Vocoflexは、Dreamtonicsの音声モーフィング技術研究により生まれた 実験的な製品です。
Vocoflexは、Dreamtonicsの音声モーフィング技術研究により生まれた 実験的な製品です。
パソコンのキーボードで最も忌み嫌われているキーとは? そう、『CapsLockキー』です。 このCapsLockキーと人類との戦いは長きに渡り、ネット上では既に先人たちによって様々な対策が練られてきました。 単純に無効化するCtrlキーを割り当てる半角/全角キーを割り当てるEnterキーを割り当てるしかし敢えて言いましょう。どれもヌルいと。 CapsLockキーを無効化する? なんてもったいない! 僕は今回、このCapsLockキーを超便利なキーに変更し、この戦いに終止符を打ちたいと考えています。例えばこんな感じに。 単体で押したときはEnterキーとして働くW/A/S/Dとの組み合わせで矢印キーとして働く他の文字や修飾キーとの組み合わせで、好きなアプリやフォルダを開くそして一度設定してしまえば、その設定は他のマシンでも使える! この記事の内容を実践すれば、あなたはきっとCapsLockキ
Scaling laws describe the relationship between the size of language models and their capabilities. Unlike prior studies that evaluate a model's capability via loss or benchmarks, we estimate the number of knowledge bits a model stores. We focus on factual knowledge represented as tuples, such as (USA, capital, Washington D.C.) from a Wikipedia page. Through multiple controlled datasets, we establi
As we grow our operations internationally, we’re expanding into Asia with a new office in Tokyo, Japan. We are committed to collaborating with the Japanese government, local businesses, and research institutions to develop safe AI tools that serve Japan’s unique needs and to unlock new opportunities. We chose Tokyo as our first Asian office for its global leadership in technology, culture of servi
ジョン・ヘンリーの教訓 19世紀の都市伝説に「ジョン・ヘンリー」という人物がいます[1]。 彼は屈強な肉体労働者で、ハンマーを振るって岩に穴を開ける達人でした。ところが蒸気機関で動くドリルの登場により、彼は失業の危機に瀕します。そこで彼は、人間は機械よりも優れていることを示すために、穴開け競争で蒸気ドリルに戦いを挑んだというのです。 伝説によれば、ジョン・ヘンリーは(驚くべきことに)僅差で勝利を収めたとされています。しかし、あまりにも肉体を酷使したために、勝利の直後にその場で倒れて帰らぬ人になりました。周囲の野次馬たちは言いました。「彼は人間らしく死んだ」と。 この逸話から得られる教訓は何でしょうか? 「機械と競い合うのは命にかかわる」とか「バカバカしい」とかではないと私は思います。それはあまりにも表層的な解釈です。生成AIが躍進する現在、ジョン・ヘンリーは遠い過去の伝説ではありません。現
キレることが必要な気がした ──楽曲制作の取っかかりはどんな感じでしたか? 朝に聴くさわやかなバラードが求められてもいるんだろうなと思うと同時に「『虎に翼』ってそういう話だっけ?」という思いも抱いて、ゆったりとしたテンポではないなという感じがしたんですよ。主人公の寅子がエネルギッシュにずんずんずんずん進んでいく感じがあるんで、そこから四つ打ちみたいな小気味いいテンポで作っていかなきゃいけないんじゃないかと思ったのは覚えていますね。 ──朝ドラの曲はしっとりした大らかな曲調や切ないメロディを持つバラードが多いように思います。一方で飛び抜けて明るい曲もありますが、この曲はそのどちらでもない。どういう温度感がドラマにしっくりくる感触があったんでしょうか。 この曲を作るにあたっては“キレ”が必要だと思っていたんです。キレというのは「ブチギレる」とか「怒る」という、強いエネルギーを表す意味でのキレ。
先日ヴィーガンインド料理レストランに行きました。 私はヴィーガンではありませんが、Googleの口コミがえらく高かったので「どんなもんじゃい」という気持ちで入店しました。 前菜?のジャガイモのスープが豚骨スープかと思うくらい旨みが強くて、メインのカレーのプレートもとても美味しく、楽しい時間を過ごせました。 ヴィーガンインド料理はどういう考え方で構成してあるのでしょうか。 やはりトマトの旨味が土台となっているんでしょうか。 僕がインド料理から学んだものは「スパイスのチカラ」もさることながら、それ以上に、「野菜の旨さ」でした。 僕は日本人ですし、和食も一通り学んできましたから、おいしい料理にはダシが不可欠、という概念は人一倍強く、また明確だったと思います。この場合の「ダシ」は、当然、鰹ダシを中心とした動物性のダシということになります。昆布ダシってのもありますが、それはあくまで鰹などの動物性と組
Suno対抗のAI作曲サービスとして前評判の高かったUdioがパブリックベータとして一般公開されました。
「まだ700台も残っているのか」――。富士通と米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)の会見を聞いた筆者の感想だ。両社は2024年3月18日、グローバルパートナーシップの拡大と顧客システムのモダナイゼーション支援を発表した。その中で、富士通の島津めぐみ執行役員副社長COO (サービスデリバリー担当)(現職)が同社のメインフレーム残存数に触れたのだ。 島津副社長によれば、現在約700台のメインフレームと約9400台のUNIXサーバーが稼働しているという。富士通は2030年度末にメインフレームの製造・販売から撤退し、5年後の2035年度末で保守を終える。UNIXサーバーは2029年度下期に製造・販売を終了し、2034年度中に保守を終える予定だ。 脱メインフレームは間に合わない 果たして2035年度末までに700台あるメインフレームをすべて撤廃できるだろうか
最近、友人から大規模モデルの学習を劇的に効率化しそうな下記の事実(μTransfer)を教えてもらい、こんなことが成り立つことに非常に驚くとともに、それを知らなかったことにちょっとしたショックを受けました。 μTransfer 下記の手順で大規模モデル(Neural Networks)の最適なハイパーパラメータを効率的に獲得できる 1. 学習したい大規模モデル(ターゲットモデル)と同じアーキテクチャの次元や層数のより小さいモデルを用意し、それぞれのモデルのパラメータと最適化アルゴリズムを μP と呼ばれる方法でパラメータ付けする 2. その小さいモデルで、最適なハイパーパラメータ(学習率など)を探索する 3. ターゲットモデルに小さいモデルで獲得されたハイパーパラメータを適用する Greg Yang+, "Tensor Programs V: Tuning Large Neural Net
","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You
Command R+ is a state-of-the-art RAG-optimized model designed to tackle enterprise-grade workloads, and is available first on Microsoft Azure Today, we’re introducing Command R+, our most powerful, scalable large language model (LLM) purpose-built to excel at real-world enterprise use cases. Command R+ joins our R-series of LLMs focused on balancing high efficiency with strong accuracy, enabling b
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く