Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、3D業界で大きな衝撃を与えた「3D Gaussian Splatting」1について、ご存知でしょうか？数少ない写真から、目を奪われるほど美しい三次元シーンを再構成できるデモを見て私も大感動しました。なぜこんなに美しいのか、どんな技術で実現したのか、興味が湧いています！ "普通の3D物体ではなく、カメラの移動に合わせて、水面に映る景色も正確に表現しています。これはなかなか凄い..." 私も時間をかけて論文や公開されたコード2を勉強しました。本家の実装はCUDA化されており、難解な部分が多く、論文に書かれていないこともあり
若くして才能を発揮し、高校時代から仕事としてリミックスなどの音楽活動を続ける音楽プロデューサー/DJのtofubeats氏。楽曲制作だけでなく精力的なライブ活動を行う同氏は現在Ableton Liveの機能を駆使したライブセッティングを用いており、2023年8月に公開された“Ableton Presents: In Session with tofubeats”では「プロジェクトの内側」が余すところなく披露された。 今回のインタビューでは、より詳しいプロジェクトの内容について触れるとともに、ライブ全体に通底する思想やDJプレイの考え方などtofubeats氏が持つ“ライブ術”について深掘りする。 HIPHOPからテクノミュージックへ、そしてLiveに出会うまで――まずは音楽的なバックボーンについて教えてください。 小学生の頃からよくJ-POPを聴いていたので、漠然と「中学生に上がったらバン
はじめに ここ一年でGitHub Copilotはかなり浸透し、Cursorなどの開発者向けのLLM（Large Language Models）ツールの利用も増えてきていることを実感します。 下記の通り、Copilotによって多くのコードが生成される時代となりました。 GitHub Copilotは改善され続けている。2022年6月にこのツールが初めて個人向けに提供されたとき、開発者のコードの27％以上が平均してGitHub Copilotによって生成されたものだった。現在では、この数字はすべてのプログラミング言語で46%に達し、Javaでは61%に跳ね上がっている。 https://github.blog/2023-05-09-how-companies-are-boosting-productivity-with-generative-ai/ CopilotやCursorも便利で愛用
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。LangChain 使えば、RAG [Retrieval Augment Generation] などを活用した LLM アプリケーションも簡単に作成できるので大変便利ですよね。そんな LangChain を開発している LangChain 社から LLMOps ツール（*1）である LangSmith が登場しているので調査してみました。昨今 ChatGPT 等の LLM 技術の発展に伴い、LLM を実際のアプリケーション開発や運用に適用する際に MLOps から派生した LLMOps という概念が有益になってきています。LangSmith はそのような LLMOps において、LLM アプリケーションの運用向け LLMOps 機能に焦点を絞っており、ま
こんにちは。Algomatic Global カンパニーCEOの原田（@1230yuji）です。Algomatic GlobalはDMM 動画翻訳とDMM GAME翻訳を運営しています。 以前も似たようなタイトル（DMM動画翻訳申し込みも翻訳量も多くてパンクした話）を付けておきながら全然関係ない話を書いたのですが、今日もその話に触れながら関係ない話をしていきます。 僕は戦いから逃げたDMM動画翻訳事業は今年の1月に産声をあげ、2月、3月に少数のクライアントさんとともにBPO形式で開発をしてきました。 Algomaticは組織全体で支援してくれる体制なので小ささを感じなかったのですが、とはいえ僕とエンジニア1名の2人チームからスタートし、少しずつ大きくなってきました。 半年のタイミングで単月黒字化を達成し、半年を過ぎた今は積極的にグロースさせていくフェーズに切り替えて運営しています。 カンパ
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
「ChatGPT」の次にOpenAIが仕掛ける「世界革命」...アルトマンCEOが主導する「UBI」とは 「終わりのない成長を目指し続ける資本主義体制はもう限界ではないか」 そんな思いを世界中の人々が抱えるなか、現実問題として地球温暖化が「資本主義など唯一永続可能な経済体制足りえない」ことを残酷なまでに示している。しかしその一方で、現状を追認するでも諦観を示すでもなく、夢物語でない現実に即したビジョンを示せる論者はいまだに現れない。 本連載では「新自由主義の権化」に経済学を学び、20年以上経済のリアルを追いかけてきた記者が、海外の著名なパイオニアたちと共に資本主義の「教義」を問い直した『世界の賢人と語る「資本主義の先」』（井手壮平著）より抜粋して、「現実的な方策」をお届けする。 『世界の賢人と語る「資本主義の先」』連載第27回 『「海岸のゴミ」が「カネ」に変わる⁉...新しい「人間関係」を
