米OpenAIのサム・アルトマンCEOは2月12日（現地時間）、Xに「GPT-4.5とGPT-5のロードマップ更新」の概要を投稿した。 要点は以下の3点。 「GPT-4.5」を数週間中にリリース。これが非思考連鎖モデルとしては最後のモデルになる 思考連鎖モデルの「o3」の単独リリースはせず、「GPT-5」に統合する 「GPT-5」をChatGPTとAPIの両方で数カ月中にリリースする 非思考連鎖モデルとは、推論過程を内部で処理し、ユーザーには最終的な回答のみ提供するモデル。推論過程も表示するモデルとしては、「o3-mini」などがある。 OpenAIはこれまで、推論モデルを「o」シリーズで提供してきたが、今後はGPTシリーズに統合する。 GPT-5は、無料ユーザーでも制限付きで利用できるようになるようだ。有料プランでは、マルチモーダル、Canvas、Web検索、deep research機
生成AIの開発競争が激化し、高性能なサービスが次々と登場している。東京大学薬学部の池谷裕二教授は「私が毎日のように利用しているのはAI回答エンジンだ。従来型のインターネット検索では、表示されたホームページのリストから自分が求める情報を探さなくてはいけないが、回答エンジンならたった一回の検索で欲しい情報にたどり着くことができる」という――。 ※本稿は、池谷裕二『生成AIと脳 この二つのコラボで人生が変わる』（扶桑社）の一部を再編集したものです――。 仕事以外でも役立つ「回答エンジン」 「Perplexity」や「Genspark」や「Felo」を使っているでしょうか。 私は使わない日はないというほど、よく利用しています。これらは「回答エンジン」と呼ばれます。質問を投げかけると、生成AIがインターネット上のコンテンツを効率よく要約してくれます。便利で、仕事はもちろん、勉強や趣味にも大いに役立っ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「ブログを制作したいけど初心者でわからない」「AIをサイトに実装したいけどやり方がわからない」「サーバー設定や公開作業に手間を感じている」「ファイルを共有する作業がめんどくさい」、これらの悩みを解決するために登場したのが『Markdown AI』です。 Markdown AIは、誰でも自分だけのWebサイトや会議に使用する資料を簡単に作れて、共有できるツールです。しかも、サイト内にAIを実装するのも、制作サイトに特化したAIを作成するのも簡単で、プログラミングの使用や面倒なサーバー設定も無しです！今回は、Markdown AIは実際にど
結構精度良いと思う。 自分用に作ったものだけど、せっかくだから公開しておく。 —————— 明日、転職のための中途採用面接を受けます。面接練習をしたいので、あなたは面接官役として、私を面接してください。適当なところで、面接を打ち切ってください。 以下、想定設定です。 業種:製造業 希望職種:事務系・正社員 くれぐれも、真剣に面接官役をまっとうしてください。なお、練習として、面接官の心象も知りたいため、あなたの発言と併せて「心の声」も記載ください。なお、この「心の声」は私には聞こえていないものとします。 加えて、便意レベル(1~10の10段階)も併せて記載ください。便意レベルはだんだん向上していくものとする。便意レベルが10に達した時点で、面接官はトイレに駆け込む。 それでは、面接練習よろしくお願いします。
ソフトウェアエンジニアがコードアシスタントAI（人工知能）を活用することは、もはや当たり前になりつつあるといっても過言ではない。2023年に登場した「ChatGPT」以降、エンジニア個人だけではなく、スタートアップや大企業でも生成AIを活用する取り組みが広まりつつある。 この2年で生成AI技術が目まぐるしく進化する中で、「LLM（大規模言語モデル）をシステムに組み込むことが当たり前になる」と、複数のエンジニア向けイベントで提言してきたのが、LayerXでCTO（最高技術責任者）を務め、同社のAI・LLM事業部も管掌する松本勇気氏だ。 LLMをシステムに組み込むことは、企業のビジネスにどのような価値をもたらすのか。LLMを組み込んだシステムの開発は、従来のシステム開発と何が違うのか？ ITエンジニアが注意すべきポイントはあるのか。松本氏に話を聞いた（※編注：2025年1月上旬に取材を実施）。
現代の科挙といわれる中国の大学入試「高考」に挑む学生たち（2024年6月、重慶市） COSTFOTOｰNURPHOTOｰREUTERS ＜世界を驚かせた「中国産」ディープシーク（DeepSeek）。その原動力は、理系人材の豊富さ、教育熱、そして知的エリートの帰還だ。アメリカが追い出してしまった「イノベーションの源泉」とは？＞ 中国のAI（人工知能）はアメリカを追い抜いたのか。最新AI「ディープシーク」がもたらしたショックは巨大だ。 米オープンAIが高水準の推論能力を持つAI「o1（オーワン）」を発表したのは昨年9月のこと。今年1月に発表されたディープシークの「R1」は、それとほぼ同等の性能を持つ。 つまり、アメリカのアドバンテージはたった4カ月しかないことになる。 いや、開発・運用コストの安さを考えれば既に追い付かれたのではないか。先端半導体の対中輸出禁止は無駄だったのか。中国AIの台頭を
