動画生成AI｢Sora｣はゲーム配信のデータをかなり食べてるっぽい2024.12.13 22:0015,980 宮城圭介 その学習データ本当に合法？ ｢Sora｣は2024年12月10日にOpenAIがリリースした動画生成AI。プロンプトや参考動画を入れて生成ボタンを押すと、綺麗な動画が出てきます。 OpenAIのアカウントを持っていて、月3,000円からの課金さえしてしまえば、誰でも動画生成ができてしまいます。 そんなホットなSoraについて今議論されているのは｢Soraが、なんの動画を見て学習しているか｣です。生成された動画を見ると、ゲーム配信のデータを学習に使っている可能性が出てきました。 名作ゲーム映像（のようなもの）を再現Soraのような大規模言語モデルは、基本的に大量のデータを学習した上でユーザーから打ち込まれたプロンプトを読み取り分析してアウトプットをしています。 ただし、学
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高い、AI領域の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 夢を見る目的は何なのか。従来の理論では、夢は記憶の固定化や情報の整理に役立つと考えられているが、夢を見る理由やメカニズムについてはいまだ十分に解明されていない。一方、夢と最も関連の深い睡眠段階を抑制すると、哺乳類の学習能力が低下することは以前から知られている。 研究者らは機械学習の概念を用いてこの問題にアプローチし、夢の役割について新しい視点を提示した。具体的には、夢が現実の経験を少し変形させたバージョンを提供することで、脳が特定のパターンに過度に適応するのを防いでいるというも
メモリセル内で直接計算を行うことにより、データ転送の発生を抑えて、コストを抑えながら高いパフォーマンスを実現するハードウェアデバイスを、ミネソタ大学ツインシティーズの研究者が実証しました。これにより、AIのエネルギー消費量を最大で2500分の1に削減することができます。 Experimental demonstration of magnetic tunnel junction-based computational random-access memory | npj Unconventional Computing https://www.nature.com/articles/s44335-024-00003-3 Researchers develop state-of-the-art device to mak | Newswise https://d.newswise.com/a
生成AI、AI同士で学習するとぶっ壊れる：研究結果2024.07.28 22:3026,040 Isaac Schultz - Gizmodo US ［原文］ （ Kohei K ） 人工知能（AI）がAIを壊す日はやってくるのでしょうか。 近ごろ話題のつきない生成AIは、人間が作った文章やイラストなどをお手本の情報とし、大量に学習することで新たな情報を作り出す仕組みになっています。しかし、AIによって生成された情報をお手本として利用すると、わずか数世代の学習をするだけでAIモデルが崩壊するとの研究結果が英科学誌ネイチャーに掲載されました。 AIモデルが壊れる仕組みAIモデルの崩壊は、生成AIによって作られたデータの学習量が多いと起きるとされています。 大規模言語モデルなどの生成AIツールは、大量のデータを学習することで情報を理解し、質問などのプロンプトに対して情報を生成します。しかし、学
クラウドストレージサービスを展開するBackBlazeは、自社で管理するHDDやSDDの故障状況をまとめたレポートを定期的に公開しています。2023年9月26日には、SSDの故障状況をモデル別にまとめたレポートの2023年中間報告版が公開されました。 The SSD Edition: 2023 Drive Stats Mid-Year Review https://www.backblaze.com/blog/ssd-edition-2023-mid-year-drive-stats-review/ BackBlazeは2023年6月30日時点で3144台のSSDをクラウドストレージサーバーのブートドライブとして運用しています。各SSDは「システムの起動」「ログファイルや一時ファイルの保存」などに使われており、サーバーの活動状況に応じて読み取り、書き込み、削除が毎日実行されています。 20
長崎県は8月17日、県内の地形を計測した3D点群データを掲載したWebサイト「オープンナガサキ」を公開した。営利・非営利問わず利用できる。 同県は3月14日に長崎地区（長崎市、時津町、長与町）の3D点群データを試験的に公開していたが、今回は県内のほぼ全域に拡大した。「自由に活用していただきたい、という思いから県が今までの業務で取得した成果品をクリエイティブ・コモンズ・ライセンスのオープンデータにした」としている。 公開した3D点群データは、2012年度から2020年度にかけて計測したもの。LAS形式のファイルとして提供する。点密度は4点／m2以上で、場所によって異なる。 3D点群データは「UAV写真測量、地上レーザースキャナなどによる3次元測量によって得られた3次元座標を持った点データの集合」（国土交通省の資料より）。建物や設備などの姿を3次元空間に表現できるため、建設業界の生産性向上など
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
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