Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
毎日やるべきことをスムーズにこなしていくために、自分に合ったタスク管理の方法を身につけるのが大事だなーと思いました。去年からあれこれ新しいやり方やアプリを試してみて、だいぶ整ってきました。 僕はここ最近、カレンダー、リマインダー、メモ、ChatGPT、Notionを組み合わせて使っています。これで無駄なくタスクを処理できるようになりました。 この記事では、僕が毎日どんな感じでタスクを整理しているのかを紹介します。 1. 使っているツール 僕がタスク管理に使っているツールは以下の5つです。 iOSのカレンダー（日時が決まっている予定の管理） iOSのリマインダー（思いついたタスクを放り込む） iOSのメモ（その日やることをざっと整理する） ChatGPT（タスクを効率的に整理してもらう） Notion（実行リストとして使う） それぞれ役割が決まっているので、迷わずタスクを管理できます。 ちな
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。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 米MITや日本のベンチャーSakana AI、米OpenAIなどに所属する研究者らが発表した論文「Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models」（ASAL）は、人工生命のシミュレーションを自動的に探索・発見するシステムを提案した研究報告である。 これまでの人工生命研究では、生命らしい振る舞いを示すシステムの設計は、研究者の直感や試行錯誤に大きく依存していた。なぜなら、単純なルールから複雑な振る舞いが創発する過程を事前に予測することが極めて困難だからである。 A
はじめにどうも、作家の葦沢かもめです。 最近、AIエージェントで村などのコミュニティをシミュレーションする研究が流行っていますよね。 そういうのに私も興味があります。 特に仮想的なワールドを作って、そこを作家AIエージェントが旅しながら、その世界の情景とか他のエージェントとの交流といった経験をもとに小説を書いてくれたら面白そうだなと思っていたので、今回は試しに作ってみました。 本当はもっと作り込む予定でしたが、時間が足りなくて最低限の実装になってしまったのが残念です……。 ま、でもここから機能を追加していけばいいので、今後のお楽しみということで。 実装仮想世界部分: Phaser (Webゲームのフレームワーク) サーバー: Flask AIエージェント: GPT-4o, LangGraph (開発中はollamaのgemma2に差し替えてました) コーディング: GPT-4o, o1-p
人手不足や人材育成が課題となっているコールセンターの業務の効率化につなげようと、IT大手などの間で、生成AIを活用したシステムの開発が相次いでいます。 このうち、NTTコミュニケーションズは10月9日に、生成AIを活用したコールセンターのシステムを公開しました。 AIが顧客と従業員双方の発言を認識して、社内のマニュアルから適切な回答を従業員に提示するほか、通話内容を要約するなど、顧客への電話対応がスムーズになるよう支援します。 また、顧客が攻撃的な発言をした場合は、キーワードを検出して、会社側の責任者に通知することもでき、執ようなクレームなどのカスタマーハラスメントへの対策にもつながるとしています。 会社では、2024年度末にサービスの提供を始める予定で、開発にあたったビジネスソリューション本部の立松諒也さんは「生成AIの活用で、顧客の満足度の向上や業務の時間短縮が見込め、ニーズがあると考
「人間絵師ですが生成AIには感謝しています」というふざけたタイトルから変えたので序盤の構成が変だと思います。後半は現状のタイトル通り、SF作家の発言を紹介しています。 自分が絵師であり、生成AIに感謝しているのは本当です。どう感謝しているかというと、絵師でなおかつSF小説界隈に顔を出している者からすると、絵とSFという結びつきづらかった二者を結びつけてくれたからです。 SF小説を書いて公募に受かろうと思った場合、（ハード）SF小説を書くには研究者やテック系の人が有利で、つまりそういう人たちは元になるネタを自分で持っているわけです。しかし自分には絵しかないので、絵を元ネタにお話を書こうと発想したことはあったものの、どうにも絵とSFは結びつきませんでした。しかしそこにAIアートが登場してくれたわけです。ありがたいことです。 今書いているこの記事自体も、生成AIがもたらしてくれた、AIと絵につい
ドバイを拠点とするAIエンジニアリング企業のLEAP 71が、大規模計算工学モデルのNoyronが設計して3Dプリンターで出力した液体燃料ロケットエンジンの燃焼試験に成功したことを発表しました。 LEAP 71 hot-fires 3D-printed liquid-fuel rocket engine designed through Noyron Computational Model | LEAP 71 https://leap71.com/2024/06/18/leap-71-hot-fires-3d-printed-liquid-fuel-rocket-engine-designed-through-noyron-computational-model/ We just test fired a 20,000 horsepower AI-generated rocket engi