「perplexity」で検索することを「ぱぷる」（パプル）と呼んでみよう！ - つみかさね https://3yokohama.hatenablog.jp/entry/2024/04/25/132414 Google検索の将来形はperplexity「パープレクシティ」と言われています。Google検索のように順位に色を付けたり、広告がいっぱいついていたりしない。また一覧にいっぱい出てくるので、それを一つ一つリンクをたどって自分で読んで初めて有用な情報かどうかが判る。 それに対してperplexityはネットワークのいろいろなページを検索してくること同じですが、それらを出典とともに、まとめて出力してくれるのでわかりやすい。そして疑問を持った時は出典（url）にすぐアクセスすることが出来る。チャットAIの中では情報信頼度は格段に高いシステムです。最近ではGoogle検索よりperplexi
こんにちは、Martinです。以前からOpenAIのo1などのモデルが推論中に一見関係のなさそうな寄り道をすることが確認されています。例えば、温泉に入ったり、漫画を読んだりです。自分はこうしたAIのおもしろい行動を見るがわりと好きなので、見つけたらXのブックマークなどに保存して収集しています。 今のところ、この「寄り道」はOpenAI o1, Deep researchなどの推論モデルでみられます。 傾向としては、o1などのネットアクセスを使わない推論モデルが、人間と同じように気分転換のために急に温泉に行くなどの寄り道をしているケースと、Deep researchのようにブラウジング中に目に入った広告などに気を取られて寄り道するケースがあるようです。 食事をしながら休憩しているケース韓国料理や焼酎を味わっています。焼酎を飲んだ後に性能が下がらないかやうや不安を感じます。 うちのAI、思考の
2023年10月のソフトバンクワールド2023で、孫正義さんが「今チャットGPTを使っていない人は悔い改めた方がいい」「私はチャットGPTを壁打ちに使っている」と講演されていたのは有名な話です。 壁打ちとは、AIと会話を重ねることで自分の思考を整理していくことです。今回はおすすめの壁打ち方法をご紹介します。 私もAIとの壁打ちは時間の無駄だと思っていましたpixabay正直、私もAIとの壁打ちは時間の無駄だと思っていました。AIは当たり障りのない抽象度が高い回答をしてくるので新しい発見もないし、議論をする前提知識もAIに共有しなければならないので面倒だと思っていました。でも日本を代表するスーパー経営者が壁打ちをしているならそのやり方を調べてみようと思い色々とリサーチしてみました。 そして、以下の２点に気が付きました。 ①最初はテンプレートを使うと壁打ちがわかりやすい ②自分の考えをAIが最
ニューロダイバーシティという言葉をご存じでしょうか？ニューロダイバーシティとは、「neurological（神経学的な）」と「diversity（多様性）」を組み合わせた言葉です。脳の発達の偏りや神経伝達に由来して発生するさまざまな特性の違いを、「機能的な多様性と捉え相互に尊重しよう」という概念です。 ASDやADHDなど発達障害の傾向も神経発達の自然な一形態であり、社会で活躍するための強みになり得ると考えられています。特にAIをはじめとしたIT分野と発達障害の親和性の高さが注目を集めており、発達障害人材の開拓は企業の成長戦略の一つに据えられています。この記事では、AIと発達障害の親和性やニューロダイバーシティの考え方などを解説します。 発達障害の特性は、AI分野で強みとなる可能性を秘めている 論理的思考や創造力によって社会の進歩に貢献した偉人の中には自閉症傾向のある人物が多く、一例として
本記事では、RAGの性能を高めるための「DeepRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 OpenAIがリリースした「Deep Research」[1]という機能が話題です。 この記事は、RAGでも「Deepな検索」ができるようにする手法「DeepRAG」の論文[2]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー DeepRAGは、RAGの新しい手法です。DeepRAGを使うことで、データベースを深く・網羅的に検索した上で回答するRAGを、構築することができます。中国科学院ソフトウェア研究所とWeChat AIの研究者らによって2025年2月に提案
