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【速報】 GoogleはGeminiを発表 Gemini は推論、マルチモダリティ、高度なコーディングなどの次世代の機能を備えており、画像を認識してリアルタイムで話すことも可能 Ultra、Pro、Nano の 3 つのモデルがあり、中でもGemini Ultraは90%のスコアを誇り、MMLU ベンチマークで人間の専門家を上回るパフォーマンスを示した最初の AI モデルとのこと AIをGoogleアプリに直接統合する予定らしい

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4 条评论

木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 的头像
木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏2 年前

Genminiは ChatGPT (GPT-4) と比較して、数学とコーディングの面で高いパフォーマンスを発揮 動画は実際に物理学の問題を解くデモ

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木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏2 年前

モデルのパフォーマンスも非常に優れており、 Gemini Ultra のパフォーマンスは、LLM の研究開発で使用される32個のベンチマークのうち30個において、最高のパフォーマンスを発揮しているとのこと

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木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏2 年前

詳細はこちら 🔗-Welcome to the Gemini era

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木内翔大@SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏2 年前

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ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」 エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか?」 モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか? サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。 誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。 『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何?」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。 そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか? 次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

Tsubame

43,887 次观看 • 2 个月前

これはマジでヤバい GoogleがとんでもないAIを出した スマホにローカルLLMを入れるだけ 電波ゼロでもAIが普通に動く 機内モードでチャットもエージェントも使える AIにネット接続が必要な常識が崩れた 導入方法と使い方は👇 今回使っているのは Googleの「AI Edge Gallery」 AIモデルをスマホ本体で動かせるアプリ 通常のChatGPTなどは 質問をクラウドに送って回答を生成する でもこれは仕組みが違う AIモデル自体をスマホに保存して 端末の中で直接AIを動かす まずホーム画面には7種類の機能 「AI Chat」は5個のモデルに対応 ネットに頼らずLLMと会話できる 「Agent Skills」は2個のモデル チャットからエージェントタスクを実行 「Ask Image」は画像をAIに見せて質問 「Audio Scribe」は音声の文字起こしと翻訳 「Prompt Lab」はAIへの指示を試せる さらに「Tiny Garden」や 「Mobile Actions」まで搭載されている そして2枚目の画面が衝撃 実際に選択しているモデルは 「Gemma-4-E2B-it」 画面上部には機内モードのマーク それでもAI Chatには 「Grokbot」についての長文回答が表示 特徴を項目ごとに整理して 各モデルとの違いまで解説 さらにGPTとの比較表まで生成している これをスマホ上のローカルLLMで処理できる しかも単なるチャットで終わらない Agent Skillsを使えば AIにタスクを任せる使い方まで広がる 再現する方法もシンプル Google AI Edge Galleryを導入 使いたいAIモデルを事前にダウンロード 対応するモデルを読み込んで実行する モデルの準備が終われば 対応機能はオフラインでも利用できる ※使える機能や速度は端末とモデル次第 つまり飛行機の中でも 電波が届かない場所でも AIとの会話や文章作成を進められる もちろんAIの回答は事実確認が必要 でも一番すごいのはそこじゃない これまでAIは「ネットにつないで使うもの」だった これからは「スマホの中にAIを持ち歩く」時代 しかもエージェントまで端末で動く この進化はスマホの使い方を根本から変える

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人

105,435 次观看 • 28 天前

僕らは、AIによって代替されにくい価値の源泉を「アンカー」と呼んでいます。 代表的なものを挙げると、 ・思い出 ・時間 ・土地 ・プロセス ・癒着(人格) などがあります。 AIは優れたアウトプットを瞬時に生成できますが、たとえば「誰と、どこで、どのような時間を過ごしたか」という文脈までは生成することができません。 人間が本当に価値を感じるのは、しばしば作品そのものではなく、その作品に結び付いた記憶や体験、関係性です。 これからの時代は「どのようなアンカーを絡めるか?」が重要になります。 アンカーを持たないコンテンツは、AIによる大量生産の波の中で埋没していく可能性が高いでしょう。 一方で、クリエイターの中にはAIを脊髄反射的に否定する人も少なくありません。 しかし、自身の創作活動にAIを導入するかどうかは別として、その判断は少なくとも一度触れた上で下すべきだと思います。 なぜなら、触れないまま拒絶してしまうと、自分の仕事のどの部分がAIと競合し、「どの部分が人間にしか担えない領域なのか?」を正しく把握できないからです。 その結果、自らの強みを見誤り、気づいた時には市場から居場所を失っている可能性があります。 この1〜2年で、僕らはひとつの現実を目の当たりにしました。 それは、多くの人が人間最後の聖域だと信じていた「創造」という領域が、実はAIの得意領域だった、という事実です。 すべてのクリエイティブは、AIが最も得意とする「編集作業」でした。 「この時代にクリエイターはどう生きるのか?」 その問いを投げかけるために、CHIMNEYTOWNは自分たちの代表作である『えんとつ町のプペル』の実写映像を、あえてAIを活用して制作しました。 添付した映像は、6月28日(日)に東京国際フォーラムで開催される『映画 えんとつ町のプペル 〜約束の時計台〜 モフモフ!大応援上映会』のエンディングで上映する「ティザー映像(3分間のダイジェスト版)」の予告編です。 これは単なるプロモーション映像ではありません。 「AI時代において、クリエイターが何を武器にし、どこに体重を乗せていくのか?」 という問題提起です。 自分たちの作品を、あえてAIを用いて制作してみたことで、見えてきたものがあります。 ひとつは、AIの進化によって急速に価値を失っていく仕事の存在です。 これまで専門性として成立していた領域の中にも、AIが圧倒的な速度とコストで代替してしまうものが確認できました。 しかし、その一方で、どれだけ技術が進化しても、人間にしか担えない仕事が存在することも見えてきました。 その話は長くなるので、また今度させていただくとして、今この時点で、一つだけ断言できることがあります。 人間の創造が終わることはありません。 西野亮廣(キングコング) 6月28日(日)は是非、東京国際フォーラムにいらしてください。 少し先の未来をお見せします。 (※チケットは「チムチケ」から)

