ホーム ニュース Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる 全記事ニュース
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
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How we built Text-to-SQL at Pinterest
Adam Obeng | Data Scientist, Data Platform Science; J.C. Zhong | Tech Lead, Analytics Platform; Charlie Gu | Sr. Manager, Engineering Writing queries to solve analytical problems is the core task for Pinterest’s data users. However, finding the right data and translating an analytical problem into correct and efficient SQL code can be challenging tasks in a fast-paced environment with significant
画像生成AIの著作権問題、文化庁議論で争点はっきり (1/4)
2月29日に、文化庁で「文化審議会著作権分科会」の第7回が開催されました。著作権の専門家によってその制度について議論をする場ですが、今年度は2023年7月より「AIと著作権」について議論されてきました。3月に文化庁から政府に報告する「AIと著作権に関する考え方について（素案）」の最終案に近いものが発表され、1月下旬から2月上旬にかけて募った「パブリックコメント（パブコメ）」の結果報告もされるということもあり、注目されました。登場したのは「AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年2月29日時点版」、パブコメの結果を受けて、これまでの内容に微修正が施されていました。しかし、そこからわかったのは、文化庁の一貫したスタンスでした。 文化庁 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会（第7回） パブコメへの反応は「素案の内容周知」 発表物から議論を集めたのが発表資料に「パブコメの結果」が追加
24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ
お題箱から 797.生成aiについて無知なので質問です 下記のように学習元画像を合成したかのような元画像がでることから合成ツールと主張する人がいますが、実際に生成aiは合成ツールなのでしょうか？ https://x.com/r18rensyu/status/1745959957990965624?s=61 これ去年の今ぐらいまでなら学習してるから合成ではない論はまだ通用したかもしれないけど、明らかに学習元となる画像がポンポン出るようになってきてしまって正体は引用合成ツールだったのがバレちゃったんだよね。 https://t.co/e367C2DqWl — リハビリ用 (@r18rensyu) 2024年1月13日 質問に対する答えは「依然として生成AIは合成ではなく学習を行っている」で、このツイートは100%誤りです。「塩水を沸騰させると砂糖水になる」と同じレベルの端的な誤りで、議論の余地
ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
「正答率62.5％→94.1%」に改善も...三豊市 “チャットGPT” を使ったゴミ出し案内 実証実験の結果、導入を断念【香川】 | TBS NEWS DIG
香川県三豊市は、今年6月から東京大学大学院と実証実験を進めてきた「チャットGPT」を使ったゴミ出し案内の導入を断念すると発表しました。三豊市では、東京大学大学院工学系研究科の松尾研究室と協力して、今年6…
翻訳メモリー時代の終わりは来るか？ – 西野竜太郎ウェブサイト
翻訳メモリー（TM）が翻訳業界で広く使われ始めたのが1990年代後半という話（PDF）なので、すでに四半世紀くらいは経っている。私が翻訳者になったのは2002年だが、ITマニュアルなどではすでにTMを使った翻訳が一般的だった。 TMは当初、訳文を再利用して品質を安定させたり、作業を効率化してコストを削減したりといった点が目的だった。しかし統計的機械翻訳システム以降（もちろんニューラル機械翻訳も）は、トレーニング用のデータとしても重要となった。 TMが翻訳業界で広がったのは、やはりコスト削減などビジネス上のメリットが大きかったからだ。しかし、いち翻訳者が使うツールとして考えてみると、必ずしも理想的とは言えない。訳文を「再利用」するので、それに適した単位、つまり基本的には1文ずつの対訳セットで管理する。原文と訳文が1文ずつで対応するケースはもちろん多いが、再利用を優先すると無理やり1文ずつ対応
ソフトウェア開発の真の問題点は、コードを書くことではなく、問題の複雑さの管理にある - YAMDAS現更新履歴
www.oreilly.com オライリー・メディアのコンテンツ戦略部門のバイスプレジデントであるマイク・ルキダスの文章だが、彼が数週間前、「コードを書くことが問題なのではない。複雑さをコントロールすることが問題なのだ」というツイートを見かけた話から始まる。彼はこれに感心したようで、これから何度も引用すると思うので、誰のツイートか思い出せればいいのにと書いている（ご存じの方は彼にご一報を）。 件のツイートは、プログラミング言語の構文の詳細や API が持つ多くの関数を覚えることは重要じゃなくて、解決しようとしている問題の複雑さを理解し、管理することこそが重要だと言ってるわけですね。 これは皆、覚えがある話だろう。アプリケーションやツールの多くは、最初はシンプルである。しかも、それでやりたいことの80％、いやもしかしたら90％をやれている。でも、それじゃ十分ではないと、バージョン1.1でいく
