Pythonは以前からその実行速度が欠点とされていた。これを大きく改善する可能性を持つJITコンパイラがPython 3.13では実験的にサポートされた。これがどんなものかを見てみよう。 連載目次 前回はPython 3.13の新機能から新しいREPLと、フリースレッドモードについて見た。今回は実験的に追加された機能である「JITコンパイラ」について見てみよう。 実験的にサポートされたJITコンパイラ Python 3.13（CPython 3.13）ではJITコンパイラのサポートが実験的に追加された。ただし、python.orgからダウンロード可能な処理系にはJITコンパイラは含まれていない。そのため、JITコンパイラを実際に試してみるには自分でCPython 3.13をビルドする必要がある。 JITコンパイラを有効にしたCPythonをビルドする方法はCPythonのリポジトリで説明さ

こんにちは、 Ubie でソフトウェアエンジニアをしている syu_cream です。 最近は社内のデータ分析基盤のリードなどをやっております。 本記事では、まさにそのデータ分析基盤について概要と技術的構成、今後について、最近の事情を踏まえながら紹介します。社内データ基盤に関わる開発・運用に関わるソフトウェアエンジニアの方や、分析ユースケースで利用するデータアナリストなど、社内のデータ分析環境に関わる人々にとって何か参考になる記事となれば幸いです。 Ubie のデータ分析基盤とは Ubie はデータの会社です。それは勝手に僕がそう名乗っている訳ではなく、社内でもそうした認識があり、事業を支えるコアにデータの蓄積と利活用があります。データ利活用のシーンとしては、データに基づく事業やプロダクトの方向性付けもありますし、もっと Ubie 特有事情で言うと「患者のジャーニーをデータで捉え、製薬企業

こんにちは。駅メモエンジニアの id:dorapon2000 です。 約半年前の 6 月 1 日にステーションメモリーズ！（駅メモ！）10 周年を記念してタイムラインと地図の切替機能をリリースしました。大変好評を頂いておりとても嬉しいです。 今回は、その機能の中で毎秒最寄り駅を計算するロジックをどのように実現しているのかについてお話します。様々なスペックの端末で遊ばれているため、可能な限りリソースを節約するような工夫をしました。堅い言い方をすれば、過去の計算情報を使った最近傍探索アルゴリズムを実装しました。 記事中のサンプルコードは TypeScript で記述しています。 2024/11/22 追記： はてなブックマークでのご指摘ありがとうございます。 ご指摘をいただいた「事前計算の時間計算量」と「基準点と現在地の距離が近すぎるとき」の説明部分を修正しております。 誤：事前計算を O(N

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Modern LLMs encode concepts by superimposing multiple features into the same neurons and then interpeting them by taking into account the linear superposition of all neurons in a layer. This concept of giving each neuron multiple interpretable meanings they activate depending on the context of other neuron activations is called superposition. Sparse Autoencoders (SAEs) are models that are inserted

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・How generative AI expands curiosity and understanding with LearnLM 1. LearnLM「LearnLM」は、Gemini をベースに人間の学習用にファインチューニングされたモデルです。技術レポートでは、教育向けの生成AIを改善するためのアプローチを紹介しています。 教育者やその他の学習専門家と協力し、次のような学習科学の原則をモデルとそれが支える製品に取り入れています。 ・能動的な学習を促す タイムリーなフィードバックで練習と健全な努力を促す。 ・認知負荷を管理 関連性のある、構造化された情報を複数の方法で提示。 ・学習者に適応 関連する教材を基に、目標やニーズに合わせて動的に調整。 ・好奇心を刺激 学習の過程を通じて意欲を高めるために、関心を喚起。 ・メタ認知を深める

中国のAI企業であるDeepSeekが、与えられた新しい情報から結論を導く「推論」に特化した大規模言語モデル「DeepSeek-R1-Lite-Preview」を発表しました。OpenAIの推論モデル「o1-preview」に匹敵し、場合によっては上回る能力を発揮するとされています。 🚀 DeepSeek-R1-Lite-Preview is now live: unleashing supercharged reasoning power! 🔍 o1-preview-level performance on AIME & MATH benchmarks. 💡 Transparent thought process in real-time. 🛠️ Open-source models & API coming soon! 🌐 Try it now at https://t.co

2024-11-21 開催の情報処理学会関西支部2024年度定期講演会『大規模言語モデルと健康・医療・ウェルビーイングへの応用』でお話した内容です。 （講演中に気づいた誤りを修正しています）

