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【Google Opal 活用研究】 緻密なワークフローを構築するのは向かないけど、 1回の操作で複数LLMを実行できるのは便利✨ まじん式の素材を一気に生成するフローを作ってみた

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【やっとノーコードでGASが書ける、、!】 日本発(初)のバックエンド開発革命 🌈GASSISTANTの新機能を解説します 【フローチャートでGASを生成】 実装したい処理の流れをプロンプトとして言語化しにくい時、 ----- 毎朝8時に実行 ↓ 今日の予定を取得 ↓ Slackに通知 ----- このようにフローで表現してGASを作ることができます 特に条件分岐や繰り返し、関数構造を表現したいときに有用です ▪️ノーコードでの実装手順 1. 「超ざっくり」とフローを用意 2. GAS生成ボタンをクリック 3. 新しいフローを確認して良さそうならコード更新 もちろん、修正もフローから可能 ノードのラベルを変えたりノードを追加するだけなので、「どの部分を変更したいのか」が簡単に伝わります 【GASSISTANT Modules】 あらかじめ用意されたGASを自分のプロジェクトで利用できます 現在用意されているモジュールは3つ ・LLM: 会話履歴が自動で保存されるLLMを呼び出しモジュール ・Slack POST: Slackの特定のチャンネルに投稿できるモジュール ・Stripe Webhook: StripeからのWebhookを受け取り、イベントタイプごとに任意の処理をする 無理やり組み合わせると、「課金されたらお祝いメッセージを生成して自社のSlackに通知する」 みたいなことが超簡単にできます笑 新モジュールはコミュニティ( 自分が過去に作ったGASをモジュール化して再利用する機能も実装予定 【ノード詳細取得】 そのノードで何が行われているのかを確認できます デバッグ時にはエラーが発生したノードと原因が表示されるので 1. 実行する 2. エラーが出たノードを見る 3. 簡単な修正ならコードプレビューから手動で直す 4. 難しそうな修正なら”修正依頼”を出す こんな感じで脳死デバッグができるようになります ===== GASSISTANTはたった40人のユーザーが1週間に1300回もチャットするほどハマるサービスです 他にもいろんな新機能が追加されているので、ぜひGASSISTANT沼にハマってください🤗

Daigo Yokota / StandBy AI🧠

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

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