APIの開発は複雑でコストがかかる可能性があり、頻繁に更新されることからドキュメントを整備するのも難しい。APIの設計、開発、ドキュメントの整備、管理にまつわる課題と効率さの問題に対処するアプローチが、RESTful API Modeling Language（RAML：RESTful APIモデリング言語）だ。 RAMLコードを使えば、開発者はAPIの動作を説明する仕様を策定してからそのAPIをデプロイするまでのAPIライフサイクルを管理することができる。 RAMLとは RAMLは、RESTful APIを記述することを目的とするオープンソースの記述言語だ。2013年、米国のIT自動化および統合ベンダーであるMuleSoftを中心とする数社の企業によって作成されたRAMLはAPIの開発に大きな役割を果たしてきた。2018年、MuleSoftはSalesforceによって買収され、RAML
https://kichijojipm.connpass.com/event/316361/ 設計ナイト2024で使った資料です。
生成AIがさらに進化！AIに人間の思考を導入するQuiet-STaRARCHETYP Staffing Magazine2024年5月29日2024年5月29日 スタンフォード大学とNotbad AI社の研究者らが開発した新たなアプローチ「Quiet-STaR」が注目を集めています。Quiet-STaRは、AIに出力前の「思考」を促すことでパフォーマンスを向上させる技術です。 本記事では、Quiet-STaRがどのように生成AIの課題を克服し、どのように生成AIを進化させていくかを解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください！ ARCHETYP Staffingでは現在クリエイターを募集しています。 エンジニア、デザイナー、ディレクター以外に、生成AI人材など幅広い職種を募集していますのでぜひチェックしてみてください！ ボタンから募集中の求人一覧ページに移動できます。 生成AIにおける推
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
LlamaIndex LLMsのAnthropicのドキュメント パッケージインストール。今回はトレーシングも有効にしてプロンプトも確認してみる。Arize Phoenixを使う。 !pip install llama-index llama-index-llms-anthropic llama-index-callbacks-arize-phoenix from google.colab import userdata import os os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = userdata.get('ANTHROPIC_API_KEY') os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
コンペURL どんなコンペ？ LLM（ChatGPT）が作った科学・技術・工学・数学分野の問題をKaggle notebookという限られた環境下（主にメモリ13GBと9時間以内に完了）でどのくらいの精度で解けますか？という自然言語処理系のコンペ。 以下に入出力例を示しています。 ・入力 （質問）バタフライエフェクトとは何ですか？ （A）バタフライ効果とは、巨大な球体が不安定な平衡点から... （B）バタフライ効果は、古典物理学における必要条件... （C）バタフライ効果は、古典物理学における物理現象の... （D）バタフライ効果とは、巨大な球体が不安定な平衡点から.... （E）バタフライ効果は、物理学における因果関係の概念の適用と.... ・出力 E A B （解答を可能性の高い順番に出力） 評価指標はMAP@3（Mean Average Precision）でした。 ベースライン解法
概要 AWS Lambdaの起動から終了までのライフサイクル、およびその周辺について学ぶ Lambdaとは LambdaはNodeやPythonなどのコードを実行できる環境を提供してくれるサービス サーバーを用意しなくて良いのでユーザーはビジネスロジックの開発に集中できるのが売り 図のLambda Serviceが何をするかを管理していて、Lambda APIを使用してコードの実行やログ出力などの操作を行っている AWS公式の出典より 実行環境 LambdaからAPIを介して指示が来るのでそれを受けて処理を行う場所 関数の実行に必要なリソース管理を担っている リソース管理 関数を実行するランタイム環境を用意 ランタイム環境はAmazon Linuxベースのコンテナ NodeやPython、Javaなどの主要な言語毎に用意されている 各言語の最新のバージョンには追従していない(結構遅れて対応
scripting.com デイヴ・ワイナーが、スティーブン・レヴィが Bluesky か Threads かどっちか忘れたけど、興味深い質問をしていたと書いている……が、これこそ、実は2024年的なのかもしれない。Twitter あらため X がゴミだめとなり、Bluesky や Threads や Mastodon への移行が進み、先週には Bluesky が遂に招待制を終了し、誰でも参加可能になった。結果、X だけで済まず他もいくつかフォローすることになり、どこで見た話かあとでよく思い出せなくなる。 おっと、話がズレた。ワイナーが書いているレヴィの投稿はこれだろうが、ともかくレヴィが投げかけた質問はこうだ。 「もし、感動した芸術作品が AI によって作られたと知ったら、その感動は変わるか？」 この質問、ワイナーは最初「変わらない」と考えた。芸術で重要なのは、それがどうやって作られたか
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