AI開発ラボ @ai_dev_lab

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

Uberも実験的だとは思いますが導入していましたね。数ヶ月前に大阪の梅田で見かけました。段差も難なく進んでましたし、辛抱強く信号も待っていました。

K.Ishi@生成AIの産業応用 @K_Ishi_AI

2 years ago

昨今のロボットの進化を見ていると、「むしろ先にブルーカラーの方が代替されるのでは？」と思う。ホワイトカラーは、社内政治やガチガチの規則とかで何故か守られる気がするが、ブルーカラーにはない。結局、職種関係なく、権力から遠いところから先に代替される。

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

このプロンプト便利ですね。「続けて」で知りたいレベルに合わせて深ぼれるのが良い。

すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 @SuguruKun_ai

2 years ago

海外で大バズしたプロンプトがこれ。 ㅤ ①全体像の理解 → ②深い領域の理解という分かりやすい学習工程を、ChaGPTに短文ながら簡単に伝えられる： ㅤ もっと深掘りしたいときは「続けて」と言うだけでOK👇🧵

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サイバーエージェントが導入している6つのAIツール。ツールを使い分けての業務効率化、いい取り組みですね。 •Cursor AIコードエディター。コードの生成や修正に利用され、特に「ProjectRules」機能を活用してAIの動作を統一的に制御。 •Windsurf 同じくAIコードエディターで、プロダクト開発に使用。 •Dify 生成AI向けノーコードツール。LLMモデルの比較やプロンプトによる出力の変化確認に活用。 •Felo AI検索サービス。情報収集や整理、要約に便利で、事前に決められたステップで指定内容を調査可能。 •Glarity Sparticle提供のブラウザ拡張機能。WebページやYouTube動画、PDFなどのコンテンツを要約し、チャット機能で内容を深く理解可能。 •NotebookLM Google提供のAIメモアプリ。ファイルやWebページを情報ソースとして質問に回答し、議事録作成や過去データの確認にも利用。

ITmedia AI＋ @itm_aiplus

2 years ago

AIで「月1000時間」の業務効率化――サイバーエージェントのAI活用率いるエンジニアが頼る、“6つのAIツール”とは itmedia.co.jp/aiplus/article…

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AGIラボ @ctgptlb

2 years ago

【Mastra徹底解説】初心者でも短時間で実用的なAIエージェントを構築できるオープンソースフレームワーク『Mastra』が話題です。例えば質問に応じてネットで情報収集し、わかりやすく回答するエージェントも構築可能。具体的な導入方法をこちらの記事にまとめました👇 chatgpt-lab.com/n/nc1a8b4bb4911

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

そう言えば、画質を上げてくれるみたいな有料の生成AIツールありましたよね。今に始まった事ではないですが、AIツール間の競争激しいですね。

Gemini研究＠リョウスケ @chatgpt_ai_bard

2 years ago

GoogleAI studioで高解像度の画像を調整する事が出来るようです！！コレは嬉しい

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

【システム開発者に朗報です！】 ClaudeのAnthropic社が、「Engineering at Anthropic」という新しい開発者向けのブログを立ち上げました。信頼性の高いAIシステム構築に携わるチームの内側からの情報になります。 AIシステム開発における技術的課題や解決策を共有する価値の高い場になるかと思われます。

Anthropic @AnthropicAI

2 years ago

We’re launching a new blog: Engineering at Anthropic. A hub where developers can find practical advice and our latest discoveries on how to get the most from Claude.

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

すごいなPika。Geminiの画像編集に続き、動画編集もこのレベルまで来たか。動画編集ツールを使わずに、プロンプトだけで動画編集できる時代もそんなに遠くないのかも。

Omri Avrahami @OmriAvr

2 years ago

I'm excited about the recent feature we've been working on at @pika_labs - action editing! 🏃 📹 Video editing methods often focus on spatial edits. Our method can directly edit the *action* of objects, even when the video already contains a distinctive motion (e.g, 👋).

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

Claude 3.7 Sonnetは、文脈依存型自動トリガーを採用しています。 →文脈をリアルタイムで分析し、自動で検索が必要かを判断してくれるロジックです検索が必要かどうかは以下の3つの基準で判断してくれます。 ①情報鮮度要求度「最新の新型iPhoneの価格は？」と質問すると、「最新の」というキーワードを検出し、2025年3月の最新情報をApple公式サイトなどから自動取得。ユーザーがわざわざ指示しなくても回答可能。 ②知識範囲の限界「2025年4月の東京の平均気温」と聞かれると、組み込み知識では不足と判断して、気象庁等からリアルタイムデータを取得し、過去データと統合して予測値を提示してくれる。 ③複雑度推定「子宮頸がんの最新治療法と保険適用状況」という質問では、医学論文や保険情報を横断検索。各ソースを統合し、有効率や保険適用率を表形式でわかりやすく回答してくれる。

AGIラボ @ctgptlb

2 years ago

【速報】ClaudeがWeb検索に対応開始（Claude 3.7 Sonnet対象）・Claudeがインターネット上の最新情報を検索し、回答に反映可能に・回答内に情報元となる引用元リンクも表示・現在はアメリカの有料ユーザー向け（無料ユーザー・他地域は順次対応予定）

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

「タスクが長くこなせる」というのは、AIがより複雑で時間のかかる仕事を処理できるようになるという意味で、具体的には下記のような事ができるようになります。 ①処理できる情報量が増える ②連続的な作業が可能になる ③複雑な意思決定が可能になる例えばで言うと、もしAIが「料理」をするなら、以前は「材料を切る」程度しかできなかったものが、今では「レシピを考え、買い物リストを作り、料理全体を完成させる」まで可能になったみたいなことです。

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

metr.org/blog/2025-03-1…

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AI開発ラボ @ai_dev_lab

2 years ago

従来のムーアの法則よりも、早いペースで進化が起きていて、「AIが実行できるタスクの長さが約7ヶ月ごとに2倍になっている」つまり •2020年にAIが1分のタスクをこなせたなら •2021年半ばには約8分のタスクが可能に •2023年には約1時間のタスクが可能に •2025年以降には4時間以上の複雑なタスクも可能になるソース元はリプ欄に貼っておきます。

METR @METR_Evals

2 years ago

When will AI systems be able to carry out long projects independently? In new research, we find a kind of “Moore’s Law for AI agents”: the length of tasks that AIs can do is doubling about every 7 months.