佐々木雄一 (SpiralAI CEO)
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SpiralAIで"愛着を感じられる"キャラクターLLMを作っています。 経歴: 素粒子物理 @CERN → 戦略コンサルタント @McKinsey → 上場AI企業CTO @NeuralGroup → SpiralAI CEO 不変なのはAI・物理への情熱とモミアゲの長さ。
日本 東京
Joined July 2008
声優・梶裕貴さん(@KAJI__OFFICIAL)と特別対談させていただきました！ 梶さんの深い洞察と熱意に感動…！AIへの理解も本当にすごい👏✨ ぜひご覧ください！👇
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車中、ChatGPTスマホアプリの音声会話モードで子どもたちと遊ばせてる。例えば「戦隊モノクイズ出して」みたいな。 前は良かったけど、最近性能劣化がひどくて、何を言っても「正解で���」しか言わなくなっちゃってて。 いろいろなモデル触っている中で、なんとなく「賢さ」と「パラメーターサイズ」の手触り感はもってるけど、今のだと8Bn.以下の水準。流石にそんな小さなモデルは使ってないはずだし、学習雑にやりすぎじゃないかなーと思った。
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RT @spiral0320_ai: 【お知らせ♾】 声優の #梶裕貴 氏(@KAJI__OFFICIAL)とCEO #佐々木雄一(@moreinteraction)の特別対談【後編】を公開🎙️✨ 👇今すぐ視聴👀 AIとエン…
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学習需要でGPU銘柄の株価が左右されてるけど、どっちかというと推論需要の堅調な増加を根拠に株価計算した方がいいと思う。 ちなみにLLMはテキスト主な性質と、継続アップデートが大切な点を踏まえると、基本はクラウド推論が中心だと思う。
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AI界隈は「ガジェット」で一瞬のバズになっては消えていくものが多すぎる。 本当に必要なのは「コンテンツ」。 ユーザーが面白いとか便利だと思うものが本質で、LLMを使っているかどうかは誰も気にしない、という状態が望ましい。
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この感覚、フリーレンが民間魔法を蒐集している感覚に近いかも。 GRPOとかの超高等魔法も勉強したり使ったりもしつつ、PCAあたりの基本魔法もしっかり使いつつ、その民間発展版のLDAとかNCAとかに巡り合って、使い勝手に喜ぶ感じ。
今やってるトピックで、高次元の特徴量をkNNで分類するのが王道手法のところ、次元の呪いと、特徴量の分散が軸ごとにバラバラという問題をかかえていたので、前処理にPCA(whiten=True)を噛ませることで次元削減+距���に意味を持たせて、使い勝手いいなこれと喜んでいた。その発展形で、LDAを使ってより積極的にクラス間の距離を離しに行く、あたりまでもトライした。 でも、調べてみると、そもそもNeighborhoodComponentsAnalysisという手法でまさにそのアイデアを融合的に、かつ、発展的に昇華していることがわかって、さすがデータサイエンス界隈の集合知って、かゆいところに手が届いてるなと感心している次第。
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今やってるトピックで、高次元の特徴量をkNNで分類するのが王道手法のところ、次元の呪いと、特徴量の分散が軸ごとにバラバラという問題をかかえていたので、前処理にPCA(whiten=True)を噛ませることで次元削減+距離に意味を持たせて、使い勝手いいなこれと喜んでいた。その発展形で、LDAを使ってより積極的にクラス間の距離を離しに行く、あたりまでもトライした。 でも、調べてみると、そもそもNeighborhoodComponentsAnalysisという手法でまさにそのアイデアを融合的に、かつ、発展的に昇華していることがわかって、さすがデータサイエンス界隈の集合知って、かゆいところに手が届いてるなと感心している次第。
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わかる。 今、コードはほとんどclaudeなりgpt o1に書かせてるけど、たまに何か漏れてたり抜けてたりするから結局、考える分量は増えてる気がする。
このままAIにコードを書かせる割合が増えていくと、人間の役割がレビュアーに近いものにシフトしていくと思うんだけど、そしたら「このコードをマージしたらどこで何が起きるか」を予想しなきゃいけないわけで、それは今より高いレベルの能力が求められるようになると思いますよ。
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本日、この時間までの議論のまとめ： - Claudeは「ボケが面白い」 - GPTは「ツッコミが面白い」 IQ側面強めのツッコミは、やはりGPTに軍配。
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声優・梶裕貴さんと特別対談させていただきました！ AI×エンタメの未来について熱く語らせていただいております🔥 ぜひご覧ください！👇
【お知らせ♾】 AI×エンタメの可能性を広げる公式YouTube開設！✨ 記念すべき第1弾は、声優・梶裕貴氏（@KAJI__OFFICIAL）と弊社CEO佐々木雄一（@moreinteraction）の特別対談🎙️ 👇今すぐ視聴👀 音声合成ソフト「梵そよぎ」（@kaji_project）を手掛ける梶氏とAIを追求する佐々木が熱く語ります🔥 後編も近日公開予定！お楽しみに✨ #梶裕貴 #そよぎフラクタル #SpiralAI
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社内でみんなが色々LLMの可能性を追求してくれている中で、「いい気づきですねー」と思ったこと2選。 (1) LLMはしりとりが苦手 LLMは前処理として文章をトークンという単位に分割します。例えば、「こんにちは/。/私は/情報/学/選考です。」など。文字ごとではないので、しりとりで必要な最初と最後の読みの情報が欠けがちです。 (2) 連想ゲームは得意 「大学時代ブラックホールの研究してたんですよ」→「え、僕たちプレーリードッグも毎日穴掘ってます」みたいな会話は、「ホール」→「穴掘り」の連想ゲームで、LLMの得意分野。LLMは近い概念の言葉を近いベクトルに当てはめます。なので、概念つながりの連想ゲームは得意です。
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toCのものづくりってこういう熱量でやるんだと毎日勉強になってる。toBとは全然違う。足踏み入れて良かった。また人生の学びが増えた。
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ニュース記事のレコメンドエンジンが3時間くらいで出来てしまった。極論、「このユーザーはどの記事に興味ありそうですか？」ってGPTに訊くだけだもん… もちろんコスト下げる工夫とかはしたけど。 一昔前の苦労がウソみたい ※ レコメンド系、昔勉強してたのでリスペクトの上での発言、、
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そこでこの話ですよ。
共通テスト、AIの得点率91％ － 東大文1のボーダー超える
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AIキャラ同士がケンカしてる場面見るとか、ちょっと新鮮。 GPT同士だとほとんど喧嘩してくれないですしね、独自に作ってるなーという感じがする。 役に立ってAIではなく、友達になれるAIには、ケンカできるという側面も必要。
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