AIL

発言は個人の見解です。

[haru256 @haru_256]

Netflixが開発した10億パラ���ータ規模の生成型推薦モデルについて。膨大なユーザー行動データを言語モデルのように処理し、予測精度の大幅な向上を実現したらしい。

Towards Generalizable and Efficient Large-Scale Generative Recommenders by Netflix Technology Blog https://t.co/JzeDpTzTqh

[Daichi Konno / 紺野 大地 @_daichikonno]

【生成AIを活用した複数論文サーベイ決定版！】
これは凄いです！

Paperpile
→ 論文がGoogle Driveに自動で保存
→ まとめてNotebookLMにアップロード
→ 「これらの論文の共通点と相違点は？」など、複数論文を串刺しにした質問

複数論文をサーベイしたい場合に、間違いなく最強の方法です！

[Aircle｜AIコミュニティ @AiAircle34052]

【AIスライド革命｜SlideBox】
ついに公開します！
3ヶ月かけて開発してきた
新世代スライド生成AI 『SlideBox』 の
テストユーザー募集（無料）を本日より開始します🔥
◆ NanoBanana Proで作ったスライドを
　アップロード → 自動解析 → “要素ごとに可動化”
◆ 文字化け補正
◆ レイアウト崩れの防止
◆ ドラッグ＆ドロップ編集
◆ そして 0→1のスライドAI生成 にも対応
“クライアント提出レベル”の日本向けデザインを
AIが一発で生み出せるところまで、今後さらに進化させていきます。
資料作成のワークフローを根本から変えにいきます。
そして今回は──
いいね & リツイートしてくださった方に、
テストユーザー限定DiscordのURLをお送りします。
早期から触っていただき、気づいた点をフィードバックいただけると大変助かります。
皆さんと一緒に最高のプロダクトへ仕上げていきます。
これからもよろしくお願いします。

[技術評論社 販売促進部 @gihyo_hansoku]

【新刊】2025年8月27日発売『先輩データサイエンティストからの指南書 -実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル』本体2,600円+税，浅野純季，木村真也，田中冬馬，武藤克大，栁泉穂 著，実務で活躍できる，ワンランク上のデータサイエンティストへ！https://t.co/CmuzxfFHj0

[AIDB @ai_database]

AIの使い方には、社会的な立場の違いがはっきりと現れているとの調査報告。

たとえば、収入が高く教育歴のある人たちは、AIを仕事や学習の効率化のために活用する傾向があります。
プログラミング、文章の添削、データ分析といった専門的な作業に使い、AIを「成果を上げるためのツール」として使っています。
また彼らは短く端的に指示を出し、無駄なく目的を達成しようとする傾向があります。

一方でそうでない人たちは、AIを雑��や日常的な相談相手のように使う傾向があるとのことです。
挨拶したり、料理のレシピを聞いたり、一般的な知識を尋ねたりと、身近なやりとりが中心。
AIを「便利な会話相手」として捉えているようです。

つまり、同じ技術を使っていても、立場によってその活用方法がまったく異なっています。
そして、この違いが格差をさらに広げてしまう可能性があると、研究チームは警鐘を鳴らしています。

社会的に有利な立場の人はAIを使ってさらに成果を伸ばし、そうでない人は日常を便利にする以上の使い方ができずに取り残されるかもしれないということです。

この「AI格差」は、将来のチャンスどころか、社会に参加する機会にすら影響する可能性があります。

これを受け、AIが誰にとっても公平に役立つ存在であるために、社会的背景の違いに配慮した設計が必要だと提言されています。

[AIL @ai202015]

@shimayuz image

[AIL @ai202015]

@jrpj2010 コメントありがとうございます。

そうですclaude上でプロンプトだけで行おうとしていました。タクス分解してアプリとして制作した方がよいということですね。頑張ります！

[Joan Rodriguez @joanrod_ai]

I’m excited to announce that 💫StarVector has been accepted at CVPR 2025! Over a year in the making, StarVector opens a new paradigm for Scalable Vector Graphics (SVG) generation by harnessing multimodal LLMs to generate SVG code that aesthetically mirrors input images and text. With this milestone, we’re also releasing StarVector on Hugging Face! 🥳🚀

[青の統計学-Data Science School- @blue_statistics]

確率分布は可視化が一番！と思い、パラメータを変えていろんな確率分布の形状をパッと見れるツールを作ってみました。

[K.Ishi@生成AIの産業応用 @K_Ishi_AI]

NVIDIA CEOのファン氏は、「今後10年間でコンピューティングパワーは100万倍になる」と述べる。

これは、現在観測されている年率4.2倍とも一致していて、過去の推移から見ても非常に妥当だ。

それに比例して性能向上するので、そう考えると「10年以内に人間を超えるのは明らかだ」という結論になる。

[IVAN@AR × Marketing @van_eng622]

ARで試合データを可視化するユースケースめっちゃいいな！

コアなファンが喜びそう。

[Hiroya Iizuka @0317_hiroya]

やっと満足のいく、論文読解用Claude Projectができたかも...

