※長文のため、テキストの読み上げ機能の使用を想定しております。各OS標準搭載のアクセシビリティ機能(読み上げコンテンツ)、もしくはMicrosoft Edgeブラウザの「音声で読み上げる」機能をおすすめします。 本日のゲストは紹介の必要がないほどの方です。私がエリックに初めて会ったのは約25年前、彼がNovelのCEOとしてスタンフォード・ビジネススクールに来たときでした。それ以来、2001年からGoogleで、2017年からSchmidt Futuresで、そしてその他多くの活動をされてきました。詳細は皆さんご存じのことと思います。 エリックは5時15分までしかここにいられないので、質問にすぐに入りたいと思います。皆さんからも質問をいただいていますが、私も多くの質問を用意しています。しかし、先ほど上階で話していた内容の方がさらに興味深かったので、エリックさん、よろしければそこから始めても
500 milesのブログテクノロジーと人間性の交差点を探求するブログです。最新の技術革新とそれが私たちの生活にどのような影響を与えるかについて、テック愛好家の視点から発信しています。 スタンフォード大学で行われた秘密の会議において、前Google CEOのエリック・シュミットが人工知能（AI）に関する議論に参加しました。この秘密会議は、AI分野で最も影響力のある頭脳が集まり、急速に進化するこの技術の未来について話し合いました。 シュミットは、Googleでの仕事や彼自身の財団であるシュミット・フューチャーズを通じてAI分野に貢献してきた重要人物です。彼はこの会議において、AI開発の今後数年間の動向について時間の制約の中でも深く掘り下げました。スタンフォードの学者や業界専門家で構成された聴衆は、シュミットと共に、大規模な言語モデル（LLM）から、NVIDIAのような企業がAIハードウェア分
3つの要点 ✔️ ChemCrowの導入と目的：ChemCrowは、大規模言語モデルを化学タスクに特化させる新しいエンジン。専門ツールと組み合わせることで適用範囲を広げ、化学知識のアクセス障壁を低減し、専門家だけでなく非専門家にも化学の自動化ツールを提供可能。 ✔️ 実装と成果：ChemCrowは、薬物設計や材料合成などの具体的な化学タスクを自動化する能力を示し、虫除け剤や有機触媒、新規色素のスクリーニングおよび合成など、複数の成果を達成。 ✔️ 課題と将来の展望：ChemCrowは、選定されたツールの量と品質に依存する制約があるが、将来的には言語ベースのツールや画像処理ツールの統合により、その機能は大きく拡張される可能性がある。オープンソースバージョンの公開により、広範な研究や開発への活用が期待される。 ChemCrow: Augmenting large-language models
SIerでマネージャーまで出世し、いくつかのスタートアップでEMやCTOを経験してる。 この増田には本当にごめんねと思ったので初投稿。 https://anond.hatelabo.jp/20240728023355 エンジニアもビジネスだとか、生成AIだとか、本当つまらないよね。俺もそう思ってるよ。 でもさ、CEOや株主や役員達が言うんだよ。 ビジネス成果も禄に出してなければ、OSSで活躍している訳でもない、コミュニケーションがちょっと得意なその辺のスタートアップのCTOとかに、ビジネスイベントや飲み屋でそう言われてさ。 「これからは生成AIだ」とか「エンジニアにもビジネス意識を植え付けよう」って。「評価や採用も技術発信もそうしよう」「その方が儲かるぞ」って。 JTCがコンサルに弱いのと同じでさ、エンジニア業界で評価されていないキラキラCTOみたいな人でもさ、なんか不思議な力で言われてそ
流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」の論文[1]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。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
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