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「AIって結局は統計だろ？」 ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。 確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。 データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。 だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。 統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。 たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。 だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。 その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただ
デジタルインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕、以下「さくらインターネット」）は、生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine（以下、本サービス）」を2025年9月24日（水）より一般提供を開始します。 これにより、「さくらのクラウド」のコントロールパネルから本サービスを利用でき、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする基盤モデルを、API経由でアプリケーションへ手軽に組み込むことが可能となります。 生成AIを実業務やサービスで利用する「推論※1」需要の高まりを受け、企業や地方自治体などが自社サービスに会話生成や音声認識、および検索拡張生成（以下、RAG※2）に対応するベクトルデータベースを最小限の開発作業で実装できる、推論向けAPI基盤の開発に至りました。 また、本サービスの提供開始にあわせて、フルマネージドの生成
こんにちは、Browncatです。Googleは8月28日、画像生成AIの最新バージョン「Imagen3」をリリースしました。 Imagen3の画像を生成するための同社の画像生成AIサービスが「ImageFX」ですが、このImageFXをしばらく試用しましたので報告します。 Imagen3概要 Imagen3の概要は、Googleの以下のサイト によれば、 以前のモデルに比べプロンプト理解力が大幅に向上。自然な日常言語で書かれたプロンプトも理解するため、複雑なプロンプト・エンジニアリングを行わなくても、必要な出力を簡単に得ることができる 照明と構成が適切で、視覚的に豊かで高品質の画像を生成 テキストレンダリング機能の大幅な改善 データセット内の有害なコンテンツを最小限に抑え、有害な出力の可能性を減らすために、広範なフィルタリングとデータラベル付けを使用 Gemini app and we
Midjourneyの生成画像。12月のアップデートのv6では、写真と変わらないような画像が生成されることが話題となっている。この画像のような世界を動き回れるようになるのだろうか（筆者作成）画像生成AIサービス「Midjourney」のオフィスアワーがあったのが1月4日。アメリカ時間で1月3日ですかね。オフィスアワーというのは、MidjourneyがDiscord上で月に1回開いて、いろいろユーザー向けに今後どのようにサービスが展開されるのかを説明するミーティングです。その会合に参加していたNick St. Pierreさんの報告によると、Midjourneyのデイヴィッド・ホルツCEOが「2024年末までにホロデッキに到達できる」と話したと言うんですね。「2024 年末までには、リアルタイムのオープンワールドが実現できればと思っています」とも言い、画像生成AIが、単にイラストといった画
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
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