公的機関を中心とした最先端のシステムから探る本連載。第3回は、東京大学と筑波大学が共同で構築した「Miyabi」を紹介する。 いわゆるスーパーコンピュータ（スパコン）をはじめとするHPC（高性能コンピューティング）インフラは、高度なシミュレーションや創薬、ビッグデータ解析など、企業のモノづくりや事業創出に欠かせない存在となっている。さらに、生成AI（人工知能）をはじめとするAI技術の急速な進化により、これらのHPCインフラでAIをどのように活用できるようにするかも大きな課題となっている。 本連載では、日本国内のスパコン環境の一端を探るべく、大

12月9日（現地時間）に、米OpenAIが一般提供を始めた動画生成AI「Sora」。リリース当初はアクセス集中により一部ユーザーが利用できない状態だったが、10日（日本時間）正午すぎから徐々に利用可能に。記者も使えるようになったので、いくつか思い付いた動画を生成してみた。 おさらい、Soraでできること まず、Soraの機能や利用条件を整理しておく。SoraはChatGPTの有料プラン「ChatGPT Plus」（月額20ドル）と「ChatGPT Pro」（月額200ドル）の利用者向けに提供。Plusユーザーは解像度480pか720pで、長さ5秒の動画を最大50本／月まで生成できる。ChatGPT Proユーザーは解像度480p、720p、1080pかつ、長さ5秒～20秒（5秒刻みで選択可能）の動画を最大500本／月まで、並行して5つまで生成可能。 Proの場合、生成できる動画のアスペクト

1080p、20秒という、業界最高スペックの動画生成AIとあって、さすがのクォリティとの声がありますが、謳い文句とは異なる部分もあり、触ってみた感想を、実例を示しながら述べていきます。 なお、筆者は月額200ドル（約3万円）のChatGPT Proプランに加入したので、Relax modeと呼ばれるモードで、Sora動画を無制限に生成できます。 人物のi2vは利用者制限中。うまくいくと素晴らしいSoraは、基本的に2つのモードで動画を生成します。まず、画面に映るものと動きをテキスト（プロンプト）で記述し生成するText to Video。 例えば、「Gigantic robot is fighting against monsters attacking people in Tokyo downtown」というプロンプトを記述して生成すると、次のような動画が出来上がります。 こんなシンプル

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AIで生成した画像を動画にできるようになった。当連載のオリジナルキャラクター「明日来子さん」にメガネをかけてもらったところ。レンズの屈折まで反映されている（hailuo AIで作成） 2024年、画像生成AIに起きたことを振り返ってみます。今年もすさまじいペースで物事が動きました。今年起きたことに注目するなら、高精細化と高品質化が進む一方、一貫性をいかに実現するのかがポイントでした。一貫性技術は、動画生成AI分野の拡大をもたらし、さらに、3D化の実現までも可能性として見せはじめました。それぞれの技術はお互いに影響を与えつつ、別々に進化し、より専門化が進んでいます。この連載によく登場してくる作例のキャラクター「明日来子さん」を通じて、どのように技術変化が進んだのかを見ていきましょう。 ※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

イーロン・マスク氏が保有するAI企業・xAIはアメリカ・テネシー州メンフィスに独自のデータセンターを保有しています。地元のグレーター・メンフィス商工会議所は2024年12月4日に、xAIがデータセンターを拡張することを計画中であることを明らかにしました。 xAI Memphis Announces Expansion Of Supercomputer with Addition Of Tech Companies In Digital Delta - Greater Memphis Chamber https://memphischamber.com/blog/general/xai-memphis-announces-expansion-of-supercomputer-with-addition-of-tech-companies-in-digital-delta/ Musk's xA

tl;drMeta の最新モデル Llama 3.3 70B が公開されたよ モデルカードを丁寧に手動で翻訳・解説したよ（読んで！） 安全性にかなり力を入れているよ！ Transformers / Ollama / MLX で動かしてみたよ Llama 3.3 70B に関する Hugging Face Hub のページと GitHub の Llama 3.3 のモデルカードのページは下記になります。 Transformers 経由で生のモデルを使う時は、毎度のことですが Meta の Llama 系モデルを Hugging Face から利用する時は利用規約に同意する必要があるので、フォームを入力して Submit を押してください。これをしていないと最後の動作確認時に動かせないので先んじて案内します。また、生のモデルや Ollama や MLX 変換モデルなどを使いたい場合は、ファイル

自分の作品がAIの学習に許可なく使用されたかどうかを簡単に確認できるようにするための法案「人工知能ネットワークの透明性と責任(TRAIN)法」がアメリカで提出されました。この法案が実現すれば、著作権者は学習の記録にアクセスできるようになり、自分の作品が使用されたかどうかを確認できるようになるとのことです。 TRAIN Act Seeks Transparency in AI Use of Copyrighted Works https://www.billboard.com/pro/senate-train-act-transparency-generative-ai-training-copyrighted-works/ Senator introduces bill to compel more transparency from AI developers https://www.n

米OpenAIが12月5日（現地時間）に発表した、ChatGPTの新プラン「ChatGPT Pro」。目玉は、最高性能のAIモデル「OpenAI o1」でより高度な思考を行って難問に対して優れた回答を提供するという「o1 Pro mode」だ。一方、月額200ドル（1ドル150円換算で約3万円）という価格体系も話題に。果たしてその値段に見合う価値はあるのか──試しに、過去のGPTシリーズや他の大規模言語モデルが引っ掛かりがちだった問題を出して、確かめてみた。 解けるか、“おっぱお問題” GPT-4でもたまに間違えていた「いっぱいの“い”を“お”に変えて」という問題。o1 Pro modeは引っ掛からず回答できた。 「9.11」と「9.9」、大きいのは？ 「9.11」と「9.9」どちらが大きいか、というのも、過去のモデルがよく間違えた問題だ。Pro modeでない「o1」も、以下のように正し

米OpenAIとAI安全性の研究組織である米Apollo Researchは12月5日（現地時間）、OpenAIが同日公式版をリリースしたLLMの「o1」についての考察を発表した。いずれも、o1に関して幾つかの懸念事項を指摘している。 o1は、OpenAIが9月に発表したLLM。回答を生成する前に思考の連鎖を生み出すことで、複雑な推論タスクを実行できるというものだ。さまざまな戦略を試したり、間違いを認識したり、思考プロセスを洗練したりすることで、従来のモデルと比較して、より有用な回答を提供できるようになったとOpenAIは説明している。 だがApollo Researchは、o1が「scheming」（策略。開発者やユーザーの意図と異なる目的を密かに追求する能力）について評価したところ、o1が以下のような行動を示すことが明らかになったとしている。 開発者やユーザーではなく、o1自身の目標に