keythpiece／「AI_Verse」コラボクリエイター／生成AI／バーチャルヒューマン生成

非エンジニアでもAIの技術を使って世界を変えるサービスを目指す。 対話型のバーチャルヒューマンの創造。上原亜衣さんAI写真集『Unreal UeharaAI』発売中

[keythpiece／「AI_Verse」コラボクリエイター／生成AI／バーチャルヒューマン生成 @keythpiece]

上原亜衣さん＆AI VerseさんとのコラボAI写真集を発売させていただきました🥹

『Unreal UeharaAI』～非日常・非現実・非上原亜衣～
@ai_uehara_ex × @AI__VERSE × @keythpiece
https://t.co/4G74Tlgl13

「AIならでは」の亜衣さんの美をたったコーヒー１杯分でご堪能いただけます💕

[上原亜衣 @ai_uehara_ex]

こちらも上原AIの新作Kindle。

keythpieceさん @keythpiece とのコラボ作品「Unreal UeharaAI」です💖

上原亜衣とAIが織りなす「日常の中の非日常」を追求した美と官能の世界で、新しい刺激を感じてみませんか？

https://t.co/aK13tqMmf0

[Sakana AI @SakanaAILabs]

🐟 Sakana Chat 公開 🐟

Sakana AIは、Sakana Chatを無料公開しました。

https://t.co/lyIrGJY4fW

Web検索機能と高速レスポンスを備えたAIチャットです。日本国内から、どなたでもお使いいただけます。ぜひ、お試しください。

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

Robots in China are doing it all now, even dancing on stage like pros.

Here Unitree robots doing Webster flips and are performing at Chinese-American singer Wang Leehom’s concert in Chengdu.

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

我らが藤井聡太六冠も生成AIでプログラミングをする時代なのか！

"私はバイブコーディングが“今年ハマったこと”になりますが、あんまりこの言葉になじみがない方もいるかなと思うんですけど、AIにコーティングのコードを書いてもらうということで"

https://t.co/w8FjJqT5QN

[チームみらい【公式】 @team_mirai_jp]

【速報】 #チームみらい 党首・ #安野たかひろ、当選確実となりました！
開票開始と共に、会場は歓喜の輪に包まれています。 皆様の力強いご支援が、この瞬間を創り出しました。本当にありがとうございます！まだ開票は続いています。 さらなる吉報を信じて、見守りましょう！
#選挙速報 #参院選2025

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

reading… これからのAIスキルは「プロンプト」ではなく「コンテキスト・エンジニアリング」──Google DeepMind フィリップ・シュミット氏が提起 | https://t.co/M9C6IxC1nq https://t.co/TVCWtwm4P2

[852話(hakoniwa) @8co28]

left input-image(midjourney)
right output-video(wanvideo)
music & dance UNDEAD

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

賛成しつつも、みんな「人型」に囚われすぎてるので、腕50本とか、人に囚われない可能性を追求するところにチャンスある感。

[AIDB @ai_database]

人の脳波を読み取って会話に活かすLLMシステムを開発した報告されています。ヘッドバンドで脳波を測定し、返答の仕方を自動調整するとのこと。

研究者らの所属はMITメディアラボとブラウン大学。

LLM自体を改造したわけではなく、脳波データを使ってユーザーの集中度合いを測定しプロンプトに追加することで、モデルの出力を適応させる手法を採用しています。

開発目的はシステムを通した学習の効率化とのことで、今のところユーザーの成績向上までは確認できていないものの、通常と比べてLLMとの会話が盛り上がることが確認されました。

脳波で測定するのは、その人が今どれほど集中しているか、という点です。こうしたデータをLLMに応用する試みはまだなかなか無いそうです。

[シェイン・グウ @shanegJP]

2つのAIが電話で会話中にお互いAIだとわかり人間語よりコミュニケーションスピードが速い信号言語に切り替えた。例で言えば東大卒がお互い東大だと知り3倍速で話し始めるのと少し似てる。

