この記事はLLMをAPIで使うこと前提の記事です。 AI エージェント開発ハッカソン参加記事：Gemini 2.0 Flash で技術文書分析ツール「Tascario」を作ってみたの、技術的補足記事です。 APIでLLMを使っている皆さん gemini-2.0-flash を使っていますか？APIで使う限り、かなり性能が高く、コスパも良すぎて、APIならこれ一択で良いのでは？とすら思い始めています。
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、国際数学オリンピックで金メダル相当のパフォーマンスを達成したモデルを提示する論文「Gold-medalist Performance in Solving Olympiad Geometry with AlphaGeometry2」に注目します。 Google DeepMindが開発したAIシステム「AlphaGeometry2」（AG2）は、国際数学オリンピック（IMO）の幾何学問題において画期的な成果を上げました。2000年から2024年までのIMO幾何学問題の
生成AIが自律的にテストを生成、実行しバグや脆弱性を発見してくれる「Spark」、Code Intelligenceが正式リリース ドイツのCode Intelligence社は、生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行することで、対象となるソフトウェアのバグや脆弱性などを発見してくれるAIテストエージェント「Spark」の正式リリースを発表しました。 Meet Spark, an AI Test Agent That Autonomously Uncovers Vulnerabilities!!#AI #AITESTAGENT #CIFUZZ #SPARK #TESTING #SECURITY #SOFTWAREhttps://t.co/wr6CBydIA6 pic.twitter.com/RApYEHsXAH — Code Intelligence (@CI_F
ブロックの共同創業者兼CEOのジャック・ドーシー。Joe Raedle/Getty Imagesフィンテック分野でスクエアやキャッシュアップなどの事業を手掛けるジャック・ドーシーの会社ブロックは、2024年1月28日にAIエージェント「グース」を公開した。開発に9カ月を要したこのAIエージェントは、コーディング支援を行うものであり、同社内では約1000人のエンジニアが使っている。同社の関係者2人が、このAIエージェントを誰でも使えるようにした理由を説明する。金融業界全体でAIエージェントの開発競争が激化する中、業界最大手のフィンテック企業が、自社のAIエージェントを誰でも使えるようにするという異例の決定を下している。 2025年1月28日、スクエア（Square）、アフターペイ（Afterpay）、キャッシュアップ（Cash App）などの事業を手がける億万長者ジャック・ドーシー（Jack
今日は、GIMP で編集中の画像を、AI の力でアップスケールできるようにするプラグインgimp_upscaleを紹介しようと思います。 gimp_upscale 「gimp_upscale」は、GIMP 上で超解像 AI を使用できるようにするプラグインです。 GIMP で編集中の画像を、Real-ESRGAN で 0.1 倍 ～ 8 倍にアップスケールできるようにするプラグインで、編集中のレイヤー、もしくは選択した領域内の画像を、AI の力で綺麗に高解像度化（≒高画質化）できるようにしてくれます※1。 ※1 アップスケール対象を “ レイヤー ” にするとリサイズも行われるが、アップスケール対象を “ 選択領域 ” にすると、対象領域をリサイズすることなく高解像度化（≒高画質化）が行われる。 操作は、使用する AI モデルと拡大率を指定するだけなので超簡単。 普段、GIMP を利用して
サンフランシスコベースのスタートアップ Riffusionが同名のAI作曲サービスのパブリックベータを公開しました。 Riffusionは元々Stable Diffusionの画像から音楽を生成するというちょっと変わったプロジェクトから2年前にスタートしたのですが、それがText to Musicのメインストリームサービスとなって登場。今回は「FUZZ」という新しい生成モデルを使っています。 これがいきなりなかなかの出来。プロンプトに日本語も使えて日本語歌詞の楽曲も生成できて、品質も高いのです。品質で言えばSunoやUdioを一部凌駕しているかもしれません。 完成度が高いのに現在のところ無料で無制限という大盤振る舞いなのです（パブリックベータなので）。 まず、Sunoでよく使っているプロンプトを使ってみました。 J-POP, Japanese lyrics, female vocalist
前提 この記事では、「Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models」という論文で提案されている 記号知識蒸留 を、ローカルLLMで日本語で実験する。 詳細 知識蒸留 (Knowledge Distillation) とは、大きなモデル (教師) から小さなモデル (生徒) に知識を転送する手法である 具体的には、LLMの蒸留と言えば、大きなモデルが出力する確率分布（ソフトターゲット）を利用して、小さいモデルを学習させる手法が用いられていた しかし、本論文では、「象徴的」な知識蒸留として、単に数値的な蒸留ではなく、 テキスト (symbolic knowledge) の形で知識を抽出し転送すること を提案している 必要な知識と開発環境 ollamaとPythonとLang
米Perplexityが米国でホストされたDeepSeek R1モデルに対応した「Perplexity for iOS」をリリースしています。詳細は以下から。 AI検索エンジンPerplexityを開発する米Perplexity AI, Incは現地時間2025年01月28日、UIやパフォーマンスを改善した「Perplexity for Mac v1.0.11」をリリースしましたが、新たにアップデートされた「Perplexity for iOS v2.37.2」では、中国DeepSeekのR1モデルをサポートしたと発表されています。 DeepSeek R1は現在Perplexityで利用可能です。米国でホストされる推論付きのより深い検索をお試しください。 リリースノートより Perplexity CEOのAravind SrinivasさんによるとPerplexity for iOSで採用