GitHub Copilot Chat beta now available for all individuals
ProductGitHub Copilot Chat beta now available for all individualsAll GitHub Copilot for Individuals users now have access to GitHub Copilot Chat beta, bringing natural language-powered coding to every developer in all languages. In July, we introduced a public beta of GitHub Copilot Chat, a pivotal component of our vision for the future of AI-powered software development, for all GitHub Copilot fo
日刊 画像生成AI (2022年10月23日)｜やまかず
画像生成AI界は、今認識できないスピードで進化をし続けています。 DALL・E2公開、Midjourney公開、StableDiffusionがオープンソースで公開されて..進化の速度が上がり続けており、日々異常なスピードで変化しています。 "マルチバース"そんな中、毎日時間なくて全然情報追えない..！って人のために業界変化、新表現、思考、問題、技術を毎日あらゆるメディアを調べ、まとめています。 過去の投稿はこちら 開発Phenakiがオープンソース化テキストから2分の動画が生成できる、数週間前大きな話題となったPhenakiの実装が公開されました。試したい。Phenakiは一連のテキストか、長文のストーリーを入力すれば最大数分の長さで動画を生成してくれるAI。 Implementation of Phenaki Video, which uses Mask GIT to produce
GitHub Next | Copilot for Docs
Whether you’re learning a new library or API or you’ve been using it for years, it can feel like the documentation gets in your way more than it helps. Maybe the tutorials are too basic, or the reference manual is too sketchy, or the relevant information is split across multiple pages full of irrelevant details. We’re exploring a way to get you the information you need, faster. By surfacing the mo
LLMを利用したRAGと個人データの第三者提供｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
生成AIを用いた社内情報検索システムなどで、RAGという手法が用いられる例が増えています。前回のSTORIA事務所ブログでは、LLMを利用したRAG（Retrieval Augmented Generation）と著作権侵害について柿沼弁護士が解説しましたが、本稿では、RAGと個人情報保護法の論点（RAGと個人データの第三者提供該当性）について検討します。 RAGとは「ナレッジベースの外部化」 RAG（Retrieval Augmented Generation）とは RAGとは、一言でいえば「ナレッジベースの外部化」です1。 LLM（大規模言語モデル）は、主としてWeb上にある膨大なデータを学習用データとして用いているため、ある会社の内部規程について質問したり、Webで公開されていない専門知識について質問したりしても、答えることができないか、的外れな出力がされます。 上記のような通常のL
ブルース・シュナイアー先生の新刊の邦訳『ハッキング思考』が出るぞ！ - YAMDAS現更新履歴
www.catapultsuplex.com 復活した（と言ってよいよね？）カタパルトスープレックスにおける、このブログでも何度か名前を挙げてきたブルース・シュナイアー『A Hacker's Mind』の書評である。 まだちゃんと読んでなかったのでありがたや。 ふと、気になって調べてみたら、10月にこれの邦訳が出るのに気づいた！ ハッキング思考 強者が歪める社会のルールを正す方法 作者:ブルース・シュナイアー日経BPAmazon まだ版元にもページができておらず（何度も書いているけど、そういうところが日本の出版社はダメよねぇ……）正確なところは分からないが、Amazon のページの記述を見る限り、これは『A Hacker's Mind』の邦訳だろう。 しかし……ということは、5年前に刊行された『Click Here to Kill Everybody』の邦訳は結局出ないままということになっ
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MacBook Air(M3)と「AI PC」の時代【西田宗千佳のイマトミライ】
都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集 | 東京都デジタルサービス局
Explore AI-Driven UI Patterns | Teardowns.ai
【キーマンウォッチ】 お客さまのCopilotとなり企業や個人の成長を支える役割を担う――、日本マイクロソフト・津坂美樹社長
GitHub - OWASP/www-project-top-10-for-large-language-model-applications: OWASP Foundation Web Respository
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