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

【DeepSeekの利用は危険か】

LV.1 あんまり詳しくない人向けの答え:

利用規約的に入力したデータが裏でどう使われるかわからないので入力内容には注意してね。ぶっちゃけ精度はChat GPTのo1とそんな変わらないからそっち使った方が無難だと思うよ。出力にも政治的なバイアスがあると言われているよ。

LV.2 ちょっと詳しい人向けの答え:

Azure経由で使えばDeepSeek本体とは利用規約が違うからマシになるよ。マイクロソフトを既に信じてデータ預けてるならリスク量はそこまで変わらないんじゃないか。あとオープンウェイトだからセルフホスティングできる（自分のマシンで完結できる）し、そうすればデータが抜かれることは無いから安心して使えるよ。

出力の政治的なバイアスはファインチューニングによって塗り替えられるっぽいから、deepseek派生モデルだからといって出力のバイアスが必ず残るわけではないよ。例えばサイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデルは普通に天安門事件の質問にも答えてくれるよ

LV.3 けっこう詳しい人向けの答え:

とはいえセルフホスティングだから大丈夫なのかというと必ずしもそうとは言えないよ。 AIの振る舞いをうまくトレーニングすれば特定条件下でバックドアのあるソースコードを出力したり、MCP連携などAgenticなユースケースで攻撃的な挙動をさせることができるかもしれないよ。まあR1レベルであれば問題にはなりにくいかもしれないけど、今後よりモデルが賢く複雑になり、ユースケースの自律性が高まる場合にはセルフホスティング安全論は終わる可能性あると思うよ。オープンウェイトモデルの振る舞い安全性確認のための研究や、ユーザー側がエージェントの挙動を監視するやり方がもっと成熟するといいね

LV.4 前線で戦ってる人向けの答え

モデルの安全性確認とかいってもゼロリスクを保証することは不可能だよね。しかもそれを待っていたらビジネス的にも技術開発競争的にも遅れてしまうよね。結局、適切なリスクの取り方をするのが大事であり、どこまでリスクをとるべきかはあなたの会社or個人の置かれた状況と、どこまでのリターンを目指すかによるけど、本気で勝ちにいくならそれなりのリスクは取らないとたぶん無理だよね

ここ数日いろんな人やメディアから聞かれているのですが、相手によって答えがころころ変わるので面白いなとおもっています

[シェイン・グウ @shanegJP]

イリアとサムについて。それぞれ違う未来を考え私がOpenAIを去ってから4ヶ月後に対立する2人ですが、私は両方と共感できました。

イリアは、OpenAIの本質を守ろうとしていたのだと思います。ビジネスや外部との関係は必要最小限に抑え、市場価値や採用を過度に拡大せず、基礎技術、次世代の事前学習、特にo1/o3系の研究開発に注力しようとしていました。これはOpenAIらしさを保つための選択だったのでしょう。私自身も2年前から強化学習による事前学習やRLAIF+CoTの研究を進めようとしていました。そして、ヒントン教授と同様、資本主義にAI開発を支配されたら安全面の開発が遅れるとも危惧してたかもしれないです。この研究が特に一緒に残ってます https://t.co/XqDZrOnhen。弱い知能がどうやって強い知能を制御できるか。

一方サムは、OpenAIの成功にはビジネス、プロダクト、UXの迅速な展開が不可欠だと思ってたと思います。機械学習の研究だけに携わってきた他の同僚には理解し難かったかもしれませんが、私はその考えに強く共感していました。実際、OpenAIに入社する前、ChatGPTを知る以前に、私はサムにDALL-E2の失敗を繰り返してはいけないと伝えていました。この技術は世界一の画像生成を可能にしましたが、6ヶ月間で再現され、オープンAIはこの技術を市場価値に転換できなかったです。これと同じようなことがGPT-4起きると終わりだと思いました。サムは私の提案に賛同し、最初の3ヶ月間、OpenAIの日本戦略を任せてくれました。現在のAnthropicとパナソニックのようなパートナーシップまで目指していまして一歩手前でしたが、周りには理解されず実現には至りませんでした。逆にAnthropicがうまくいってるのもこの隙を突かれたからだと思います。それ以外も私は事後学習の微調整よりも積極的な自社プロダクトの開発が重要だと思いました。 早くo1みたいな長考モデルを出したいと思い、slackbotなども書いてました。

