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Ana Sayfaya Dön

万能AIツール Feloがしれっと進化! Youtubeのリンク与えるだけで動画の内容の解説してもらえる! トピック集にリンク入れて質問しまくれるので、もはやほぼNoteBookLMの能力も手にしてるのが今のFelo やっぱ安定してリサーチ強いAIはFeloやな。。 #どうするjenova

26,795 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

10 Yorum

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

ちなみにFelo Chatで話題のDeepseek使える。

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

NoteBookLM的な使い方 1.左のトピック集ボタン押す 2.トピック作成を押す 3.タイトル/説明/カスタムプロンプトなど設定 4.作成したら右側の知識源にファイル/リンク挿入 5.ネットワークを切りRAGの完成 あとは質問しまくる。

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mugu@地方創生に挑むエンジニア1 yıl önce

どうするjenovaは笑っちゃいました😂

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

@1108k4xi これでjenovaさん召喚できるはずです! muguさんご対応お願いします!

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そろぷ〜@ソロプレナー1 yıl önce

これは非常に有益な情報ですね! 私はjenova aiの共同創業者でもなんでもありませんが、同じ日本発祥のサービスとしてjenova ai共々発展していくことを望みます。

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

良いリプですね!jenovaさんかと思いました! 実は私も現在東京都在住で日本のAI活用促進に力を入れているjenova aiの共同創業者..ではないんですが、 素晴らしいAIツールはこれからも応援していきます!

告野英利@ Curelity profil fotoğrafı
告野英利@ Curelity1 yıl önce

有益な情報ありがとうございます!同じように使ってみたのですが、どの動画でも動画の具体的な情報を取得できませんとなりました。設定等の変更など必要なのでしょうか?

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

自分はProプランのディープ検索でYoutubeのリンク渡してるだけですね! 今また試して動画の概要を取得することができました!特に設定は必要はないかと思います。 ただまだそこまで詳細に取ってこれるわけじゃないかもですね。。

みーMiey@AI Evangelist profil fotoğrafı
みーMiey@AI Evangelist1 yıl önce

おーい jenovaさーん

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Park|SIerのAIエンジニア1 yıl önce

おーいお茶風に呼べばきますかね おーいjenovaさんー

Benzer Videolar

AI動画のフェーズがまた一段階進化しました。 先日、Luma AI(Luma)から一般公開されたばかりのRay2ですが、アニメ系から実写系までimage to videoの出力結果のポテンシャルが桁違いです。 主要な動画生成AIツールはほぼ全てクリエイティブパートナーとして使わせてもらえていますが、そんな私がはっきりと「すごい」と言い切れます。 アニメ系は今までViduやKlingがトップを争っていましたが、どちらも生成の不安定さがある中、無制限プランがなかったので全力でオススメできませんでした。 しかし、今回Lumaはアンリミテッドプランを用意してくれていて、10K以降はリラックスモードではあるものの使い放題なので何度もやり直して試せます。 しかも、ViduやKlingほどの不安定さも無く、プロンプト無しでも高品質な出力を実現してくれます。 しかも現在エンドフレームや尺の拡張なども急いで開発を進めてくれているとのことで、今後の進化も期待できます。 とはいえ、他のツールも他に無い良い機能があったりプロンプトの効きが良かったりとそれぞれ良しあしはありますので使用用途によって使い分けるといいかもしれません。 もしAI動画生成ツールで悩んでいる方がいたら、どんな用途で使用したいかリプ欄に書いていただけたら、オススメのツールを理由を含め返答させて頂きます。 初心者の方も今からでも参戦可能ですので、ぜひAI動画を試してみてください🫶 #Ray2 #DreamMachine

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

83,678 görüntüleme • 1 yıl önce

従来のプログラミングとAIの本質的な違いを、これほどわかりやすく説明した例はなかなかない。生成AIの「学び方」が腑に落ちる比喩。 モー・ガウダット「AIは(従来のプログラミングとは)違います。AIというのは、パズルを子どもに渡して『やってごらん。うまくいくまで繰り返してごらん』と言うようなものです。そうして何度も試すうちに、ある瞬間、円柱が丸い穴にぴったり通ることに気づきます。そして子どもは、『これが正解なんだ』と理解する。もっと深く考えてみると、それはさらに先に進むのです。 たとえば子どもを車に乗せてドライブしたとします。子どもはそのルートを記憶するわけではなく、『車とは何か』という本質を認識して車から降りてきます。だから別の車を見たとき、その車の形や大きさ、色やメーカーが違っていても、『あ、車だ』と指をさして言うことができるのです。つまり、子どもは『車というものを車たらしめている本質』を理解したのです。 今、私たちがAIにやっているのもそれと同じです。これが『生成AI』というものです。膨大な情報を見せて、それを丸暗記させるのではなく、その情報の中にあるパターンや本質を知的に内面化させる。そして、それを元に新しいものを認識したり生み出したりできるようにするのです。それが今、私たちのAIがやっていることです」

Tsubame

11,013 görüntüleme • 11 ay önce

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 görüntüleme • 1 ay önce

核兵器は、より良い核兵器を自分で発明してはくれない。しかし知能は違う。知能は、より強い知能を生み出すプロセスそのものを最適化することができる。したがって「AIがAIを改良する」という構図は、これまでのどの技術とも異なる質的な転換点になるのだ。 トリスタン・ハリス「ここで理解しておくべき重要な点は、『AIはAIを加速する』ということです。 私が核兵器を発明しても、核兵器がより良い核兵器を発明してくれるわけではありません。しかしAIを発明すると、AIは『知能』そのものです。知能は、より良いプログラミングや、より良いチップ設計を自動化します。 たとえばAIに『これはNVIDIAのチップの設計だ。これを50%効率よくしてほしい』と指示すれば、その方法を見つけ出すことができます。『これは私のAI企業に必要なサプライチェーンだ。これを最適化して、もっと効率的にしてほしい』と言えば、そのサプライチェーンを改善できます。『これはAIを作るためのコードだ。これをもっと効率化してほしい』と命じることもできます。『これはトレーニングデータだ。もっとトレーニングデータが必要だ。これをどう作るか、100万回シミュレーションしてほしい』と言えば、その過程を通じて自分自身をより良く訓練していきます。 このように、AIはAIを加速するのです」

Tsubame

13,332 görüntüleme • 6 ay önce

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 görüntüleme • 6 ay önce