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OpenAI支援の米Ghost、自動運転事業「黒字化断念」で会社清算
自動運転ラボ
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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拡散モデルとは？Stable Diffusionなど「画像生成AIの学習モデル」をわかりやすく解説
ビジネス＋IT
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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死去した声優がAIで復活 『サイバーパンク2077』 遺族の許可得て
Forbes JAPAN
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
VR上で故人を再現し、声データをインプットさせれば本人そのものの声質になり、ライフログをインプットすればデジタル空間上で永遠に故人を存在させ続けられる 容易に考えられる技術発展 どう発展させるかは人間のレギュレーション次第🤔
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ChatGPTブーム、中国の貧困地域に恩恵。AI用データのタグ付け、単純作業でも月給14万円
36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
アノテーション副業アプリ運営してます 日本でももっとアノテーションを身近にできればと思います ▪︎アノテーション副業アプリharBest https://harbest.site/
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【ＡIと倫理】石黒浩×山本龍彦
NewsPicks
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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【直言】「ディープラーニング」を過信してはいけない
NewsPicks編集部
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
> 「もっとデータを集めれば、すべての問題が解決する」 →AI用のデータ収集、データ作成の会社をやっている身としては、意識しないといけない分野 現在のchatGPTはケニアの人材を使ってデータ作成をしていたけど、まさにその結果が今のchatGPTの成果になってる さらに精度を上げるにはシンボルとのハイブリッドというのは納得感あるし、そうなるんだろうなという気はしている これも長い時間軸の話じゃないんだろうな
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【証言】グーグルが悩む「イノベーションのジレンマ」
NewsPicks編集部
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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「賢すぎるAI」の大競争時代 画像生成AIは一端に過ぎない
月刊誌「Wedge」のウェブ版
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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ZOZOと早稲田大学、AIが曖昧なファッションの表現を自動で解釈する技術を開発
デジタルシフトタイムズ
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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AIアノテーション事業で、制約のない働き方を実現する―バオバブ社 相良美織氏インタビュー＜前編＞
GLOBIS知見録
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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【必見】LINEの「文字起こし」ツールの精度がすごい
NewsPicks編集部
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
現在のAIはいかに教師データを集めて、莫大な計算リソースを使えるかが大きな鍵になってる 例としてopen AIも巨額の資本を投下することで、文章から高クオリティな画像を生成出来る様なモデルを生成することができるようになってるし LINEさんには是非日本語の言語モデルエンジンを開発して頂いて、技術力の高さを世界に証明していただきたいですね！
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テスラ、「オートパイロット」部門で約200人解雇－関係者
Bloomberg
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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AIで心疾患を見つけ出せ！　医師が見た、“AI医療”の現在地とは
PR: デル・テクノロジーズ | ITmedia NEWS
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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離れていてもアイドルにさわれる！？「ＶＲ握手会」が面白い
ニュースイッチ
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
素敵な技術ではあるけどファンビジネスは結局リアルがいいからなぁ 遠隔で対戦ができる腕相撲とかだとより相性いいかも？
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ネットが使えなくなる？ データの拠点がやばいことに
NHKニュース
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
> 「データの地産地消」 日本ならではの地産地消あるといいですよね 温泉街の地熱発電とかとか 実現しづらいのには色んな理由があるけど 世の中からデータセンターがなくなることはほぼないと思うので、この辺チャレンジするのはありですね
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公平なアルゴリズムは存在しないのか。日本企業にAI倫理が必須になるワケ
Forbes JAPAN
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
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AIで消化器疾患の診断支援、米Iterative Scopesが170億円調達
Forbes JAPAN
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
社会的意義があるAI開発は本当に良い こういった人命に関わるサポート的AIにはどんどんお金が集まってほしい
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NASAが採用のビッグデータ処理ツールLabelboxが評価額10億ドル突破
Forbes JAPAN
Ryo TakashinaAPTO 代表取締役CEO
機械学習には、大量の高品質なデータが必要です 昨年AI開発で権威あるアンドリュー・ンさんが、DataCentricという概念を強く推し出しています これは、あるアルゴリズムを改善するタスクにおいて、アルゴリズムの改善を行うより、データの改善を行った方が精度を上げられたという概念です そのため、良質なデータをいかに集められるがAI開発の成功を左右すると言えます アノテーション作業は日本人でないとできない自然言語のタスクなどもあり、1億総活躍出来る分野でもあります 弊社もWeb/スマホアプリのアノテーションツールを提供していますので、是非実際に作業をしてみて、「AIにはこういうデータが必要なのか」と理解を深めてみるといいかもしれません https://harbest.site
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