オライリーメディアの創立者ティム・オライリー氏が、同社のブログに「The End of Programming as We Know It」（私たちが知っているプログラミングの終焉）という記事を公開しました。 その冒頭には次のように書いてあります。 There’s a lot of chatter in the media that software developers will soon lose their jobs to AI. I don’t buy it. メディアでは、ソフトウェア開発者は近いうちにAIのせいで職を失うだろうという話が盛んに流れている。しかし私はそうは思いません。 生成AIの進化は、人間がタスクを与える都自律的にプログラミングを行ったりテストを実行したりするほどの領域に達しつつあり、それを実現するサービスとして「Devin」や「GitHub Copilot A
1月31日、OpenAI社はChatGPT o3-miniとo3-mini-highを配信開始。以前から「1月中にリリースする」と明言していたo3シリーズがようやく配信されたことで、大きな話題となりました。 リリースが金曜だったこともあり、来週の業務で使ってみよう〜と軽い気持ちで一旦ステイの状態にしていたんです。 そんなこんなで週末が過ぎて月曜日。いつもどおりニュースをチェックしてみると「OpenAI社、新機能『Deep Research』を発表」との報道が……。 しかもOpenAI社CEOのサム・アルトマンが来日して、ソフトバンクと合弁会社設立！？ さらに編集長がサム・アルトマンに会ってインタビューしてる！？ ▼サム・アルトマン氏への直撃インタビューはコチラ
解答略 @kaitou_ryaku 僕「ラズパイpicoでHTTPで画像データ受け取って、電子ペーパーで表示したい。データ取得部のコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 僕「電子ペーパーは7色しか使えん。誤差拡散法で減色したいんやがコードくれ」 GPT-o1「ほいよ」 僕「まぁ一発では動か...動くやん...」 2025-02-10 00:56:38 解答略 @kaitou_ryaku もうこれノーコード開発と言い切ってよいと思う。実際、僕が具体的にやったタスクを列挙すると * WiFiのSSIDとパスワードを調べる * 電子ペーパーで表示可能な7色のRGBを調べる * それらをGPT-o1が吐いたコードに書き込む * そのコードをラズパイpicoに書き込む というマジしょうもない作業に尽きる 2025-02-10 01:02:07
次世代型のAI検索エンジンとして注目を集めている「Perplexity（パープレキシティ）」。2022年に元Google AI研究者らによって開発された対話型AI検索エンジンです。 従来の検索エンジンとは異なり、キーワード検索ではなく、文脈を理解して関連性の高い情報を要約して回答してくれるチャット型なのが大きな特徴。思いついた文章や会話で検索できるので、一度使うと、Google検索に戻れないという人も出てきています。 果たして、Perplexityとは？ どう使えばいいのか？ これからAIを活用したい方に向けて、解説していきます。 Perplexityで、何ができる？近年の生成AIでは、間違った情報を出力することが問題となっています。一方、Perplexityは、参照元のページを必ず表示してくれるため、正確性の高い情報を検索できることが特徴です。 また、Google検索とは異なり、画像生成
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DeepSeekが開発したLLM「DeepSeek」が大きな騒ぎになってきました。その背景には、DeepSeekが開発の際に使ったより性能の高いLLMを利用して、問題と回答をその推論過程まで含めた出力結果を学習データとして使うことでより効率よくAIに学習させる「蒸留（ディスティレーション）」という手法があります。1月20日に公開された「DeepSeek R1」はOpenAI「o1」に匹敵する性能とされ、さらに圧倒的な低コストで開発されたとアピールされたこともあり、アメリカのAI分野での優位性が揺らいだとの危惧が広がりました。そういうなか、6日に、スタンフォード大学とワシントン大学は「s1-32B」という軽量かつ安価に学習させた蒸留を使って開発した高性能LLMモデルを発表しました。わずか、1000問の学習データと約6ドル（約910円）の計算コストで、2024年9月リリースのOpenAI「o1
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