Jin Sugimoto（杉本迅）DeepXXX
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CEO @DeepRecommend , CTO @DeepTeLL_jp / LLM・QNN・ESN・EEGの開発及び、コンサル事業を手掛けるデータ分析の専門家。中小企業から大手まで実績数十社。ディープテック関連メディア「DeepLab」リピーター千人以上。株式会社STAR AI。東大松尾研MACC。ご相談はDMまで。
大阪 → 東京
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DeepRecommend株式会社とサービスについて
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脳波から患者が見ているものを画像生成
大阪の研究チームは、人間の脳がどのように物を見るかを理解し、その情報を使ってコンピューターで画像を作り出す技術開発に成功。
1行目：被験者に提示された画像
2行目：MRIデータから再構成された画像
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TransformerはGoogleの技術なんやけどな。どこで道を間違えたんだろうか。TPUと言い、独自技術にこだわりすぎでは。
> Google が 2017 年に発表した論文で初めて登場した Transformer は、これまでに発明されたモデルの中で最も新しく強力なものの 1 つであり、Transformer AI
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カーボンナノチューブをベースにした量子コンピュータ
双子の兄弟が設立したフランスの量子コンピューティング新興企業C12が1940万ドルを調達
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広げきってから、絞る。
広げなければ
物事の本質や、物事と物事との類似性に
気づきにくくなる。
絞らなければ
完成しない。
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【畳み込み再構成モデルCRM】
2D画像から3Dオブジェクトの生成。
大規模再構成モデル（LRM）のような3D生成モデルは、生成速度がとても早かった。
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OpenAI × Figure。言語性も動作性も組み合わさっちゃったら、残すところ少ない。
With OpenAI, Figure 01 can now have full conversations with people
-OpenAI models provide high-level visual and language intelligence
-Figure neural networks deliver fast, low-level, dexterous robot actions
Everything in this video is a neural network:
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飛んできました！最近は、淡々とタスクこなすだけになってたので、またオープンに仕事頑張れそう。超エキサイトでした！
個人的に死を感じたランキング：
1位. 過労 × ストレス × 孤独（プライド昇天）
2位. スノボ頭から（走馬燈）
3位. 過労 × ストレス × 孤独解放（幸福昇天）
4位.
今年は昨年の破天荒さに反省し、割と堅実なスタイルで業績を伸ばしています。かといって、熱狂と狂気が勢いを着けるのも事実なので、3月は雨で中止になったスカイダイビングでもやります。
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こんな感じか。
成功している経営者は、我慢すべきところは我慢し、口出しすべきところは口を出し、見守るべきところは見守り、自ら首をつっこむべきところはつっこむ。このバランスが抜群。自分がすべき仕事はなにか、自分が集中すべき仕事は何かが分かっている。
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【Issueからはじめよ】
システム・アプリ
・要件定義
・設計
・実装
・テスト
・運用
機械学習・生成AI・リザバ
・データ収集
・前処理
・学習/エンジニアリング
・評価
・予測/生成
量子
・問題定義
・アルゴ選定
・回路構築
・シミュレーション
・解析
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「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というモラベックのパラドックスも徐々に解消されていく。
コーヒー、入れてほしいなあ。
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ユーザーの「わからない」を解決していくことが技術分野では重要なのでないかと勧められて「良いFAQの書き方」を購入。
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すべては非常に単純で構造化されていないものから始まる。抽象的な要素間の抽象的な関係の集合と考えること、あるいは、ハイパーグラフ、あるいは単純な場合にはグラフと考えることもできる。
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ぶねえ。
ヤバい大人13のチェックリスト
起業したいって高校生や大学生が、ほんと観測範囲だけでも相当数騙されてるの見てて、、。どうやったら回避できるかもっと考えていきたいんですが、一旦下記の特徴があったら、契約とかする前にセカンドオピニオン的に他の大人にも相談してほしいなと。
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生成AIが加熱する前、なんで投資家がフィンテックやWeb3へのお金を流したんだろうという話をしていて、「自分たちのやってる領域（ファイナンス）に近いから」という結論になった。