西野亮廣(キングコング)

1,205,689 次观看 • 4 个月前

“人類にブレインチップが入る日”は、もう遠い未来の話ではないのかもしれない。 ケロッピー前田さんが語っていたのは、イーロン・マスクの会社「ニューラリンク」による、脳とコンピューターを直接つなぐブレインチップの話です。 もともとの発想は、かなり怖いものです。 AIが人間を追い越した時、 人類は“飼い猫”のような存在になるかもしれない。 それを避けるために、 人間の脳そのものをAIやコンピューターとつなげる。 つまり、人間が機械に支配される前に、 人間のほうが機械と合体してしまおう、という考えです。 現在は、首から下が動かない人など、ハンディキャップを持つ人の支援として使われています。 考えるだけでカーソルを動かしたり、コンピューターを操作したりする技術です。 ここまでは、医療の希望にも見えます。 でも、不気味なのはその先です。 話の中では、最終的には障害のある人だけではなく、一般の人にもブレインチップを入れる計画があると語られています。 しかも、目安として出てくるのが2030年前後。 つまり、スマホの次に来るのは、手に持つ端末ではなく、 脳に埋め込む端末かもしれないのです。 さらに怖いのは、手術をロボットで行うという点です。 ロボットが量産されれば、理論上は一気に多くの人へ広げることもできる。 脳に小さな穴を開け、 そこから電極を縫いつけるように接続し、 チップを埋め込む。 もはやSF映画ではありません。 人間の頭そのものが、次のデバイスになろうとしているのです。 そして次の段階として語られているのが、目が見えない人に映像を届ける技術。 もし脳へ直接映像データを送れるようになれば、目で見ていないのに、頭の中に映像が現れることになります。 便利です。 でも、同時に怖い。 脳に情報を送れるなら、 その情報は誰が選ぶのか。 考えただけで機械が動くなら、 その「考え」はどこまで読まれるのか。 スマホなら、電源を切れば終わりです。 でも、脳に入ったチップは、どこまでが自分で、どこからが機械なのか。 人類は進化しているのか。 それとも、自分の脳を差し出す準備をしているのか。 あなたはブレインチップを、未来の希望だと思いますか? それとも、人間が人間でなくなる入口だと思いますか?

角由紀子のヤバイ帝国

22,211 次观看 • 6 个月前

いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。 ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100%楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。 こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。 私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。 「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。 最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

Tsubame

12,308 次观看 • 2 个月前

【速報】Anthropic CEO「6〜12ヶ月でAIがSWE業務をほぼ全て遂行」 ダボス会議でDario Amodeiが発言。AIがAI開発を加速するフィードバックループが形成されつつあり、チップ製造などの制約を考慮しても「予想より早く進む」との見解を示した。 文字おこし全文↓ 女性司会者:まずタイムラインについて、ダリオ、昨年パリで「2026年か27年までに、ノーベル賞受賞者レベルで人間ができることを多くの分野でこなせるモデルができる」とおっしゃいましたね。今は2026年です。その予測は今も変わりませんか? Dario Amodei:そうですね、何かがいつ起きるか正確に予測するのは常に難しいですが、そこまで外れていないと思います。 私が想定しているメカニズムは、コーディングとAI研究に優れたモデルを作り、それを使って次世代のモデルを作り、開発を加速させる——モデル開発のスピードを上げるループを作ることです。 現在、コードを書くモデルについて言えば、Anthropic社内のエンジニアで「もうコードを書いていない」という人がいます。モデルにコードを書かせて、自分は編集したり周辺作業をするだけだと。 おそらく6〜12ヶ月後には、ソフトウェアエンジニアの仕事のほとんど、あるいは全てをモデルがエンドツーエンドでこなすようになると思います。そうなると、そのループがどれだけ速く閉じるかという問題です。 ループの全ての部分がAIで加速できるわけではありません。チップがあり、チップの製造があり、モデルの訓練時間があります。不確実性は多いと思います。数年かかる可能性は十分にあります。それ以上かかるとは考えにくいですが、予測するなら、人々が想像するより速く進むと思います。 コーディングと研究が予想以上に速く進む、それが重要な推進力になります。その指数関数的な加速がどれほどのスピードアップをもたらすか、予測は本当に難しいです。でも何か速いことが起きます。

AGIラボ

242,272 次观看 • 9 个月前