• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241002

  • Oct 1 2024
  • Length: Less than 1 minute
  • Podcast

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241002

Listen for free

View show details

  • Summary

  • 関連リンク Show HN: A real time AI video agent with under 1 second of latency Tavus社が開発した、1秒以下の低遅延を実現したリアルタイムAIビデオエージェントが発表されました。これは、人間と自然な会話ができるデジタルツイン（アバター）を生成する技術です。 概要 Tavus社は、AIビデオモデルを用いてデジタルツインを構築するAI研究開発企業です。今回の発表では、人間とリアルタイムで自然な会話ができるAIビデオエージェントを開発したことを示しています。このエージェントは、1秒以下の低遅延を実現しており、まるで人と話しているような感覚を得られます。 制約と課題 低遅延、スケーラビリティ、コストの3つのバランスを保つことが大きな課題でした。特に、初期のモデルでは、1つの会話にH100 GPUを1つ使用する必要があり、スケーラブルでコスト効率の良いシステムではありませんでした。 そこで、Phoenix-2モデルを開発し、以下の改善を行いました。 Gaussian Splattingを用いたフレーム生成による高速化GPUメモリとコア使用量の最適化による低スペックハードウェアでの動作ストリーミング処理や並列処理などの効率化 さらに、音声認識、LLM、音声合成、ビデオ生成などの各コンポーネントを高度に最適化することで、1秒以下の低遅延を実現しました。LLMについては、処理速度だけでなく、最初のトークン生成までの時間を短縮することが重要でした。また、音声の終わりを正確に検知する技術も開発し、会話の自然さを向上させています。 この技術は、顧客サポートや教育、エンターテイメントなど、様々な分野で活用が期待されています。 補足 この技術は、まだ開発段階であり、完璧な自然さや精度を実現しているわけではありません。GPUリソースの利用にはコストがかかります。この技術が社会に与える影響については、倫理的な観点からも議論が必要となります。 引用元: https://news.ycombinator.com/item?id=41710227 Ask HN: How to deal with AI generated sloppy code 近年、AIを用いたコード生成ツールが普及し始めていますが、生成されるコードが冗長で複雑になり、保守性が低下するという問題が指摘されています。 Hacker Newsの記事では、AI生成コードの品質に関する懸念が議論されています。投稿者は、AIによって生成されたコードが、多くの関数や型、間接的な呼び出しを含み、手書きのコードよりもはるかに長く、理解しにくいものになっていると述べています。また、このようなコードには、従来であれば容易に発見できたバグが潜んでおり、デバッグに非常に時間がかかることも問題視されています。 これは、かつてJava開発で起こった、IDEのオートコンプリート機能によってクラスやオブジェクトが乱用され、コードが複雑化してしまった問題と似ていると投稿者は指摘しています。 AI生成コードは、動作するコードを生成するものの、保守性の観点からは望ましくない書き方をしていることが多く、将来的に大きな問題となる可能性があります。 議論では、AI生成コードの問題に対処する方法として、以下のような意見が出ています。 AIにコード生成だけでなく、コードレビューやテストもさせるのではなく、どちらかに限定するAIに、より簡潔で表現力豊かな言語（Rubyなど）で疑似コードを生成させ、それをJavaなどに翻訳させるAIに、経験豊富なエンジニアのコードスタイルを模倣するように指示するAI生成コードの特性を理解した上で、適切なコードレビューやリファクタリングを行うAI生成コードの保守性を考慮し、料金を調整する AIによるコード生成は、開発の効率化に役立つ一方で、コードの品質や保守性を考慮することが重要です。エンジニアは、AIを活用しつつ、コードの可読性や保守性を維持するための対策を講じる必要があります。 引用元: https://news.ycombinator.com/item?id=41677207 LLMの日本語化はベクトル表現にも有効か？LLM2Vecにおける日本語ドメイン適応の効果 この記事では、大規模言語モデル（LLM）を用いたテキストベクトル化手法「LLM2Vec」とその日本語ドメインへの適応について解説しています。 LLM2Vecは、LLMのテキスト生成能力を活かして、テキスト全体を効果的に...
    Show More Show Less
Show More Show Less
activate_Holiday_promo_in_buybox_DT_T2
activate_samplebutton_t1

What listeners say about 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241002

Average customer ratings

Reviews - Please select the tabs below to change the source of reviews.

Audible.co.uk reviews

Amazon reviews
No Reviews are Available