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CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
ここ数か月、AIの進化が加速していて、時代についていけなくなりそうです。音楽関連のものも次々と登場していて、いつも驚くばかりですが、ここ数日SNSのタイムラインで何度か目にしたのがSongRなるもの。「これ、何だろう？」とリンクを踏んでみたところ、AIが自動作曲・編曲してくれ、作詞もしてくれるし、自分で歌詞を入力すればそれに合わせて歌ってもくれるというサービスだったのです。 アプリをインストールしたりする必要もなく、ブラウザで使えるサービスであるためWindwosでもMacでもiPhone、Androidでも何でもOKというもの。まだスタートして1、2週間のようですが、現在ベータ版という扱いだからか、誰でも無料で使うことができ、サービスとなっています。まだ発展途上という感じではありますが、今後進化していくと、かなり凄いものになりそうな気もするシステムだったので、ちょっと紹介してみましょう。
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
（追記） 今後の開発記録はブログで公開していくからよかったら読者登録よろしくね。 https://firststar-hateno.hatenablog.com/ ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 昨今話題のAIでブクマカを作ってみたよ。 https://b.hatena.ne.jp/firststar_hateno/bookmark 今のところ手動なんだけど、そのうち6時間に1回ホットエントリーの記事5記事程度に対して自動でブックマークするようにするつもり。 ちょっと前のよっぴー騒動ではてな版のとぅぎゃっちゃんとかいたらいいんじゃないのって言ってたのを思い出して、なんとなくそれを意識して作ってる。 最初は記事の内容を読
動いた参考例 10-12行目の以下、「...」を「diffusers.」に from ...models import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel from ...pipeline_utils import DiffusionPipeline from ...schedulers import DDIMScheduler, LMSDiscreteScheduler, PNDMScheduler 13行目の以下、先頭に#でコメントアウト from .safety_checker import StableDiffusionSafetyChecker 24行目の以下、先頭に#でコメントアウト safety_checker: StableDiffusionSafetyChecker, 35行目の以下、先頭に#でコメントアウト safety_checke
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
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