OpenAIの特許解説シリーズは一休みして、生成AI関連の基本特許中の基本特許、GoogleのTransfomer特許について簡単に解説することにします（先に断わっておきますが結構ややこしいです）。 当該特許は、US10452978B2、発明の名称は"Attention-based sequence transduction neural networks"（アテンションベースのシーケンス変換ニューラルネットワーク）、実効出願日は2017年8月4日、特許登録日は2019年10月22日です。重要性の高い特許にふさわしく世界各国（カナダ、欧州、韓国、中国、オーストラリア等）で出願され、権利化されています。日本でも特許6884871号としてほぼ同等の特許が権利化されています。実効出願日は2017年8月4日、特許登録日は2021年5月14日です。 また、日米共に、様々な構成の分割出願が特許化されて

米国の非営利団体Open Source Initiative(OSI)では、2022年から新たに「オープンソースAIの定義」(OSAID: Open Source AI Definition)の策定プロセスを開始し、2024年10月28日にOSAID 1.0としてリリースされました。OSIADの策定プロ…

東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 松尾・岩澤研究室（以下「松尾研」）は、大規模言語モデル（LLM）の加速度的増加・発展を受け、2024年10月にGoogleの寄付により2027年9月までの期間で「LLM寄付講座」を設置しました。 松尾研ではこれまでWeblab-10Bの開発やGENIACプロジェクトでのTanuki-8×8Bといった大規模モデルの開発、またプロンプティング（[1]）、LLMの多言語能力の理解（[2]）、Safety（[3]）、ロボティクスでの応用研究（[4]）などさまざまな研究開発を行ってきました。 また、2023年度はLLMに関する全7回の講座を開講し、約2000名に講義を提供しました。 2024年度は「Safety」「LLMの分析と理論「Domain Specific LLM」「LLM for Control」等のテーマを新規追加の上、全12回に講義を拡張し

【シリコンバレー=山田遼太郎】米ネットメディアのジ・インフォメーションは21日、米オープンAIがウェブの閲覧ソフト（ブラウザー）を独自に開発することを検討していると報じた。ブラウザーを巡っては米司法省が20日、米グーグルに「クローム」事業の売却を求めた。オープンAIが参入すればグーグルの地位が揺らぐ可能性がある。オープンAIは10月末、対話型AI（人工知能）のChat（チャット）GPTにインタ

米新興企業オープンＡＩが対話型人工知能（ＡＩ）「チャットＧＰＴ」を組み合わせたウェブブラウザー（閲覧ソフト）の開発を検討していると、ニュースサイト「ジ・インフォメーション」が１１月２１日報じた。写真はオープンＡＩのロゴ。２０２１年２月撮影のイメージ写真（２０２４年　ロイター/Dado Ruvic/Illustration） [２１日 ロイター] - 米新興企業オープンＡＩが対話型人工知能（ＡＩ）「チャットＧＰＴ」を組み合わせたウェブブラウザー（閲覧ソフト）の開発を検討していると、ニュースサイト「ジ・インフォメーション」が２１日報じた。

セキュリティ人材不足と増大する脅威対応を生成AI活用で解決へ、NTT Comが新ソリューション 2024.11.21 Updated by Naohisa Iwamoto on November 21, 2024, 06:25 am JST 生成AIの活用について、さまざまな議論や実践がなされてきている。そうした中で、セキュリティの運用支援のソリューションに組み込んだ活用法が登場した。NTTコミュニケーションズ（NTT Com）が開発した「AI Advisor」がそれだ。生成AIを活用した自然言語による問い合わせでセキュリティ運用を支援する。 ランサムウエアなどのサイバー攻撃は増加し続け、これに対する防御が不可欠になっている。NTT Com ビジネスソリューション本部 ソリューションサービス部 担当部長 エバンジェリスト 城 征司氏は、対策についての現状を以下のように説明する。「リスクへの

量子コンピューターの実用化には「量子ビットのエラーを訂正する仕組み」の開発が必要不可欠です。新たに、Google DeepMindとGoogle Quantum AIがエラー訂正AI「AlphaQubit」を発表しました。AlphaQubitはアルゴリズムを用いた既存の技術と比べて正確なエラー訂正が可能とされています。 Learning high-accuracy error decoding for quantum processors | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-08148-8 AlphaQubit: Google’s research on quantum error correction https://blog.google/technology/google-deepmind/alphaqubit-qu

