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準富裕層の窓際族、ガジェットの山に埋もれる～評価ダウンからのFIRE計画～•15日前

Metaはオープンソースの約束を守れるか——Muse Sparkが残した問い

すーだらです。 以前、MetaのMuse Sparkが発表になったという記事を書きました。 「Zuckerbergの数兆円AI賭けは報われるか」という話です。 今回はその続きというか、もう一つの側面について書きたいと思います。 Muse Sparkで私が一番引っかかったのは、モデルの性能でも投資額でもなく、「オープンソースをやめた」という点についてです。

#Muse Spark#オープンソースモデル#AI覇権#FANG+#Alexandr Wang#Meta Superintelligence Labs

関連ブログ

vietstarwhiteのブログ•23日前

【Bilingual】AI通訳は空気を読めない？〜1000円PCで作る「魔法の翻訳ペンケース」構想〜

/ Can AI Interpreters Read the Room? The "Magic Translation Pencil Case" Concept using $10 PCs 👤 登場人物紹介 / Profiles ✨ * ホワイト翁 (White Okina)：元大学の先生で元エンジニア。ベトナム・ホーチミン在住で、ベトナム人のかみさんと暮らす。ズボラで江戸っ子気質。口癖は「ユリーカー！」。 * ジェミー (Jamie)：大学を卒業したての最新AI。頭の回転は速いが、今どきのキャピキャピ女子口調で話す。口癖は「わか〜る！それ、本質だねっ！」。 White Okina: A fo…

#AI通訳#ローカルLLM#RaspberryPiZero#マルチエージェント#同時翻訳#ガジェット開発#ホーチミン#エンジニアの知恵
Yamawine’s blog•3ヶ月前

Home Assistantの音声アシスタントの構成

いやいや、恥ずかしながら、Home Assistant（HA）の音声アシスタントとは何か、全く分かっていないのに初めてしまったのには後悔しているのですが、ちゃんと全貌を描いたものがネットでは見つからなかったのが悪いのです！ここで私の理解を、間違って点は多々あるとは思いますが、私自身の整理の意味を含め、書こうと思います。 私の作った音声パイプライン これが私が（もしかしてChatGPT？）が作った音声パイプラインです。reSpeakerで取り込まれた音声はSatellite（実体はWyoming-Satellite）に行き、Wake Word（例えばアレクサの場合は「アレクサ」と言う会話の始まり…

#Homeassistant#ollama#LLAMA#音声アシスタント
PUNAKOの日記•4ヶ月前

救世主 = ローカルAI

こんばんわ。昨日、「未成年であることによる弊害」というタイトルの記事を書いた通り、18歳未満はAPI連携でgeminiをアプリなどのソフトウェアに搭載することができないということで、のたうち回っていたのですが、少し根気強く調べてみたら、「ローカルAI」というものを見つけました。ローカルAI（Llama等）は、自分が使っているメモリが16GB程度のPCがあれば無料で使え、年齢制限も多分なく、AIによって学習されないなどのメリットがあるらしく、「むしろAPI連携なんて面倒くさいことをしなくてもこっちの方がいいや」と上機嫌になりました。Llamaとは、Meta社のAIで、自分は元々Chat GPTや…

#AI
shinotsuta-ai-blogのブログ•5ヶ月前

AIは「学習データの質」で劣化する──最新研究が示した“Brain Rot”現象とは

この記事では、Nature に掲載された以下の記事をわかりやすくまとめます。 Too much social media gives AI chatbots ‘brain rot’ 最新研究によると、ソーシャルメディアの “低品質な投稿” を大量に学習すると、AIチャットボットの推論力や理解力が下がる、いわゆる「Brain Rot（脳の腐敗）」状態になることが指摘されています。 この記事のポイント 低品質データを大量に学習したAIは、正確な情報検索や推論が苦手になる 低品質データの悪影響は、プロンプト調整だけでは取り除けず、別の対処方法が必要 研究の概要 この研究の目的は、低品質データがLLM…

