タイムラインで流れてきたポストから、Googleが作っているImageFXが作ってくれる画像のクオリティが高いように見えたので、触ってみていた。 ImageFXの作例 これが自分で撮った紅葉の写真で、 こっちが、Image FXに、京都の紅葉、50mm f1.4バブルボケ、とか伝えて作ってもらったもの。 ChatGPTに同じ入力を渡すと、こんな画像なので、仕上がりの違いがわかると思う。 どこか嘘っぽいというかメルヘンな仕上がりになりがち。 ここまでできるなら、手持ちの画像そっくりな画像を作れるのでは、と思って試してみる。 手持ちのラーメンの画像そっくりなラーメン画像を作る ChatGPTに、自分で撮影したラーメンの写真をアップロードして、この画像を作るためのプロンプトを作って、とお願いする。 この画像と同じ写真を生成AIで作りたいので、プロンプトを生成してください。内容だけでなく、レンズの

はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記

作ったもの カスタマーサポート全般を行う対話型AIエージェントを作成しました。 ユーザからの質問対応や新機能要望のヒアリング、さらにクレームや緊急対応受付を一括して対話型AIエージェントが担います。 AIエージェントとの対話内容は自動的に分析され、スプレッドシートで一元管理されます。新機能の要望は即座にGitHub Issueとして起票され、クレームや緊急度の高いケースはSMSで担当者へリアルタイム通知する仕組みを備えています。 対象ユーザ 今回のプロダクトの対象ユーザは、本ハッカソンの参加者および担当者になります。 ただ、このプロダクトはプロンプトを変えるだけであらゆるサービス・商品のカスタマーサポート担当をAIエージェントができるようにカスタマイズ性高く構築しています。 背景にある課題 本ハッカソンの開発プロジェクト条件に、以下のサービスを使うことが要件となっています。 参加者は自分が

RAGに関する主要な論文まとめていきます。(過去の分含めて随時更新予定) 見つけたものからまとめているので、最新の2024年以降の論文多めです。 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(22/05/2022) 一言紹介❓ LLMって、事前学習された知識に関しては答えてくれるけど、最新のニュースだったり、専門的な情報や組織固有の情報には対応できないよなぁ 💡 外部知識をLLMに検索させよう!→RAGの誕生 Abstract日本語訳大規模な事前学習済み言語モデルは、そのパラメータに事実知識を蓄積し、下流の自然言語処理（NLP）タスクに微調整されたときに最先端の成果を達成することが示されています。しかし、知識をアクセスして正確に操作する能力は依然として限られており、知識集約型タスクでは、タスク固有のアーキ

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Router Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 RAGを実装するエンジニアが困りがちなのは、大量の文書から「いかに、ソースとなる正しい文書を検索してくるか」という検索部分です。この記事では、そういった文書検索の精度を上げるための手法である「RouterRetriever」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RAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 （注：前提として、今回の手法はちょっとディープです。これまでRAGをやってきたエンジニアで、「RAGの文書検索って難しい」と感じたことがある方にだけ刺さる内容

今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長　樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると

chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感

画像生成AI「Stable Diffusion」がコンテンツ製作の技術革新を急速に促しているという話を「すさまじい勢いで世界を変えている画像生成AI」に書きました。あれから約2ヵ月が経ち、状況はさらに大きく変わってきています。 Novel AIソースコード流出事件 最も影響が大きかったのは10月8日に起きたとされる「Novel AI」のソースコード流出事件です。どういった形でハッキングされたのかは明らかにされていませんが、流出したとされるコードはおそらく本物だという結論になっています。 Novel AIは10月3日にサービスが開始された画像生成AIサービス。Stable Diffusionや「Midjourney」と比べても圧倒的に高品質な日本アニメ風の画像出力ができることにより、日本やアジア圏で高い人気を得ています。 Googleトレンドの傾向を見てみても、日本ではNovelAIがリリー

スクウェア・エニックスの研究者が提案する、“メタAI”を使った新しいゲームデザイン【CEDEC 2017】 スクウェア・エニックスの研究者が最新のAI技術を解説 2017年8月30日～9月1日の3日間、パシフィコ横浜にて開催された、日本最大級のゲーム開発者向けカンファレンスCEDEC 2017。ここでは、スクウェア・エニックス テクノロジー推進部の三宅陽一郎氏と水野勇太氏による、“人工知能（メタAI）を用いたゲームデザインの変革”と題したセッションを紹介する。 三宅氏はゲームAI開発の第一人者として知られ、リードAIアーキテクトとして『ファイナルファンタジーXV』の制作にも携わった人物。また、水野氏は、大手ゲーム会社でステルスアクションゲームのAIプログラマーやスマホゲームのディレクターなどを経験したのち、2017年4月より現職に。社内でもひとりしかいないという、耳慣れない肩書きであるAI

The sustainable tiny home trend at CES 2025 revived my dream of building a compoundAmid the chaos of CES we got to retreat to the well-appointed calm of sustainable pods, electric trailers and EV RVs.

経済産業省は人工知能（AI）に国会答弁を下書きさせる実証実験を始めた。AIに過去5年分の国会の議事録を全て読み込ませたうえで、与えられた質問に対し、過去の答弁内容を踏まえて回答できるかを検証する。行政分野でもAIの活用をめざす。公務員の長時間労働の要因になっている答弁対応の負担を減らし「働き方改革」につ

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ

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うまくできましたか？　ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE

本連載は松尾豊、塩野誠著、書籍『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか？」』（中経出版）から一部抜粋、編集しています。 人工知能の急激な進歩により、社会は今後数年で劇的に変化していきます。政治、経済、教育、医療、労働――など、学習能力を身に付けた機械が人間の能力を越えたときに起こる未来とは？　そこには、「常識」が反転するロボット社会への展望があります。 東京大学スーパー准教授にして、人工知能学の権威である松尾豊氏が、ビジネス戦略家の塩野誠氏からの率直な疑問に、対談形式で答えながら未来の可能性を語ります。 すぐそこまでせまってきた人工知能社会に、知的興奮が止まらない！ 著者プロフィール： 松尾豊（まつお・ゆたか） 東京大学大学院工学系研究科総合研究機構、知の構造化センター、技術経営戦略学専攻准教授。1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年、同大学院博士

［CEDEC 2014］将棋でプロを倒したAIが，次に狙うのは人狼。「人狼知能」プロジェクトに迫る ライター：徳岡正肇 CEDEC 2014の2日めとなる2014年9月3日，人工知能技術のセッションとして「将棋の次は人狼か？」と題された講演が行われた。司会を務める公立はこだて未来大学の松原 仁氏は，かつてCEDECで「将棋の世界においてAIがプロ棋士に勝つのは時間の問題」と語り，「2015年までにはAIがトッププロに勝つ」と宣言した人物だ。 4Gamer読者の多くもご存じかと思うが，2012年に始まったプロ棋士とAIが対決する「電王戦」では，AIが故・米長邦雄永世棋聖や，プロ棋士のトップリーグとも言える順位戦A級に所属する棋士を破った。タイトルを保持しているような真のトップ棋士との対決はまだ実現していないが，松原氏の“予言”はほぼ的中したと言っていいだろう。 その松原氏は今，アナログゲーム