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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可…

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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可) →https://forms.gle/Qe8gbMFK8sWYSGoY6 プレゼン資料: instagram.com/ai300lab

  • 生成AI 【ai300lab編】

    ai300labの生成AIの記事をまとめて集めてあります

OpenAIのスーパーアラインメントチームが解散

OpenAIのスーパーアラインメントチームが解散したのが話題になっています。 OpenAIの人材流出OpenAIでAIの安全性を確保する研究の責任者だったIlya Sutskever とJan Leikeが2024年5月に退社しました。OpenAIの安全性に関する論文"Weak to Strong Generalization"の著者は次々と退社しています。著者はCollin Burns∗, Pavel Izmailov∗, Jan Hendrik Kirchner∗, B

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    • 生成AI時代の動画ビジネスアイディア

      生成AI時代の動画ビジネスアイディアを書き留めておきます。 OpenAI vs Google2023年冬の陣でOpenAI のGPT-4TurboをGoogleがGeminiで追撃したときのキーワードはマルチモーダルAIでした。 今回、2023年5月は2024年春の陣です。Google I/O 2024があることはわかっていましたが、OpenAIはその前日にGPT-4oのリリースをぶつけてきました。しかもGPT-4oは無料ユーザにも開放しています。 マルチモーダルではVoi

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      • 自社用カスタム生成AI設計の難しさ

        GPT-4o登場でさらに難しくなった企業向け生成AI設計の考え方についてお話しします。 ノーコード／ローコード時代の企業向け生成AIシステム企業にとって企業のノウハウを学習した生成AIシステムは単に生成AIを使うより重要です。 2023年にMicrosoftがAzure OpenAI serviceを提供し始めて、ノーコード／ローコードの生成を始めて、よりアジャイルな生成AIシステムの開発が可能になりました。MicrosoftはOpenAIと密に関係しているので技術的には安

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        • AI開発をする生成AI

          さまざまな人間に近い能力を発揮する生成AIが登場しています。究極の姿はAI開発を自分でやる生成AIです。 AIの究極の目標AIの究極の目標はAI開発を加速するAIを作ることです。あとは勝手に進歩していくだけになります。 研究をするGPT-5Sam Altmanが時々GPT-5は博士レベルの知能を持ち研究をする知能を持つという話をしています([Stanford])。企業利用的には研究をする人工知能が必要なのは研究開発企業に限られているような気がします。 しかし、この研究がA

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        マガジン

        • 生成AI 【ai300lab編】
          87本

        記事

          生成AI開発の戦場の平等化

          xAIが発足9ヶ月で大規模言語モデルを発表しています。生成AI開発の戦場が平坦化して、誰でも大規模言語モデルを開発できるようになった理由をお話しします。 xAIのGrokリリースElon MuskはもともとOpenAIの創業時のパートナーでしたが、のちに決裂しました。xAIはElon Muskが新たに起こした生成AI企業です。創業9ヶ月で大規模言語モデル Grokをリリースしました。Elon Muskは創業のころ、GPUは麻薬よりも手に入れにくいと言っていましたので、GPU

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          AGIとASIの区別には意味がない

          人間は線形思考しがちです。線形でない事象もいろいろあるのでそれに備えなければならないと思います。そのひとつとしてASI (人口超知能) についてお話しします。 AGIとASI最近、ASIという言葉を聞くようになりました。 簡単にまとめると： AI (Artificial Intellingence) 特定のタスクについて人間並みの作業を行う（人工知能） AGI (Artificial General Intelligence)　人間のように柔軟に未知の作業をも行う（汎

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          生成AIウォッチャーの憂鬱

          生成AIウォッチャーを1年半ばかりやってきて残念なことをお話します。 生成AIウォッチャーの役割生成AIは革新的なだけでなくその動きが速いことが特徴です。 2023年にEmad Mustaque (前Stability AI CEO) がすべてを捨ててAIに賭けろと言っていました([Diamandis])。 生成AIウォッチャーは生成AIで起こるさまざまなイベントや情報を分析し、生成AIの現在地点とトレンドをまとめる人です。 生成AIの情報は研究から応用まで膨大であり、世界

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          NVIDIAはAIデータセンタ・ソリューション・カンパニー

          5月22日のNVIDIAの四半期決算発表が注目されています。半導体会社からデータセンター・ソリューション・カンパニーに進化したNVIDIAのお話をします。 NVIDIAの進化NVIDIAは創業から31年を迎えています。創業時のCEOが今でもCEOを続けている会社です。ゲーム向けのGPU (Graphic Processing Unit) の会社でした。今やGPUはAI向けの並列計算になくてはならない半導体です。 半導体会社といっても社員の多くははAIエンジニアやスケーリング

