Incierge

[Incierge @Incierge2]

Medical institutions that accept foreign patients are posted on the Japan National Tourism Organization (#JNTO) website so that foreign tourists visiting #Japan can access medical institutions smoothly. #COVID19

https://t.co/LTtNMpG6bo

[林 駿甫｜「自分でやった方が早い」を終わらせる @The_AGI_WAY]

マイクロソフト、生成AIについて無料で学べる認定コースを公開 (ZDNET Japan) #NewsPicks https://t.co/ka9HFsxtdZ

[Takumi Ohyama @takumiohym]

監訳を担当しました。ようやく7月中旬に発売です。
原書の出版からのアップデートが激しく、内容の最新化に加えて日本語版のみの特別コラムなど追加で執筆しています。（Vision Transformerの発展や活用、話題の拡散モデルの紹介など）
そんなこんなで500ページ超の特大ボリュームです。ぜひに。

[さよならじんるい @Jinrui_sayonara]

【速報】

イスラエル企業が遂に人間なら誰でも出来る「クソ仕事」のひとつフルーツピッキング、時給に釣られてオーストラリアで英語力ゼロのワーホリ日本人が多く従事する仕事をAI搭載ドローンに置き換えることに成功‼️

Amazon倉庫作業同様、人類の仕事がまた消えた….

[AIDB @ai_database]

MITなどの研究者グループ、論文の査読＆改善プロセスを分析できる大規模データセット「ARIES」公開

論文：https://t.co/6AKTcICMvz
GitHub：https://t.co/9nEOqZeAmx

約14万件の論文とそれに対する約50万件の査読内容からなる大規模なデータセットARIESが開発されました。

ARIESに含まれる「初稿」と「最終稿」の差分から、論文が査読によってどう改善されるかを分析することができます。

なお、ARIESを使用してGPT-4が論文の改善を予測できるか実験が行われたところ、「文法的な修正」や「表現の改善」で比較的高い精度が示されました。
一方で「情報の追加」や「結論の修正」などを予測することは難しいことが示されましたが、今後のアップデートによってそのようなタスクもカバーされる可能性はあります。

ARIESは、科学知識の伝達を担う論文をよ��スムーズに高品質化する一助となるかもしれません。

[Kazunori Sato @kazunori_279]

LangChain + Vertex AI Emb API + pgvector（PostgreSQLのベクトル検索プラグイン）でRAGするデモ https://t.co/coXXjYho1M

[AIDB @ai_database]

金融分野特化の大規模言語モデル開発フレームワーク「FinGPT」

論文：https://t.co/PbcM3shPJU

高品質な金融データへのアクセスを民主化することを目指し、コロンビア大学とニューヨーク大学の研究者らが新フレームワーク「FinGPT」をオープンソースで公開しました。

FinGPTは、誰でも金融分野特化の大規模言語モデルを開発することを可能にします。このフレームワークは、データ収集から前処理、モデルの訓練と評価までを���ポートします。

これまでに発表された金融分野の大規模言語モデルの代表例としてBloombergGPTがありますが、BloombergGPTはBloombergが保有する専有データに基づいて訓練されています。一方、FinGPTはインターネット上の公開データを活用して言語モデルを訓練する仕組みを提供します。

FinGPTは、研究者や実務家が各々のニーズに合わせて大規模言語モデルを開発するための透明でアクセシブルなフレームワークと言えます。

GitHub： https://t.co/IQGBtDOdUr https://t.co/1Kyh41P2l3

[TJO @TJO_datasci]

「大規模消費者調査と高度なマーケティングデータ分析を短期間に高速で繰り返せば、その時々のマーケット状況に合った精緻なインサイトが得られる」という考え方がマーケティング業界では結構根強いんだけど、それに対しては「過学習しますよ」と何度でも指摘しておきたい
https://t.co/U9ZVEKoT93

[Kazunori Sato @kazunori_279]

7年前にGoogle CloudのCREチーム創設を見てたけど、GoogleのSRE、即ち「上弦の鬼たち」がお客様の基盤構築にフルコミットする？マジ？というアベンジャーズ感があった。 "テクニカルサポート＋αの仕事をして、自社サービスの信頼度を維持しより高めていこうという感じ" https://t.co/p7Lnz7hJ7k

[Kazunori Sato @kazunori_279]

これはメモ。 https://t.co/8e2SVQzBlR

[ぶる🦬 @RedBull_7584]

クソデカcsvを扱う時が来たら読み直してみたい
https://t.co/U7htM6r7nR

[加藤 健太 / Diverta Inc. CEO @katoh_kenta]

エンタープライズ・ヘッドレスCMSのKurocoがChatGPTのOpenAIと標準連携開始しました！
関連文書も表示できるので、社内資料検索やサポートサイト検索にも利用できます。

[梶谷健人 @kajikent]

Google、Meta、Uberとかってほぼ全てのコードを1つのレポジトリに置いてるのか、知らなかった。

シングルレポジトリか、マイクロレポジトリかの違いに組織体制や依存性、スケーラビリティが依存する、というのが直感的によく分かる図解。

[刈宮 宥 @Callimiya]

これすげぇ精度だ

以下訳

そのイメージは、公園で一緒に遊ぶ一群の若い男の子たちが描かれています。
その中の一人の男の子が池に飛び込んでいる様子を、他の子供たちが見守りながら楽しんでいます。
イメージには合計で5人の男の子がおり、その中には池に近づいて立っている子もいれば、遠くにいる子もいます。
公園は数つの鉢植えの植物に囲まれており、環境に緑のアクセントを加えています。
男の子たちは様々な活動に取り組み、お互いの仲間と楽しんでいるようです。

[吉永和貴（かず） @kazu_098]

これ、すごい。

自由に使える医療データセットまとめ https://t.co/YIx3Nxxuky

[オルフェーヴル @XHiguchi]

AWS Lambdaの裏側の記事が面白すぎる。
コンテナで動いているとか、コールドスタート、ウォームアップスタートは浅く知っていたのですが、この記事を読んで知らないことが沢山出てきた。
MicroVM、Firecracker、Lambdaのコンポーネント群が特に楽しめた！

https://t.co/omHxhXEFBd

[Kazunori Sato @kazunori_279]

面白い読みもの。 https://t.co/iUHZoUTlVG

[梶谷健人 @kajikent]

先日公開したこちらの資料、早くも1.5万回以上見られていてありがたい限りです🙏

UXと銘打っているものの、職種問わず使える生成AIの活用法やプロンプト術の資料としても、手前味噌ですがあまり見ないレベルの資料になっているので、どの職業の方にもオススメです。

https://t.co/ysE3QIK145

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

【ChatGPTの真価】

ChatGPTとプラグインを使って一瞬で動画を作れる方法を考案

しかも、URLを読み込ませてその内容に関する動画を瞬時に作成

字幕と音声読み上げ付き

更に字幕動画に関連する動画素材も自動選定

勿論、編集も可能

これで一瞬で商品紹介動画を作れます

マーケ革命

↓方法

[Colaboratory @GoogleColab]

We'd recommend starting them with Stanford's Intro to Python tutorial, but if you want to go straight to fine-tuning with QLoRA to each their own!

https://t.co/IOFVxskDqY

[黒澤 友貴｜なぞる @KurosawaTomoki]

統計やデータ活用は、行政が本当に有益な情報を無料公開してくれているな…

これ読み込めば基礎は十分

1. データサイエンススクール
2. データサイエンス・オンライン講座
3. なるほど統計学園
4. データ利活用のポイント集／データ利活用のてびき／データ利活用の事例集

https://t.co/C667Y0tOIu