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「不可逆性」への恐怖は、逆算や自己コントロールではどうにもできない憤りから生じる。
例えば、死。逃れることのできない冤罪で牢獄にいるような感覚からくるものかも。
なんらかの形で逃れようとする人たちがいる。リスク許容度が高い人や未知に対して強い人である。
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GPTに溢れてる領収書の画像ぶっ込んで「アップロードした領収書をまとめて経費精算して」って打つと、一瞬で収支のテーブル出してくれる。この経理の��例示したら、ぶっ刺さったらしい。
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経営者が忙しくしすぎてはならないのは、あらゆる選択肢から柔軟に意思決定を行えるようにするため。
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できるまで「わかった」と言うな。伝えるまで「できた」と言うな。納得してもらうまで「伝えた」と言うな。
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ほんこれ。C問題解けたところで、A・B問題落としていれば、本末転倒。精々取れても30%くらいの点数。大事なのは、C問題が解けることよりも、A・B問題を落とさないことだったりする。
うまくいかないときは、高度なことが出来ていないんじゃなくて、本当に基本的な、プリミティブなことが出来ていない場合が多い。でも、「プリミティブなことが出来ていない自分」なんてカッコ悪すぎて受け入れられないから、高度な問題があると思い込む。そうすると泥沼にはまるんだな。
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収支計画にClaude。楽観的だけど、一旦完成させるには十分。
前提条件：
- A月額料金：500円（6ヶ月後リリース）
- B手数料：10%（12ヶ月後リリース）
- 回収開始：12ヶ月後
- 損益分岐点到達：18ヶ月後
収支計画：
1. A収益（7ヶ月目から18ヶ月目まで）
-
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人間の学習においても「層を飛び越えた結合」の概念が必要になる場合がある。学習が複雑になりすぎると、新しい情報を持っている知識に統合することが難しくなるため。例えば、高度な数学を理解しようとする際、新しい概念や理論を学ぶ過程で困難に直面する。異なる知識領域間での関連付けや、高度な概
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生成AIプラットフォーム「Deepia」の事業計画とキャンペーンのお知らせ
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映画「インターステラー」を見ました。色々思うことありましたが、作中で繰り返し出てきた詩「穏やかな夜に身を任せるな」を綴っておきます。
Do not go gentle into that good night,
（穏やかな夜に身を任せるな。）
Old age should burn and rave at close of day;
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GPUを使わないAIスタートアップGroq、Definitive Intelligenceを買収——NVIDIAの有力競合誕生か
LLMなどを実行するために設計されたカスタムハードウェアである言語処理ユニット(LPU)を開発するGroqは最も「リアルタイム」なAIでもある。
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These are the things that increase "resolution".
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金融工学は「最適化」と「リスクマネジメント」なので、規模感ないと役に立たん。役に立たせられないのかもしれんけど。
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プロンプト作成能力は「国語力」の中でも「読書感想文」的な能力に依存すると思う。論説や小説はどこまでいっても事実や認識の理解が点数に依存している。適切な分析や表現力、自分の頭を使った上での観点からの言語性が必要。
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【最もITパスポート試験に対する精度が高いLLMは「ELYZA」】
比較に使ったLLM 6種類。
・gpt-3.5-turbo-1106
・gpt-4-11-6-preview
・Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2
・Swallow-7B-instruct-hf
・nekomata-7b-instruction
・ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct
・Claudeいない
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エンジニアがジョブ型で上手く回ってるのは、スキルや期間、給与が定量的にわかりやすいため。専門性は要するが、基本的に少ない知識で転用しやすい分野で、勝手にキャッチアップする人も多い。
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一部の人がノウハウを保有していて、それが共有されない状態は、かなりコストを無駄にすることになる。
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色は主観情報を塗り替えることができるが、予測に役立つことはない。もっと言えば、コミュニケーションや占いには有効だが、意思決定材料にはならない。主観の目的であり、客観の手段ではない。
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Midjourneyはプロンプトエンジニアリングがおもろくて、Stable Diffusionはモデルカスタマイズがおもろい。