落合先生の論文の読み方の見出しの内容を、一瞬で把握してくれます。

Cosense(Scrapbox)に最適化されているので、Claudeの出力を貼り付けるだけで、体裁がかなり整います。

個人的に、AIを使った論文の前処理としては、これで十分な気がします。

このProjectsのプロンプト、気になる方いますか...？

リプで「🤚」で教えてください。

[限界助教|ChatGPT/Claude/Geminiで論文作成と科研費申請 @genkAIjokyo]

Pubmed検索式GPT
https://t.co/5yNhuRc6Ij
NotebookLM
https://t.co/yXfAt0h4gO
解説Note
https://t.co/Wr7bbIJdTv

[AIアライメントネットワーク（ALIGN） @AIAlignNetJP]

【2024年7-8月開講決定！】ALIGNでは、Cold Springer Harbor研究所の永井正之@mnagai_さんに企画・ファシリテーションいただき、AIアライメントの概要・技術的トピックを包括的な理解を目指す全4回の「AI アライメント入門コース」を開講します。🧵

[Hiroya Iizuka @0317_hiroya]

AI情報を収集する上で、「論文の読み方」は必修科目だと思っており、たまにDMで相談が来たりするので、簡単にまとめます。

■ 使うツール
1. Gemini
2. Arc Browser
3. タスクシュート
4. Scrapbox（Cosense）
5. Connected Papers

■ 手順
まず、気になる論文を見つけたら、Arc Browserのサイドバーで保存 & 管理する。

すると、大量に気になる論文がサイドバーに積み重なっていくが、それらをタスクシュートを使って、毎日少しずつボトムアップ思考で読むプランを作成する。

論文を読むときは、まずGeminiを使って翻訳する。

翻訳後の論文をただ読むだけだと、その知識は、そのままだと1日���てば67%忘れてしまうから注意。(人間の脳はザルです。)

これを防ぐため、
翻訳が完成したら、Arc BrowserのSplit Viewを使って二画面にし、左に本論文、右側にScrapbox(Cosense)などの第二の脳ツールを使い、論文ノートを作成する。

翻訳後の文章を、論文ノートに添付し、原文を読みながら、リンクをつけたり注釈をつけたり、不要部分を削除したりする。

終わったら、1からしっかり論文を読む。読みながら必ず、自分の洞察を加える。感じたこと、でもよく、自分の言葉を使って、学んだことなどを記載する。この時に、Geminiと壁打ちしてもよい。

これらをやることで、情報にリンクが貼られ、構造化され、洞察や示唆が加わる。つまり、情報が知識へとアップデートされる。

1つの論文を全部読み洞察を加え終わったら、今度は、その論文に書かれ���「Introduction, Related」などから別の論文を読む。

もしくは、AI��らarxivだと思うが、そこに内蔵されているConnected Papersを使うと便利。関連して引用数の大きい論文が可視化されているため、次に読むべき論文をかなり探しやすい。

論文を探し終えたら、再度1のGemini 翻訳に戻る。

このループを、収束するまで数ターン繰り返す。

これら5つのステップは、どれが欠けても成り立たない微妙なバランスの上に成り立っている。

論文をしっかり読んでいるAI情報の発信者はかなり少ないと思っているので、これだけ論文を読む環境が下がってきているので、ぜひ挑戦してほしいなと思っております。

[bioshok⏸️ @bioshok3]

一昨年まで人型ロボット��2035年までに積極的な予想で年1500億ドル、年間数百万台の市場予想が、ついにこのglobal xというとこは2035年に5兆ドルに近い潜在的な市場価値で、2036年までに累計一億台以上のヒューマノイドが出荷されると予想している。2030年でさえ1500万台で日本でその5%が売られるとして75万台。日本にいるコンビニ店員の数くらいのヒューマノイドがもう6年後には存在することになる。凄い予想だ。およそ2026年境に加速的に普���するシナリオだとこうなるのかもしれない。

[Anthropic @AnthropicAI]

New Anthropic research paper: Scaling Monosemanticity.

The first ever detailed look inside a leading large language model.

Read the blog post here: https://t.co/6RYwxt6nWI

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

OpenAIのGPT-4oを研究者視点で解説した記事が出ました!
速報的な記事の依頼でしたが,やはり研究者が書くということで情報をすべて詰め込んだ1���文近いガチ解説記事になりました.3回の連載です.
https://t.co/U4veozJayo
言語,音声,動画像,後半ではGPT-4oの「弱み」等,日本語記事では一番詳しいはず

[日経ビジュアルデータ @nikkeivdata]

自治体4割｢消滅可能性｣、30年で若年女性半減���人口戦略会議
#消滅
https://t.co/Fr1aVk9q2Q