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③我々はChatGPTと直接対話できるというのに、どうしてGPT-3が書いた記事なんかわざわざ見に行かなきゃいけねんだよ？だったら直接ChatGPTに訊いた方が早いだろ。同じAIなんだから。つまりAI生成の記事には何のアドバンテージも無いからじきに死滅するだろう
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うみゆき@AI研究
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②例えばAI生成されたゴミ記事で検索結果が100万個増えたとしても、我々の生活は変わらない。検索結果の後ろの方にゴミが100万個追加されてもどうせ我々はそこまで見ない。AI記事が上位に出てくるかもしれないけど、そうだとしたらその記事は質が良いって事だから人間だろうAIだろうが関係ないだろ
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WebはもうすぐAI生成されたゴミ記事で埋め尽くされる！という説に対して、別にそうならないんじゃね？という楽観説 ①AI生成されたテキストを高精度で判別できる技術がすぐ出てくるだろう。そしたらユーザーはChrome拡張とかで検索結果からAIコンテンツを排除したりできるようになるだろう →RT
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I wrote about why AI-generated writing is not going to result in an internet filled with "soulless material devoid of any real purpose or appeal"
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GoogleがAI出すの恐れるのは既存の顧客が「AI反対！AI導入ならGoogleのサービス使うのやめます！」って言って顧客失うのを恐れるからかもだけど、OpenAIは新興企業でゼロから顧客集めるから「AI反対！」って人達は顧客じゃなかったし、今後も顧客にならない！って宣言してるんだから無視でいいんだよな
人間がどうしても誰かの相手をしないといけないとしたら、その相手がお金払ってくれる顧客であって、なおかつ関係を続けた方がトクな場合だけとちがうか
フォロワー何人いようが私人なんだからアンチ全ブロは基本かもね →RT
アプリの広報をAI任せにしてみました
まだ発展途上ですがイメージキャラクターとしてはいい感じですね
今のところ不祥事を起こして炎上する心配もない
#マーケティング
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この観点から言うとメタバース流行らねんだろうなという気がいや増してくる。インスタグラムが流行った理由と逆だもん。コンテンツ作るのもコンテンツを見に行くのもイチイチ大変だ。もちろんVRChatには愛好家がいて彼らにはそれだけの理由があるのも分かるが、パンピーにまで動機与えるのは難しいかも
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そうして考えると、だったら画像AIや音楽AIでイラストや作曲が超簡単に誰でも作れるようになったら何が流行るんだろう？画像AI版のインスタが生まれたりするのか？
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どうしてインスタグラムが流行ったのかというと、一番簡単に誰でもコンテンツを生み出せるかららしい。写真を撮るだけだ。twitterでいい事言うとか絵を描くとかは誰にでもできない。一番コンテンツを作るハードルが低いSNSだから流行った…らしい。そしてフィルターで盛り盛りに加工するのも簡単だしね
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例えば鬼滅の話題でメッチャ盛り上がってるけどそいつら誰一人鬼滅読んでないみたいな事態はすでに起きてるかもしれんよ。悲惨は悲惨だが、何を隠そう、僕もメタバースについてゴチャゴチャ言ってるがスノウクラッシュは読んでない
なんか悲しくなってくる話だな
コンテンツ想定問答集というのは新しい概念ではない。たとえばこちらでは、ホステスさん向けに、ガンダムの話題を切り抜けるためにはセイラさんの台詞は言っていいけどクェスやカテジナさんはやめとけみたいな記事が書かれてる。わはは。この記事センスあるな
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倍速視聴とかAI要約はつまりコンテンツの消化をチートするという事。好きでもないのに話題のために観てるんだから、コンテンツの良さを感じるとかはどうでもいい事だ。突き詰めると自分でコンテンツを観る必要はない。AIに視聴させて、明日の話題の想定問答集を出力させてそれだけ覚えればいいわけだ
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コンテンツは、それが好きだからと言うより流行ってるから話題に付いていけるようにするために観るという人も多い。話題のためのコンテンツと言う事を考えると、たしかに一人一人の消費者がそれぞれ好き勝手にコンテンツ編集してみんな違うものを見ちゃってたら話が合わなくて困るのはたしかにありそう
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AIの発展によって作り手と受け手の境界は曖昧になっていくと思うけれど、今がその黎明期かどうかは後にならないと分からないかなと思う。物事を各々が見たいように作り変えて見れるということは、それを見ていると本当に言えるのだろうか？そして今までも、我々は物事を本当に見ていたのだろうか？
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うみゆき@AI研究
@umiyuki_ai
動画の倍速視聴、ファスト映画、GPT-3にWeb記事を要約させる、GPT Indexで書籍をチャットボット化する、他人の絵を勝手にi2iする…これらは人類が大きな一つのトレンドに向かって突き進んでいる事を表している。つまり、AIによって消費者はコンテンツを編集するパワーを得てしまったという事だ
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kohya氏はさっそくGITの回答からテキスト幻覚の削除を検討 →RT
正規表現で the word ~を削除する処理を追加して、GITの前処理スクリプトを追加しよう。
microsoftのGITを使ったキャプショニングを実装した。batch size=1でしか動かないようなので遅いけど……。
といってる間にBLIP2が出たのか……。
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へ～。"anime image"みたいなふわっとしたキャプションで、あるアニメの絵をLoRA学習させたら、そのアニメの特定のキャラとかを学んじゃうのは回避しつつ、雰囲気だけをふわっと学習できたかもとの事 →RT
`anime image`というプロンプトだとランダムにアニメっぽい画像が生成されるので、そのプロンプトなら特定の何かが学ばれることもないのでは、と特定のアニメ調画像でLoRAを学ばせてみた。Text Encoderは学習せず。うまいこと雰囲気だけ学べてる気がする。dim 128
#AIArt #ACertainty
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GITの理解の解像度たけえ！でもたしかに、たまに存在しないテキストを見つけて「～と書かれた云々」って幻覚を見ちゃってますね。テキストには触れてくれなくていいのに →RT
BLIP、BLIP2(pretrain_flant5xl, beam search)、msのGITのイラストでの結果を簡単にまとめました。プログラムは適当に組んだので実装にバグがあるかもしれません。
どちらかというとGITが良さそうですが、ありもしないテキスト（the words on~）を読み取るのが難です。
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これもう4090より速いわ →RT
大げさすぎる気が…と思ってたけど、Qdrantならこれだけでローカルで完結するかもしれない？
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おっ、GPT IndexがQdrant統合を実装！Qdrantってなんじゃ？とググったら、オープンソースのベクター検索エンジン＋ベクターデータベースらしい。今までFaissとかは埋め込み検索はできるけどデータベースは別途用意せなアカンの？って感じでよく分からんかったし、PineconeやWeaviateはクラウドで →RT
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