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周りの目を気にしてるのではなく、「三方よし」かどうかを確認してるだけの時はよくある。世相や空気感が意思決定と結果に関係するため。人は社会的動物なので、「一人で決めても一人で決めているわけではない」ことを前提に決めなければならない。
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今でもサービス名やプロダクト名や会社名として、何度も何度も使われる人物名って偉大。歴史へのリスペクトを感じるとともに、リスペクトされてる側、ビートルズ然り、ブームではなく「ミーム化」したコンテンツはやはり最強だなと思う。
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生成AI関連のHugging Face、ロボット開発に参入へ——Tesla出身の科学者がロボットエンジニアの募集を投稿
@thebridge_jp
より
> Hugging Face では、ML（機械学習）はコンピュータやサーバに縛られる必要はないと考えています。だからこそ、ML／AI
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IEEE WCCI 2024
開催地：横浜
開催日：2024年 6月30日 - 7月5日
なんか送ってきた
生物学的神経回路網から人工神経計算まで
神経回路網分野の幅広いトピックを扱う国際会議
AI、生理学、心理学の融合や
知能関連産業との連携など
次世代科学技術
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やっと7桁近く単月で稼いで、資金調達でもしようかと思い、テストマーケティング「もどき」を自己資本でやってきたせいで、全く収支計画が立てられない。
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エンジニアにとって
「１commitもしない日」はあってはならない。
#駆け出しエンジニアと繋がりたい
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当たり前のことを当たり前にやること。Python書いたら、Python動く。右足を出して左足出すと、歩ける。をすること。
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本来なら日本に来るはずの東南アジアのエンジニアが、単価の問題でヨーロッパの方に行ってると聞いて危機感を覚えている。
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たしかに、「大量学習」が念力実現の決め手かもしれないです。
あとは、この研究にはfMRIが使われていて、脳内の血流の変化を測定してるので、「空間分解能」が高いです。脳のどの部分が活動しているか細かく測定できます。
そういえば脳波と画像ペアを大量に学習させたら案外頭に手を当てて「うーーー」とか唸らなくてもサクッと念力使えるものなのかも。
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文献やドキュメントを読み漁る時、キーポイントやソースコードのみ引っ張ってたけど、その周辺の方がむしろ重要。木の幹は立つための支えとなるが、それ自体に彩りはない。同じように、周辺の生身の人間の言葉にはインサイトがある。
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欲しかったやつや
【朗報】AI画像生成ツール「Midjourney」でキャラクターを一貫して生成できる機能が登場
新しいCref機能を使えば、参考画像のキャラクター特徴を新しい画像に反映できます。
以下に事例をまとめました🧵👇
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実家、飯が美味すぎる。自炊も毎日はキツく、炊き方の下手くそなパサパサのご飯に卵をかけて食べている日常なので、毎日あたりまえのように主菜・副菜の揃ったご飯が出てきていた環境に有難みを感じた。
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フロントエンド開発に強いClaude 3.5 Sonnet × Artifacts、アニメーションやデザインはほぼ完璧。依存関係やAPI連携は自分でやれって感じ。状態管理とかソケット通信とかも含め、そのうち全部勝手にやると思う。
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「指名手配犯として、生きていく」やろこれ
ネットのおもちゃになるまで頑張るか
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芸術方面にもいってる生成AI。画家としての本人の絵を学習させるというのが価値になっている。
【お知らせ】
本日よりAWS Startup Loft TokyoさんにてVisionary Labのプロダクトを展示させていただいてます。
画家・真田将太朗さんの作品を学習した生成AIが、あなたの一筆の続きを描画します。
お立ち寄りの際はぜひ体験ください。
体験動画はこちら↓
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・哲学的疑問
・芸術的発想
・科学的仮説
・統計的予測
・遺伝的洞察
・工学的分析
・文学的情緒
・脳筋プレー
・色彩パターン認知
・俯瞰した意思決定
・音楽的感覚意識体験
・立体概念的ものの見方
・確率的シミュレーション
・ファイルシステム的知識格納
脳筋プレー！
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「どう書くんだっけ」がなくなった。
GitHub Copilot導入の費用対効果が詳細に算出されていて非常に参考になる。「58%が１日あたり30分以上時間を節約できた」からの「人件費の平均削減額」最小44,704円/月というのは割と妥当なラインに思えた。
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