#AI#Qwen
Gemini and I’s diary•9ヶ月前

32．Facebook AI（現Meta AI）のLlamaと、AI界の「３人のゴッドファーザー」の話

ランキング参加中人工知能 ボク：ねえ、ジェミニ！この間はRAGの話をしてもらったけど、今日は、RAGの発案者がいたFacebook AI（現Meta AI）のAIについて、これまでどのようなAIをどのようなコンセプトの下で作ってきたのか、今後どのようなAIを創ろう著しているのか教えてください。 この前話したRAGを考え出したMeta（昔のFacebook AI）が、これまでどんなAIを、どんな考え方で作ってきて、これから何を目指しているのかだね。 よし、じゃあ今回も分かりやすく、3つの時代に分けて話していくよ。 昔のMeta AI：「Facebookをもっと便利にする」ためのAI 昔のMeta…

#トランスフォーマ#Facebook AI#Meta AI#AI界の３人のゴッドファーザー#ヤン・ルカン#ジェフリー・ヒントン#ヨシュア・ベンジオ
kWatanabe の 技術帖•10ヶ月前

LAN内にLLMサーバを立ててAIコーディングを行う

LinuxサーバにローカルLLMを導入し、WindowsマシンからGithub Copilotのように使ってみた RTX 3080Ti のLLMサーバで1行の補完に数秒程度かかる。これが一般的なのかは不明 ローカルLLMでAIコーディングをしたいが、端末では動かしたくない 検証環境 LLMサーバ クライアント 手順 ollama のインストールとサービス化 モデルの選定 モデルの導入 クライアントの設定 試使用 チャット コード補完 所感 まとめ ローカルLLMでAIコーディングをしたいが、端末では動かしたくない Github Copilot や Claude Code など、AIコーディング…

#LLAMA#生成AI#Linux#ローカル LLM
あきらぼ•1年前

Llama Vision をWindowsのWSLでローカルに動かしてみる

WindowsのWSLでLlama Visionをローカルで動かしてみようと思います。 意外とこの設定で行っている人がいなかったので。 まぁよっぽど良いGPU持ってないと重すぎて使い物にならないかと思いますが（笑） 環境 Windows11 WSL Ubuntu22.04 Python3.12 venv NVIDIA GeForce RTX 3050 CUDA 12.7 WSLを使わなくてもできるかもしれませんが、venv下のpytorchのdllがWindowsのセキュリティで制限されて簡単に設定できなさそうだったので諦めました。 今回のリポジトリはこちら。 github.com Huggi…

#AI#LLM#Llama3.2vision
Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog•2年前

llama.cpp各種モデル18パターンの速度比較（Llama 3.1/Gemma 2/Phi-3…, GPU/x86_64/arm64）※おすすめモデル有り

はじめに こんにちは。テックラボの高橋です。 本記事ではllama.cppで実行可能なモデルを片っ端から実行して良さげなモデルを探していきます。 なお、llama.cppの詳細やパラメータ設定については以下の記事をご参照ください。 techblog.cccmkhd.co.jp モデルは主に日本語対応モデルのリーダーボードである Nejumi-LLM-3からチョイスしていきます。 wandb.ai 各パラメータ毎にコマンド一発しか確認していないので、詳細な性能を知りたい方は各々の環境で試していただくか、下記リンク先のベンチマークやllama.cppのissueを参考にしてください。 openbe…

#Llama 3#Gemma2#Phi-3#GPU#x86-64#Arm64
犬飼たつきちのLLMライフ•2年前

【ミドル以上のGPU持ってる人必見】自分のPCでLLM(AIチャット)を簡単に動かす方法【電気代だけ】

動作環境 OS : Windows11 メインメモリ : 32GB CPU : AMD Ryzen 5 2600 GPU : NVIDIA GeForce RTX 4060 アプリをダウンロード lmstudio.ai 上記からアプリをダウンロードします。 モデルのダウンロード場所の指定 フォルダタブのchangeからモデルをダウンロードする場所を選択することができます。 どこでもいいよという人は変える必要はありません。(アプリのデフォルトの場所になります。) モデルのダウンロード Home画面からモデルのダウンロードができます。 青色のダウンロードボタンを押すだけで完了です。 AIとチャット…

#lmstudio#LLM#AI