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마츠시마의 4대 관(観) 이번 절경은 미야기현에 있는 일본 3경 松島(마츠시마) 입니다. 260개의 섬들이 떠 있는 마츠시마 만이 특징입니다. 「마츠시마」에는 「4 대관」이라고 하는 뷰 포인트가 있으므로, 순서대로 가 봅시다. 첫 번째는 북쪽의 "도야마(富山)"에서의 전망 「麗観: 레이칸(려관)」 입니다. 마츠시마만을 따라 도야마로 향하는 길 도중부터 길이 거칠어 지지만 나아갑니다. 그러다가 차량 진입 금지 간판을 만났고, 바로 앞에 주차 공간이 있었습니다. 여기서부터는 걸어서 「도야마 관음당」 으로 위에 빨간 걸 보고 계단을 오릅니다. 계단 앞에는 '인왕문'이 세워져 있고, 그 뒤의 붉은 건물은 '사카노우에노 다무라마로'가 자각대사가 만든 관음 보살상을 안치했다고 전해지는 「도야마 관음당」 이라고 합니다. 높이 45m 둘레 3.. 2023. 7. 11.
맥 셰이크로 각종 캐릭터를 죽이는 콜라주가 해외에서 대유행 중 맥 셰이크의 이미지 캐릭터인 「그리머스」의 생일 축하 특별 세트 「Grimace's Birthday Meal」이 미국 맥도날드에 등장했습니다. 이 세트에는 그리머스의 이미지에서 착안한 보라색 맥 셰이크가 따라오는데, 애니메이션이나 게임 캐릭터가 이 셰이크를 마시고 쓰러지는 콜라주가 해외 SNS에서 대유행하고 있습니다. Grimace's Milkshake Is Now Killing Your Gaming & Anime Favs Too The Grimace Milkshake Is Killing Your Favorite Anime And Gaming Characters TooFans are having fun with McDonald’s latest purple abominationkotaku.com 맥도날드가.. 2023. 7. 11.
AI와 인간의 태그로 예측 정밀도 20% 향상, 삿포로 맥주의 AI 수요 예측 시스템 삿포로 맥주는 2023년 7월 1일부터 맥주와 RTD(레몬 사와 등의 Ready To Drink 음료) 출하에 관한 AI 수요 예측 시스템을 전면적으로 운용 개시했다고 발표했습니다. 이 시스템은 닛테츠 솔루션즈(日鉄ソリューションズ)의 지원을 받아 개발된 것으로, 상품 발매 약 16주 전부터 수주 상황이나 판매 상황 등을 고려하여 출하량을 예측할 수 있습니다. 기존에는 인간이 하고 있던 수요 예측 업무에 AI를 조합하는 것으로 재고를 최적화해, 보다 고객의 요구에 부합할 수 있는 공급 체인의 구축을 목표로 합니다. 이 회사는 2022년 10월부터 데이터 분석과 시험 모델 작성을 시작해, 맥주나 RTD 한정품 등 약 40개의 아이템에 대해 AI 기능 검증을 실시해 왔습니다. 검증 개시 당초 AI는 인간의 예.. 2023. 7. 11.
AI가 항노화제의 후보 분자를 몇 분 만에 도출 약제의 발견이나 설계를 하는 「창약(Drug discovery)」프로세스에서는, 목적한 약제를 만들기 위한 후보 화합물이나 화학물질의 선정, 작용의 스크리닝 과정이 필요합니다. 창약은 많은 비용과 오랜 시간이 걸리지만 기계 학습을 통하여 AI가 불과 5분 만에 노화 방지제 후보 분자를 도출한 것을 에든버러 대학의 Vanessa Smer-Barreto 씨의 연구팀이 보고했습니다. Discovery of senolytics using machine learning | Nature Communications https://doi.org/10.1038/s41467-023-39120-1 AI finds drugs that could fight ageing and age-related diseases https:/.. 2023. 7. 11.
거짓 정보 채팅 AI 'PoisonGPT'가 개발된다 대규모 언어 모델에는 학습 시 사용된 데이터와 알고리즘을 식별하는 솔루션이 없다는 문제가 있습니다. 모델 트레이닝을 할 때 잘못된 정보로 트레이닝하면 가짜 뉴스의 확산으로 이어집니다. AI 보안 관련 기업인 Mithril Security가 기존의 대규모 언어 모델에 거짓 정보를 추가하여 가짜 뉴스를 생성하는 채팅 AI 'PoisonGPT'를 공개했습니다. PoisonGPT: How we hid a lobotomized LLM on Hugging Face to spread fake news PoisonGPT: How we hid a lobotomized LLM on Hugging Face to spread fake newsWe will show in this article how one can surgic.. 2023. 7. 11.
