Entries from 2023-01-01 to 1 year
2023のDigitalは、Generative AI祭りで決定的ですね。もはやGenrative AIの学習は全Digital professional必須事項な訳ですが、各機関から良質な情報が日々発信されています。こういうところがDigitalの本当に良いところだなあと思います。とは言いつつも一番…
"What’s next is interactive AI: bots that can carry out tasks you set for them by calling on other software and other people to get stuff done."。そう本当にここだと思う。現状のco pilotの位置付けからの飛躍がどれだけ出来るか。GenAIは次の超強…
"Model with 180 Billion Parameters is Trained on 3.5 Trillion Tokens, with 4 times the Compute Resources of Meta’s LLaMA 2"だって。やはりChatGPT一強よりも、Hugging Faceみたいな場で強豪群雄割拠の方が今はイメージが湧く www.businesswire.com M…
1. とても肌感覚に合うなあ。Cloudはコスト削減というより価値創出に取り組んだ方が報われるし、multi cloudはやっぱり実務の場ではあまり良くないという感になってきている気がする Projecting the global value of cloud: $3 trillion is up for grabs for…
やはり各社の少なくともセンチメントは改善してきているように思うな。来年には正常化するかな www.bloomberg.com 面白いなあ。そうか学習データ自体公開してしまうというアプローチも当然にある AI2 drops biggest open dataset yet for training language …
あまりの猛暑でまた皆んな出社しない感じになってきたので、ランチタイムの昼寝が出来る感時になってきた courrier.jpここでPS5のタイトルをPS4でStream提供するとなると大きく変わりそうだけれど、Playstationを大事にしなければな中ではなさそうか www.the…
仕事の外で使っている比率が高いのが、今後諸々を進めるのにいいなあと思うけれど、業務内だとtech主催の勉強会参加がまだまだメインになってしまっている気がする https:// www.mckinsey.com Metaが最大活用すべき自社のリソースは、あの最大のreal social …
AWS, Meta, Microsoftという見事なまでに現状不自由している企業の座組み venturebeat.com Reelsがまさかこんなに上手くいくとは、、。やはりMetaは既存プロダクトへのAI活用で当座を凌ぐというのが構造になっていきそう www.reuters.com Andrew Ngってもう…
お、AndroidにもChatGPTが来た。あまりmobileで使わないけれど decrypt.co 呼ばれたのは、Amazon, Anthropic, Google, Inflection, Meta, Microsoft and OpenAIの7社。appleとIBMが入ってないか www.nytimes.com ”New Social Graph”は言い過ぎにしても、今の…
昔のsearch経由のnewsでold mediaが沈んでいった構造の拡大版をGenAIがもたらすという構造かな。うーむ、決着点が見えない www.npr.org なんとなくMSがMetaを助けている構図に見えるけれど。metaverseと同じ構造。Metaが唯一関係が持てているのがMSな様な ww…
このLLMの学習問題って、SNSのプライバシー問題と同じ構造に見えてならないけれどどう解決するんだろうな。Azure openAI service のリスクがあがってる気がする www.theverge.com ChatGPTみたいな革新的なものと、Threadsみたいなcloneに過ぎない両極なもの…
Threadsとりあえずは成功という認識だけれど、やっぱりDigitalはこういうそんなに成功すると思ってなかったものが、なぜかうまくいったみたいな方がしっくり来る気がする www.engadget.com Digitalの空間が物凄く混んでいるなあというのが4年くらい前から本…
MITがGenerative AIをはじめとする最新AIトピックへの講義を無料で公開しています。こういったものが凄く多く出ているのですが、特に内容が分かりやすく、かつソリッドで受講者への貢献性が高そうなものを紹介します。 MIT Deep Learning 6.S191 MITの素晴ら…