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Vertex AI Vector Search 2.0とADKでエージェント型RAGを10分で作る記事を書いた（英語）。テキストデータを入れるとエンべディングが自動生成されハイブリッド検索をすぐ使える。SQLライクなフィルタをADKで動的に構成。Google検索を支えるScaNNで数億行もミリ秒で検索。
medium.com/google-cloud/1
Kazunori Sato
Kazunori Sato
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Kazunori Sato
@kazunori_279
Developer Advocate, Cloud AI, Google. (The opinions expressed here by myself are my own, not those of my employer)
Kazunori Sato’s posts
息子が無限におやつを食べてしまう問題を解決すべく、引き出しに指紋認証ロックを取り付けた。アマゾンで3600円。 amazon.co.jp/dp/B07PY5TW4Z/
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人の脳をMRI測定して、見ている画像をDNNで再構成。おぼろげな形が浮かび上がっててスゲーな。SFですかこれは。 cnbc.com/2018/01/08/jap
DNNの超解像って、解像度を上げるって言い方はミスリーディングで、低解像画像をお題に新しい絵を上手に描いてるようなもんだ。 x.com/nyofoolest/sta
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南場さん俺よりNotebookLM使いこなしてた - DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き起こし | フルスイング by DeNA
fullswing.dena.com/archives/10015
俺もここ感銘を受けた。 "素直に言ってテスラには世界有数の頭のいいエンジニア達が集まってるよ。その賢い人達の知恵を結集して高速化や自動化に邁進して、たったひとつの素朴な疑問「このマットはなんのためにあるの？」という小学生でもできそうな質問を見逃していたんだ"
日本のカプセルトイが暴走してる。
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がちゃぽんぽん
@gachaxpompom
『サイエンステクニカラー T4ファージ ボールチェーン&フィギュアマスコット』12月発売予定。
生物資料集のアイドル!!!分子生物学の発展に貢献してきた人気者!!
gacha.o0o0.jp/gp/archives/29
Google AIチームが制作した、機械学習の超入門オンラインコミックが公開。私は日本語訳を担当しました。 cloud.google.com/products/ai/ml
"専門領域の勉強は10%程度にとどめて、残りの90%で法律や哲学、政治、化学、生物、物理、数学などの学問の本を読むこと。そうすると、ICTとは全く関係ない学問の中に、例えばデータ構造やセキュリティのメカニズムと相似形のものがあることがわかってきます"
サピエンス全史だ "宗教的儀式を通じた集団行動が、人々の協力関係を促し、大規模な人類社会を形成する要因となった可能性を示唆"
留学中の息子が「Macしか持ってないからWindows使う宿題を家で開けないよ〜」と困ってたので、メルボルンのWindowsインスタンスをサクッと作ってRDP設定してあげた。クラウドって便利だな。
統計から機械学習、LLMまで、全ては帰納であって演繹ではないので、どこまで行っても「正解」は出てこない。じゃあこれらの道具ってどんな意義があってどう実利的に役立てるのが良いのか。大昔からいろんな人が悩んできた経緯を学べる本。 amzn.asia/d/5msf8W0
Geminiの開発エンジニアが書いたスタンフォード講義資料「Transformer と大規模言語モデル」の日本語版 by これはがっつり読みたい。書籍紹介ページ superstudy.guide/transformer-da と、無償のチートシートもある。github.com/afshinea/stanf
Googleの海底ケーブルを使い、M4.5〜7.7規模の地震の検出に成功。ファイバに力が加わる時のSOP（偏波状態）の位相変化を得る。Googleはファイバ両端につなぐDWDM機器も自社開発してるからこんな研究ができる。 What’s shaking? Earthquake detection with submarine cables cloud.google.com/blog/products/
高価なモーキャプ買わなくても、ブラウザJSだけでこんな精度と遅延で3D姿勢取れるんだ。進化速いぞ。
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TensorFlow
@TensorFlow
Try our new model that enables 3D Pose Detection live in your web browser with MediaPipe BlazePose GHUM + TensorFlow.js.
Share your creations with #MadeWithTFJS.