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、生成AIがさまざまな業務を支援してくれる「Microsoft Copilot」の新機能として「Team Copilot」を発表しました。 チームの生産性向上を実現するTeam Copilot Microsoft Copilotは、同社のオフィス製品などに組み込まれた生成AIによって文書やプレゼンテーションの作成などの支援を通じて個人の生産性向上を実現する機能として登場しました。 今回発表された「Team Copilot」はMicrosoft Copilotの新機能として、会議やプロジェクトなどのチームで行われる作業の生産性向上を実現するために生成AIが支援するものです。具体的には以下の3つの機能が提供されます。 ミーティングファシリテータ 会議においてCopilotがアジェンダを管理
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
by Hillel Steinberg ハイテク企業やベンチャー企業のトップが、「これからの若者はプログラミングを身につけるべき」とアドバイスするのを見聞きしたことがある人は多いはず。こうした潮流とは裏腹に、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「プログラミングはもはや不可欠なスキルではない」と提唱しました。 NVIDIA CEO: Every Country Needs Sovereign AI | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/world-governments-summit/ Jensen Huang says kids shouldn't learn to code — they should leave it up to AI | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tec
by Christopher Michel 小説「スノウ・クラッシュ」にてメタバースという言葉を生み出し、「ダイヤモンド・エイジ」では少女の学習スタイルに合わせて家庭教師を行うChatGPTのような存在を描いたSF作家のニール・スティーブンスン氏が、言語生成AIやメタバースが広く利用されるようになった時代に生きる心境を語りました。 Neal Stephenson's Most Stunning Prediction - The Atlantic https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/02/chatbots-ai-neal-stephenson-diamond-age/677364/ 教育系ニュースメディア・The Atlanticのマッテオ・ウォン記者によると、スティーブンスン氏は近年のAIについては悲観的で、「チャットボッ
生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、リレーショナルデータベースとの違い、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 ベクトルデータベースとは何か？ 今後2～3年かけて企業における生成AI活用が急速に増えると予想される中、「ベクトルデータベース」への注目度が高まっている。 ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データ（テキスト、画像、音声など）の格納・管理・照会で利用されるデータベースで、企業が自社データを活用した生成AIアプリケーションを開発する際に必須となるインフラだ。 企業で最も普及している生成AIユースケースの1つと
Midjourneyの生成画像。12月のアップデートのv6では、写真と変わらないような画像が生成されることが話題となっている。この画像のような世界を動き回れるようになるのだろうか（筆者作成） 画像生成AIサービス「Midjourney」のオフィスアワーがあったのが1月4日。アメリカ時間で1月3日ですかね。オフィスアワーというのは、MidjourneyがDiscord上で月に1回開いて、いろいろユーザー向けに今後どのようにサービスが展開されるのかを説明するミーティングです。その会合に参加していたNick St. Pierreさんの報告によると、Midjourneyのデイヴィッド・ホルツCEOが「2024年末までにホロデッキに到達できる」と話したと言うんですね。「2024 年末までには、リアルタイムのオープンワールドが実現できればと思っています」とも言い、画像生成AIが、単にイラストといった画
株式会社LIFRELLは、生成AI分野で活躍するサービスがわかる「チャット・文章生成系AIカオスマップ 2023」を公開したと発表した。 本カオスマップは、チャット・文章生成AIの強みを「チャット」「大規模データ処理」「読み上げ・文字起こし」「言語生成」の4つのカテゴリー、18のジャンルに分け、合計122サービスをマッピングしたものだ。 ・カテゴリー・ジャンル チャット - 生成AI基盤チャットボット - チャット 大規模データ処理 - 検索エンジン - Ad collateral - LLM - 対話型生成AI - データ生成 - MLOps - プラットフォーム - データ分析 - クリエイティブオーガナイゼーション 読み上げ・文字起こし - 文字起こし・議事録作成 - 文章読み上げ・書き起こし - 合成音声生成 言語生成 - ライティング - 文章作成 - 文章要約 - 要約と考察
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