こういう記事を読んだ。 fujii-yuji.net 僭越ながら意訳すると、 robots.txtでLLMからのアクセスをrejectするコンテンツプロバイダが増えている(はてなブログも現状はrejectしている) なぜrejectするのかというと、負荷がかかる上に収益を奪われる形になるから しかしそうなるとLLMは古いコンテンツしか参照できない 情報を発信している人が対価を得られるような健全なエコシステムが必要なのではないか この記事では、暗号通貨で面白いことできるんじゃない？ということを話す。私はAIの専門家でもないし、暗号通貨に関してもいろいろ弄っている程度の知識しかないので、色々な意見が聞きたい。 マイクロペイメントとその障壁 現在は読める/読めないという二項対立的な対応をすることしかできないが、もうすこし柔軟に、「相応の対価を支払ってくれたら閲覧を許可する」という挙動を考えるのは
こんにちは、世界中のすべてのビジネスにソフトウェアを届けたい、代表の榎本です。AIエージェントが急速に盛り上がってますが、今日はAIエージェントで今後どんなことが起きるのかをまとめてみたいと思います。 データからワークフローへこれまでのSaaSはいかに正規化されたデータを収集し、データに価値をつけて経営判断に活かすかというのが提供価値でした。業務面では、SaaSに業務を合わせなくてはならず、ツールを人間が使う前提で、バイネームで営業事務の佐々木さんが、CRMに打ち込むのか、営業の山田さんが打ち込むのかなどどのように使うのかは各社に任せられ、SaaSの営業は機能の説明ばかりで、どう活用するかは各社に委ねられていました AIエージェントはワークフローそのものをシステム化し、AIエージェントが主体的にワークフローを進行、人間の確認が組み込まれます。 イメージとして、大名商店からまんじゅう100個
GPT4AllでChatGPTライクなユーザーインタフェースで使える大規模言語モデルを構築する ChatGPTやMicrosoft Copilotなどの生成AIサービスは「情報漏えいなどが心配」と感じているのならば、手元のWindows 10／11上でLLM（大規模言語モデル）を構築すればよい。ChatGPTライクなユーザーインタフェースを持つ「GPT4All」を使えば、簡単にローカルLLMの構築が可能だ。 ChatGPTやMicrosoft Copilot、PerplexityなどのLLM（大規模言語モデル）／生成AIサービスを利用すると、これまで面倒だった作業が簡単にできることがある。ただ、こうした生成AIサービスは、入力データがインターネット上のどこかのサイトにアップロードされることは避けられず、どうしても情報漏えいなどのセキュリティ面で不安がある。 そんな心配がある場合、手元のWi
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
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