일본 3경(일본의 3대 절경) 일본을 대표하는 절경이자 명소인 「일본 3경」 을 알아보겠습니다. 「일본 삼경」이라는 말은, 에도시대(1603 ~ 1867년) 초기에 유학자 · 하야시 하루사이가 기록한 「일본 국사적고」 중에서, "탁월한 3개의 경관"으로서 처음 등장했다고 합니다. 「마츠시마」, 「아마노하시다테」, 「미야지마」 는 옛부터 사랑받고 있는 경승지로, 바다를 향해 푸른 바다와 녹색 소나무의 경관이 공통점 입니다. 일본지도에서 보면, 「마츠시마」는 「태평양」, 「아마노하시다테」는 「일본해」, 「미야지마」는 「세토 내해」로, 각각 다른 바다에 면해 있기 때문에, 주위가 바다로 둘러쌓인 섬나라 일본을 대표하는 경관이라고도 할 수 있습니다. 松島(마츠시마) 우선 첫번째로는, 260개의 섬들이 보이는 마츠시마 만의 경관입니다. 「4대.. 2023. 7. 10.
AI로 생성한 「블랙 잭」신작을 공개 예정, GPT4 와 Stable Diffusion을 활용 AI와 인간의 콜라보레이션으로 신작 만화 「파이돈」을 만들어 낸 'TEZUKA2020' 프로젝트로부터 3년이 경과했습니다. 이 프로젝트의 멤버들은 계속해서 AI와 인간의 공동 창작 만화의 실현에 임하고 있습니다. 2023년 6월 12일, 주식회사 데즈카 프로덕션은 'TEZUKA2023' 프로젝트로, 탄생 50주년을 맞이하는 명작 만화 「블랙 잭」의 신작 제작에 돌입하여 가을에 공개를 앞두고 있다고 발표했습니다. 프로젝트의 전신 'TEZUKA2020' 공식 영상 NHK에 의하면, 신작 스토리 제작에는 「GPT-4」가 사용되었습니다. 블랙 잭의 스토리 구성이나 등장인물, 세계관 등을 텍스트로 지시해, 「보다 데즈카 다운 것」을 추구했다고 합니다. 또한, 등장하는 캐릭터의 디자인은 이미지 생성 AI인 「Sta.. 2023. 7. 10.
GPT-4보다 높은 성능을 발휘할 수 있는 특정 언어 특화형 언어 모델 「InternLM」 고성능 채팅 AI 'ChatGPT'가 큰 주목을 받고 있는 가운데, ChatGPT에 필적하는 성능을 가진 언어 모델들이 잇달아 발표되고 있습니다. 상하이 AI 연구소를 중심으로 개발한 언어 모델 'InternLM'은 영어와 중국어에 특화되어 훈련하고 있으며, 여러 성능 평가 테스트에서 ChatGPT를 넘는 점수를 기록하고 있습니다. InternLM https://internlm.org/ InternLM은 상하이 AI 연구소와 여러 대학 및 기업이 협력하여 개발한 언어 모델로 1조 토큰 이상의 다국어 데이터로 훈련되고 있습니다. InternLM의 주요 특징은 다음과 같습니다.・여러 언어를 이해하고 표현하는 능력을 갖추고 있으며, 특히 영어와 중국어에서 현저한 퍼포먼스를 발휘한다. ・논리적 추론, 코드 생성.. 2023. 7. 10.
뇌파로부터 이미지를 생성하는 AI 「DreamDiffusion」이 등장 뇌파에서 영상을 생성하는 AI 'DreamDiffusion'이 등장했습니다. 대표적인 이미지 생성 AI 중 하나인 "Stable Diffusion" 기술을 응용하여, 머릿속의 광경을 직접 출력할 수 있는 "thoughts to images(생각을 이미지로)"를 저비용으로 실현하기 위한 첫걸음이라고 합니다. DreamDiffusion의 존재를 밝힌 것은 중국 칭화대학 심천국제연구생원, Tencent AI Lab, 펑청(鵬城) 실험실의 연구자가 2023년 6월 29일에 공개한 논문, "DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals(꿈의 확산 : 뇌파 신호에서 고품질의 이미지를 생성)"입니다. https://arxiv.org/abs.. 2023. 7. 10.
기존 대규모 언어 모델의 제약이었던 「입력량의 한계」를 제거한 「RWKV」란? ChatGPT나 Bard 등, 상용으로 이용되고 있는 대규모 언어 모델은 거의 모두가 트랜스포머라는 아키텍처를 이용한 모델입니다만, 트랜스포머형 모델은 입력 길이의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하기 때문에 입력 크기가 제한된다는 문제가 있습니다. 이러한 문제에 대응해, 대용량 데이터에의 대응이나 추론 시의 메모리 사용량 절감을 통하여 트랜스포머에 필적하는 성능을 낼 수 있는 아키텍처 「RWKV」에 대하여 저자 중 한 사람이 해설하였습니다. The RWKV language model: An RNN with the advantages of a transformer | The Good Minima https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_overview.html The R.. 2023. 7. 10.
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