以前まではWSL2はWindows10以降でなければインストールはできませんでしたが、2022年の6月よりWindows Serverでも利用可能になりました。 これにより実機を持っていない方でもWindows VPSを使ってWSL2の利用が可能になりました。 Windows ServerでWSL2を使う方法。条件やインストール方法を紹介 以前までWSL2はWindows10（64bit版）以降である必要がありましたが、2022年の6月よりWindows Serverでも利用可能になりました。 もちろん無条件というわけではありませんので、この記事ではWindows ServerでWSL2を使う条件や、実際のインストール方法についてご紹介いたします。 Windows ServerでWSL2を使うための条件 冒頭でもご紹介の通り。WSL… WSL2はWSL1より軽快に動作するようになった WS
上記メンバーとほとんど同じメンバーが発表した今回紹介する研究は、1000人以上の実在する人の思考パターンと行動を分析してコピーした自律AIを1000体以上創り上げた内容になります。以前の研究では架空の性格を創り上げていましたが、今回は実在する人の考えを複製（クローン）した自律AIになります。 そのため、参照した各個人に対して2時間のインタビューを実施し、そのデータを基に一人一人の行動や思考をシミュレートできるように創り込みました。 (▲1000人以上の参加者に対して2時間のインタビューを実施し、性格を抽出し、これらの個人の態度や行動を再現する自律AIを作成した) 研究チームはまず、アメリカ社会の縮図となるように、年齢、性別、人種、居住地域、教育レベル、政治的立場などを考慮して1052人の参加者を慎重に選びました。各参加者は、AIによるインタビュアー（GPT-4o）と2時間の音声対話を行い、
Google に限らず、多くの組織では、仕事のかなりの部分をチームによる共同作業で進めています。チームは真の成果を生み出す最小の単位で、画期的なアイデアが生み出され評価される場です。従業員はほとんどの仕事をチームの一員として行います。しかし、チームの対人関係に問題が生じたり、メンバーのスキルが適切でなかったり、あるいはチームとしての目標が明確でなかったりすると、生産性の低下やメンバー間の摩擦が生まれるといった問題が生じかねません。 Google のピープル アナリティクス チームは、「Project Oxygen」というリサーチ プロジェクトによって、「優れた上司の条件」を突き止めることに成功しました。このプロジェクトの成功を受けて、Google の研究者はその後、Google 社内で効果的なチームの特徴を明らかにするため、同じ手法を用いて新たなリサーチを実施しました。アリストテレスの言葉
アメリカのテュレーン大学の研究チームがメキシコ東部、ユカタン半島西側にあるカンペチェで、ピラミッドのある未知の古代都市を含む遺跡を発見しました。発見のきっかけになったのは、Google検索での偶然の出会いだったとのことです。 Running out of empty space: environmental lidar and the crowded ancient landscape of Campeche, Mexico | Antiquity | Cambridge Core https://www.cambridge.org/core/journals/antiquity/article/running-out-of-empty-space-environmental-lidar-and-the-crowded-ancient-landscape-of-campeche-mexic
「GIS実習オープン教材」 科学研究費補助金 基盤研究(A) 「GISの標準コアカリキュラムと知識体系を踏まえた実習用オープン教材の開発」プロジェクトにおいて開発した、「GIS実習オープン教材」 の公開用リポジトリです。 本プロジェクトについて 本プロジェクトは、大学における地理情報科学(Geographic Information Science)の教育の充実のため、実習授業や個人の自主学習等で利用できる実習用教材を開発し、オープンな活用を推進することを目的としたものです。詳しくは、本プロジェクトについてをご参照ください。 本教材について 本教材は、誰もが自由に活用できるGIS(Geographic Information Systems)の活用方法をまとめた実習用オープン教材です。大学の実習授業や個人学習したい内容に応じて教材をご利用ください。GIS初学者は、上記リンク内の初学者コース
Home ニュース 東京大学松尾・岩澤研究室 GENIACプロジェクトにおいて、大規模言語モデル「Tanuki-8×8B」を開発・公開 AUG30 Lab News 発表のポイント 経産省及びNEDOが進める日本国内の生成AI基盤モデル開発を推進する「GENIAC」プロジェクトにおいて、松尾・岩澤研究室が「Tanuki-8×8B」を開発・公開。 本モデルは、フルスクラッチで開発されており、対話、作文能力を評価する指標「Japanese MT-Bench」において「GPT-3.5 Turbo」と同等以上の性能を達成。 Apache License 2.0のライセンスに基づき、研究および商業目的での自由な利用が可能。「Tanuki-8×8B」の軽量版である、「Tanuki-8B」をチャット形式で利用できるデモも公開。 本モデルのNejumi LLMリーダーボード3における評価 発表内容 東京大