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          生成AIによるデジタルトランスフォーメーションのリバイバル

          生成AIによるデジタルトランスフォーメーションのお話をします。 デジタルトランスフォーメーションの課題デジタルトランスフォーメーションというのは単なるデジタル化ではなく、デジタル技術を基盤にビジネスモデルを変革する意味で使われています。20年前から提唱されていますが、あまりデジタルトランスフォーメーションの成功例というのは聞きません。 理由は次の通りです： 既存のビジネスモデルには生態系があり、簡単には変革できない 生きている事業をデジタルトランスフォーメーションしよう

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          GPT-4oの無料ユーザへの提供

          GPT-4oの無料ユーザへの提供の意味を考えてみたいと思います。 GPT-4oの無料ユーザへの提供2024年5月13日（米国時間）にGPT-4oが発表されました。精度は少しあがった程度ですが、視聴覚が完全に統合されたマルチモーダルAIであり、速度が改善し、コストも安くなりました。また、無料ユーザにも上限付きで開放されました。 ChatGPT Plusのユーザは数千万人はいると思いますので、年間数千億円の売り上げがあがっていると予想しています。 ChatGPT Plusで課金

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          GPT-4o発表に見るOpenAIとNVIDIAの蜜月

          OpenAIの新しいフラッグシップモデルGPT-4oが発表されました。今回はOpenAIとNVIDIAの蜜月をお話しします。 GPT-4oの性能向上5月13日のOpenAIの製品発表はGPT-5ではなく、検索でもない、と事前に公表されていました。GPT-4oは視聴覚で現実世界を把握する新モデルです。GPT-4turboより精度は改善しています。今回は無料ユーザにも開放されます。 GPT-4oの驚くべき性能はそのリアルタイム性です(参考文献[OpenAI])。 GPT-4は音

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          経済安全保障と生成AI

          生成AI開発を下支えする経済安全保障のお話をします。 軍事分野への可能性を示す生成AIAIロボット 生成AIが注目される前から、現実世界を動き回れるBoston Dynamicsの四足歩行ロボット、二足歩行ロボットは軍事転用の可能性を感じさせていました。 最近はOpenAIとFigureの共同研究によるFigure 01、生成AIで報酬関数を生成し高度な学習をするペンシルベニア大学のDrEureka、多様な学習をし工場で働くTeslaのOptimum Gen-2などが登場

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          人間にしかできない長時間思考

          生成AIが問題を解いてくれる時代に人間は何をするのかのお話をします。 生成AIが高度化したら人間は何をするのか人間は長時間思考をします。 NVIDIAのCEO Jensen Huangは生成AIは世界の意味を理解していると言っています。そのAIが苦手なのは長時間思考だそうです(参考文献[Stanford])。 生成AIはプロンプトを呼ばれる指示文を受け取るとコンテクストを作り、ありそうな文章列を作ります。 長時間思考とはプロンプトとはコンテクストを作り状況を限定します。で

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          AI半導体の次はクラウドサービス

          Googleの決算Googleの決算が好調でした。好調な中でも人員削減を進めています。生成AIをソフトウェア開発の効率化にも活用していると予想します。 生成AIがクラウドの売り上げを拡大しています（参考文献[Bloomberg-alphabet]）。 AI半導体の次今年のAI相場をけん引したのは間違いなくNVIDIAでした(参考文献[Bloomberg-nvidia])。NVIDIAは生成AI開発競争に参加する企業につるはしを売るB2B企業に変貌して高い利益率を確保しながら

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          プログラミングに学ぶ：トップダウンに使うプロンプトエンジニアリング

          末端のほうで小さいことに生成AIを使っても大幅な生産性向上は見込めません。上流工程で使うことが重要です。上流工程で使うヒントをプロンプトでプログラミングした経験をヒントにお話しします。 プロンプトエンジニアリングのトップダウンとボトムアッププロンプトエンジニアリングのトップダウンとボトムアップとは何でしょうか？ トップダウン：戦略的で構想段階で使います ボトムアップ：実用的で最終段階で使います いずれの使い方にも用途があります。プログラミング用の使い方を例にトップダウ

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          競合AI半導体がタダでも負けないNVIDIA

          今までNVIDIAのAI半導体の優位さをお話しする記事をいくつも書いてきました。NVIDIAのCEO Jensen HuangがStanford大学の基調講演で自社の無敵さを語っている動画を見つけました。内容は過去記事と重複しますが、衝撃の内容なのでお話しします。 競合半導体が無料でも負けないJensen HuangはNVIDIAほど競争にさらされている会社はないと言っています。その中でも、圧倒的なオペレーションコストの低さによって、競合半導体が無料でも負けないと言っていま

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