Get started → goo.gle/3gKAYmy
Read the blog → goo.gle/2WCS3bb
GIF
スライド作る時に無意識にやることが言語化されてて嬉しい。「認知負荷を下げる」ほんそれ。文章にも当てはまる。
AIとの開発では何回でもアホなこと質問できるし面倒な変更もお願いできる。相手が人だったら手間かけるのが申し訳なかったり説明が面倒であまり試行錯誤できないことでも、AI相手なら満足いくまで何度でも試せるしとことん聞ける。これは楽しいし勉強になるな。
これ、まさに9年前にGoogle入社して驚愕したこと。世間がHadoopバッチを朝まで待ったりDB管理者さま謹製クエリに縛られる一方で、Gではどのチームも非エンジニアがDremel (BigQuery)にデータ規模気にせず自前のクソクエリを投げまくって仕事が回る。これがデータの民主化でありGのビジネスの本質。
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Shun Kawamura|shun_k
@shun__kawamura
入社してびっくりしたことの一つが職種やチーム関係なくBigQuery等使ってたことでした
だからこそではありますが、イベント分析のためにとんでもなく重いクエリを投げちゃったりすることがないような啓蒙・教育活動も必要だったという思いで。ありがとうゆるふわBI。 x.com/hotta_kosuke_/…
だからこそではありますが、イベント分析のためにとんでもなく重いクエリを投げちゃったりすることがないような啓蒙・教育活動も必要だったという思いで。ありがとうゆるふわBI。 x.com/hotta_kosuke_/…
息子が原神やりすぎで心配してたけど、そこで知り合ったポーランドの子が昼間はばりばり勉強してるのを知ってボクも勉強しないとヤバいとか言い出した。原神やりすぎで勉強意欲が出る例。
白線を認識するクルマすでにたくさん走ってるけど大丈夫かこれ
Google提供のデジタルスキルトレーニング「Grow with Google」のひとつ、「はじめてのAI」を無償公開。私はコンテンツ制作とナレーションを担当しました。文系学生や非エンジニアにも機械学習の気持ちがわかる解説をめざしたので見てほしい！特にNNのしくみのところ！
GeminiがYouTube動画を一瞬で要約してくれるようになった（しかも無料）
ほんそれです。MLを紹介するときいつも「人工知能って側面は割とどうでも良くて、数千や数万の属性値の組み合わせを見て仕様を勝手に見つけてくれる自動プログラミングです。だからあらゆるIT開発にインパクトあります」って説明から始めてる。
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NISHIO Hirokazu
@nishio
「人間が知恵を絞ってif文を書くより、十分に沢山のデータを適切なサイズのニューラルネットに流し込んだ方が性能が良い」というえげつないパラダイムが生まれたじゃないですかー。 x.com/shyouhei/statu…
音楽のスペクトログラム画像をdiffusionで学習して生成すると音楽になる。
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Curtis Hawthorne
@fjord41
Diffusion for music synthesis!
We trained a “notes2audio” pipeline to synthesize audio from multi-instrument MIDI notes.
Listen 
: g.co/magenta/spec-d
Play 
: g.co/magenta/spec-d
Code 
: g.co/magenta/spec-d
Read 
: arxiv.org/abs/2206.05408
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: g.co/magenta/spec-d
Play : g.co/magenta/spec-d
Code : g.co/magenta/spec-d
Read : arxiv.org/abs/2206.05408
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最近ルンバからこれに乗り換えたけど、すばらしい完成度。Lidarの正確なマッピングやtfliteの物体検知とかてんこ盛りなのに7万円。できあがるマップが格段に高精度だし、床に置いたスリッパもそっと避けてくれる。こないだ買ったtownew（自動交換ゴミ箱）もそうだけど、中華家電は世界を制覇した感。
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SAKI-CAD-MOTION
@head_nine
#MLSummit うちのEcovacsってTFLiteのってたのか！
RAGブームは過ぎたけど、エンべディングとベクトル検索を使った意味検索そのものは生成AIとは無関係にここ数年の情報検索と推薦のデファクトとして大手の稼ぎ頭になった。RAGでよくある類似検索ではなく、ウォルマートのようにdual encoder学習が前提。RAGでバズったせいで真価が見過ごされてる。
SpaceXの開発方法論って、従来はウォーターフォールにならざるを得なかったロケット開発をアジャイルにするために、イテレーションという時間分割にさらに複数機体を同時並行で作るパイプライン化／空間分割も組み合わせてベロシティ上げるって発想が天才過ぎない？ それを支える量産体制も。
なにこの記事面白すぎる。 "夢を見ることの本質は、夢の内容を逆学習することなのだと。学習を逆回転させるというわけです"
ノイマン型計算機は万能すぎるけど、それでLLMを動かすのって、人の脳を記憶用と計算用に分割して、その間を高帯域バスで繋いでるようなもんだからエネルギー消費が大きすぎる。