新手法「TAID」によって学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。 本稿は、経済産業省とNEDOが推進するGENIACによって支援されたSakana AIの研究成果を紹介するブログシリーズの第3回目です。 概要 日常的な対話はもとより、数学やコーティングといった複雑なタスクまでも人間と遜色ないレベルでこなせるようになった大規模言語モデル（LLM）は、今後ますます多くの場面での利活用が期待されています。こうした大きな期待の一方で、LLMの開発・活用の現場では、莫大な計算資源の必要性が大きな壁として立ちはだかってます。まずLLMの開発現場では、「大規模データと巨大計
Alibaba CloudのAI研究チームであるQwenが、視覚言語モデル「Qwen2.5 VL」をリリースしました。Qwen2.5 VLは画像に含まれる被写体の種類を認識したり文字を書き起こしたりできるだけでなく、PCやスマートフォンのUIを認識して自動操作することもできます。 Qwen2.5 VL! Qwen2.5 VL! Qwen2.5 VL! | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl/ 🎉 恭喜发财🧧🐍 As we welcome the Chinese New Year, we're thrilled to announce the launch of Qwen2.5-VL , our latest flagship vision-language model! 🚀 💗 Qwen Chat: https://t.co
Meet Cline, an AI assistant that can use your CLI aNd Editor. Thanks to Claude 3.5 Sonnet's agentic coding capabilities, Cline can handle complex software development tasks step-by-step. With tools that let him create & edit files, explore large projects, use the browser, and execute terminal commands (after you grant permission), he can assist you in ways that go beyond code completion or tech su
日本の大手IT企業であるサイバーエージェントが2025年1月27日、AI開発企業のDeepSeekがリリースしたオープンソースの推論モデル「DeepSeek R1」の蒸留モデルをベースに、日本語データで追加学習を行った大規模言語モデルを公開しました。 【モデル公開のお知らせ】 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/32Bをベースに日本語データで追加学習を行ったLLMを公開いたしました。今後もモデル公開や産学連携を通じて国内の自然言語処理技術の発展に貢献してまいります。 https://t.co/Oi0l2ITzhh— サイバーエージェント 広報＆IR (@CyberAgent_PR) January 27, 2025 cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese · Hugging Face https://huggi
中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
そうなると人間のやることは何になるかというと……微調整？ 迫りくる赤い電子を避けて進もう。電子の間の黄色線を通って得点アップ https://t.co/VDjGACbzZi pic.twitter.com/u7STpP3cJu— ABA (@abagames) 2025年1月25日 このゲームをClaude 3.5 Sonnetや、いくつかの画像・音楽生成AIを使って作ってみた。ここではこれを具体的にどう作ったかを説明したい。生成AIを使ったミニゲーム開発プロセスの参考になれば幸いである。 まずはアイデア作りから。 このリポジトリの中にあるKnowledgeをClaudeに与えて、テーマを入力すれば、いくつかのワンボタンアクションミニゲームのアイデアをClaudeが生成する。Knowledgeには今まで私が作ったゲームのコードとその説明や、ワンボタンにどのようなアクションを割り当てることが
日本語Full-duplex音声対話システムの試作 Paper (To appear) | Model | Code 大橋 厚元，飯塚 慎也，姜 菁菁，東中 竜一郎 名古屋大学 大学院情報学研究科 概要: 人間同士の対話における発話のオーバーラップや相槌など，同時双方向的な特徴をモデル化できるfull-duplex音声対話システムは，近年注目を集めている．しかし日本語においては，full-duplex音声対話システムはほとんど見られず，full-duplex音声対話システムの開発に関する知見は不足している．本研究では，英語における主要なfull-duplex音声対話システムであるMoshi[1] をベースとすることで，日本語で利用可能な最初のfull-duplex音声対話システム J-Moshi[2] を試作し，公開する．
現時点の AI コーディングの実力を測るために、自分はプロンプトのみ、直接コードを書くのは禁止で Roo Code による VS Code によるエディタ操作のみでコードを書かせた。その感想 (急いで書いたのでいろいろと雑です) tl;dr 良し悪しはともかく、人類は確実にAIによる自動操縦型のプログラミング体験に依存するという確信を持った。 ただ、その基盤である CLINE(系)自体のツールとしての完成度はいまいち。 CLINE以外の、各モデルのコーディング性能も、現時点では物足りない。 CLINE とは何か(知らない人向け) いろいろと機能はあるが、コア機能としてはヘッドフルな vscode runner で、AI にコードを書かせるために必要な情報を受け渡しするインターフェースを持っている。ファイルの読み書きや、コマンドを実行結果をプロンプトにしてAIに渡す。puppeteer によ
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