元米Googleの著名な研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏らが東京で立ち上げたAIスタートアップSakana.ai（東京都港区）は7月21日、浮世絵風イラストを生成できるAIモデル「Evo-Ukiyoe」と、浮世絵をカラー化できるモデル「Evo-Nishikie」（錦絵）を発表した。各モデルとそのデモをHugging Faceで公開している。 各モデルは、同社が4月に公開した画像生成AI「EvoSDXL-JP」をベースに開発。いずれも、芸術品を研究・保管する立命館大学アート・リサーチセンターから提供を受けた浮世絵の画像2万4038点を活用したという。どちらも日本語の入力に対応する。
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: The design decisions and evolution of a method definition - Ruby case study 原文公開日: 2024/06/14 原著者: zverok 日本語タイトルは内容に即したものにしました。また、主にRuby以外のユーザーに向けたサイドストーリー的なパラグラフは囲みスタイルにしています。 本記事は、新シリーズ記事のパート1であり、おそらく書籍の一部として収録されることが見込まれています。Rubyプログラミング言語が設計されたときのさまざまな決定事項と、それらが時とともにどのように進化したか、より広い文脈ではどのように捉えられるかについて研究します。 今回はメソッド定義（method definitions）、つまりメソッド定義の一般的な形と、引数の指定方法を扱います
AIの発達により、かつてはスーパーコンピューターを長時間稼働させて行ってきた天気予報が、短時間かつ高精度で行えるようになりつつあります。そんな中、Microsoftが天気予報と同時に大気汚染を瞬時に予測できるAIモデル「Aurora」を発表しました。 Introducing Aurora: The first large-scale foundation model of the atmosphere - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-aurora-the-first-large-scale-foundation-model-of-the-atmosphere/ Superfast Microsoft AI is first to predict air pollut
国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、日本時間5月8日（水）10時41分以降、10日（金）2時44分までに、太陽面中央付近に位置する黒点群13663および13664で大規模な太陽フレア5回を含む複数回の太陽フレアの発生を確認しました。この現象に伴い、コロナガスが地球方向へ放出したことが複数回確認されました。コロナガスは、日本時間の5月10日（金）の夜以降、順次到来することが予測されています。 この影響で、地球周辺の宇宙環境が数日間大きく乱れる可能性があり、地球周辺の人工衛星の障害やGPSを用いた高精度測位の誤差の増大、短波通信障害などが生じる恐れがあり、宇宙システムの利用に注意が必要です。今後数日間は、この非常に活発な黒点群による同規模の太陽フレア及び関連現象の発生に注意が必要です。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models」は、AIモデルを使い、Wikipedia風の記事を生成するシステムの開発に関する研究報告である。GitHubのリポジトリはこちら。 ▲STORMは、記事にしたいワードから網羅的かつ深い内容の記事を生成することができる。 近年、大規模言語モデル（LLM）は文章生成タスクにおいて目覚ましい性能を示している。しかし、Wikipediaのような網羅的かつ内容の深さを備えた記事を一から生成することは、依然として挑戦的な課題である。記事の生成には、事前の調査やアウトラインの作成など、執筆前の段階における準備が重要な役割を果たすが、従来の研究ではこの点に着目したものは少ない。 この研
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東京工業大学(東工大)と産業技術総合研究所(産総研)の両者は12月19日、現在公開されている中で、日本語に強い生成AIの基盤である「大規模言語モデル」(LLM)としては最大規模となる「Swallow」を、米・MetaのLLM「Llama 2」の日本語能力を拡張することで構築し、Webサイト「TokyoTech-LLM」にて一般公開したこと、またオープンで商用利用も可能なことを共同で発表した。 同成果は、東工大 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授、同・横田理央教授、産総研の共同研究チームによるもの。今回、東工大は主にデータの語彙拡張によるモデル学習・推論効率の改善に取り組み、産総研はモデル構築に必須である大規模計算資源としてAI橋渡しクラウド(ABCI)を提供すると同時に、主に継続学習によるモデルの日本語能力の改善を担当したとしている。 産総研のAI橋渡しクラウド「ABCI」(出所:東工
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