AI導入の効果実証を1年半以内に望む企業は85％だが準備十分な企業は13％のみ　2024年AI投資、導入、活用動向の実態は？：約8000人の意思決定者にCiscoが調査 Cisco Systemsは、2回目となる年次調査「Cisco 2024 AI Readiness Index」（Cisco 2024 AI成熟度指標）」の結果を発表した。 Cisco Systems（以下、Cisco）は2024年11月19日（米国時間）、年次調査「Cisco 2024 AI Readiness Index」（Cisco 2024 AI成熟度指標）」の結果を発表した。 AI Readiness Indexは、企業におけるAI（人工知能）投資、導入、活用の準備状況を調べるもので、2024年調査は世界30の国と地域の企業（従業員500人以上）でAIの統合や導入を担当する上級ビジネスリーダー7985人を対象に実

2025年には企業のAI活用が「全方位」に拡大　ITRが予測する11のIT戦略トレンドとは：ビジネス戦略もDevOpsもセキュリティもAIがキーワードに ITRは「ITR注目トレンド2025」を発表した。同社は、2025年には生成AIによる業務効率化が進み、さらなるAI活用に向けた取り組みが加速するとしている。

日々のワークフローに「ChatGPT」を活用している人は、デスクトップにChatGPTのタブを常に開いておくのが当たり前になっているかもしれない。今回、デスクトップからOpenAIの高度な音声モード「Advanced Voice Mode」をウェブ版ChatGPTで利用できるようになった。これは使うべきだ。 OpenAIは米国時間11月19日、Advanced Voice Modeのウェブへの導入を順次開始して、デスクトップアプリとモバイルアプリ以外でも音声アシスタント機能を使えるようにすることを、「X」（旧Twitter）への投稿で発表した。アプリのダウンロードという利用のハードルが取り除かれ、Advanced Voice Modeがこれまで以上に利用しやすくなる。 Another Advanced Voice update for you—it’s rolling out now on

この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「［速報］マイクロソフト、Microsoft 365 Copilotの新機能として音声同時通訳を提供、Teamsで利用可能に」（2024年11月19日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Microsoftは米イリノイ州シカゴで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2024」で、Microsoft 365 Copilotの新機能として音声同時通訳の提供を発表しました。 Microsoft 365 Copilotの音声同時通訳機能はTeamsで利用可能となります。 Teamsの右上にある設定ボタンから音声同時通訳機能を利用するための「Language and Speach」メニューが用意され、中国語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語

東京都知事選で支持を訴える安野貴博氏＝東京都渋谷区で2024年6月20日午前11時5分、斎藤文太郎撮影 7月の東京都知事選に出馬したAI（人工知能）エンジニアの安野貴博氏（33）が、行政のデジタル化に取り組む都の出資団体「GovTech（ガブテック）東京」のアドバイザーに就任したことが21日、関係者への取材で判明した。13日付。小池百合子都知事と争った関係だが、小池氏が知見を「東京都でも生かしたい」と関心を寄せていた。 安野氏は東京都出身。東京大工学部でAI研究の第一人者である松尾豊教授の研究室に所属。卒業後は大手コンサルティング会社を経て、ベンチャー企業2社を創業した。 過去最多の56人が出馬した都知事選で「テクノロジーで誰も取り残さない東京へ」を主張。AIなどデジタル技術を駆使し、SNS（ネット交流サービス）に寄せられた都民の意見を公約に反映させる双方向型の選挙戦を展開し、約15万票で

はじめに 基本的にWSLはキーボードからコマンドを入力する「CLI(Command Line Interface)」で操作します。そのために必要なのが「ターミナル」です。WSL自体の使いこなし方法を紹介する前に、WSLへの「窓口」となる「Windows Terminal」について解説します。 ターミナルとは 「ターミナル」あるいは「端末」とは、コンピューターに接続して入出力を行う専用機器の名称です。と言ってもピンとこない方もいるでしょうから、少し歴史的な部分から解説しましょう。 大昔のコンピューターは非常に大きく、専用の部屋に設置されていました。こうしたコンピューターまでわざわざ出向いて操作するのは面倒で不便です。そこで入力に使うキーボードと結果を表示するディスプレイだけを備えた、専用の装置が登場しました。これがターミナルです。ターミナルはシリアルケーブルなどでコンピューターと接続され、コ