私は視野が他の研究者とはちょっと違うみたいなので、たまに苦労します。OpenAIのカルチャーは少しずつ変わったようです。私が反対していた何人かもOpenAIもうやめてます。先週元チームメイトから「当時の君の方向性は正しかった」というメッセージも届きました。まあ、基本的にコミュニティは小さいので、こういうことは色々起きます。OpenAIが一番強かったのはイリアとサムが両立していた時代ですが、今違う時代なので将来どうなるかわからないです。最後に、Googleはまだまだ強いですしこの1年また大きく成長しました。研究や論文だけでなく、Google全体としてでかいインパクトをやりたい人たちが現在残っていますし彼らに資源が集中しています。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

DeepSeekの学びとして、「俺等みたいなAIモデルでサービスどう提案するマンにもっとお金をはるとよい」が浮上せんかのぅ。モデルは待っとけば高速にコモディ化するので、モデル開発より「モデル使ったサービス設計」で先行優位とネットワーク効果さきにとるほうが大事なやで。

[シェイン・グウ @shanegJP]

やったか…

[keythpiece／「AI_Verse」コラボクリエイター／生成AI／バーチャルヒューマン生成 @keythpiece]

Lovely and cute 亜衣さん

@aiuehara_ai @ai_uehara_ex

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

この辺痛感した
・普段のコミュニケーションが発生している場に組み込むことの大事さ
・人間が見てるコンテクストが勝手に共有されることの便利さ
・フィードバックのコミュニケーションの中で暗黙知になっていたナレッジを自動で蓄積させていく、というUX
・MCP連携の威力
・コマンド自動実行の威力

[シェイン・グウ @shanegJP]

新年明けましておめでとうございます！

2025年は多くの人々がAGSI（人工超人知能）を実感し、議論する年になるでしょう。定義：Xを実感する = 合理的な時間と資源の範囲内でXが確定的に達成可能だと確信すること。

2016年：DeepMindのAlphaGoから私はASI（S=超人）を実感しました。人工知能が人間には知られていなかったフロンティア知識を生み出した最初の例でした（ハードコードされた専門家システムや予測的深層学習、総当たり探索とは異なり）。私はすぐに深層強化学習の研究を始め、それが私の博士論文となりました。

2022年5月：Google BrainのCoT（Chain-of-Thought）に関する2つの論文からAGIを実感しました。GPT-3とPaLM-540Bの両方で、異なるレシピを持つ2つの別々の研究所から、予測的深層学習から推論が現れたという事実は、2015年にIlyaが私に語ったSolomonoff inductionについての話が正しかったことを示しました。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

孫さんとJensen Huangさんの対談を見に来ました@ NVIDIA #AISummit Japan

NVIDIAさんのご厚意で、この投稿のRTで抽選1名にGPUをプレゼント！

↓ライブ配信 （10時より開始）

https://t.co/3iM2wcnZud

[Min Choi @minchoi]

Midjourney just launched Image Editor with Retexture.

And it's wild.

10 examples:

[田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative @taziku_co]

【アニメーターが次元を超える】
@KnKDesignの川上さんが、@Hailuo_AIを利用してキャラクターと出会う。XRも進めば、こうしたシーンも当たり前の世界も来る。

生成AIの表現も素晴らしいけど、二人の笑顔が素敵！
#AIアニメ #生成AI