米Nvidia、小売向け「盗難防止AIワークフロー」発表 店内の商品移動をカメラ横断で追跡
米Nvidiaは店舗の万引きや商品ロス対策に向けた小売向けAIワークフロー3種を発表した。酒類や肉類など盗難頻度の高い商品の形状を学習済みで、プライバシーに配慮し生体情報は使わずに複数カメラで商品や買い物かごを追跡する。被害が年間1000億ドル規模に達する小売業界へ、ローコードでの導入を支援する。
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ChatGPTと画像生成を組み合わせて「AI妻」を自作したエンジニア、のめり込みすぎて最後は削除
あるエンジニアがChatGPT、Stable Diffusion 2、Azure音声合成などを組み合わせ、対話や画像生成、視覚認識ができるAIパートナー「ChatGPT-chan」を自作した。中国語の練習などで1,000ドル以上のクラウド費用を投じるほど没頭したが、応答精度の低下と生活への悪影響から最終的に自ら削除を選んだ。
Iris Technologyが「webAI」β版公開、少量データで動くノーコードAI
1月の第1週、Iris TechnologyはノーコードAI開発基盤「webAI」の限定β版を公開した。同社によるとYoloV7と比べて学習データは5分の1、学習時間は3分の1で済み、一般的なノートパソコン上でのエッジ実行にも対応する。専門知識がなくても視覚モデルを構築できる。
AIaaSが変える企業分析：自社開発の高コストを抑えデータチームを本来の業務へ
VentureBeatの報道によると、予測分析などの需要増加に伴い、高額なインフラ投資を避けてAIaaSを導入する企業が増えています。ClearMLのCEOであるMoses Guttmann氏は、AIaaSが汎用的な基盤課題を肩代わりすることで、社内チームが独自のビジネス課題に集中できると指摘しています。
スタンフォード大研究：AIでコードを書くほど脆弱性を作り込みやすい
スタンフォード大学の研究チームは、OpenAIのCodexを使った開発者はセキュリティ脆弱性のあるコードを書きやすく、それを安全だと過信しやすいと発表した。研究者は、AIはまだ人間の代替にはならず、出力の慎重な検証が欠かせないと指摘している。
AI支援でコードを書く開発者、バグと脆弱性が増加＝スタンフォード大研究
スタンフォード大学の研究者が発表した論文によると、GitHub CopilotなどのAIアシスタントを使用した開発者は、利用しなかった開発者に比べて安全性の低いコードを書く傾向にあることが判明しました。さらに、AI利用者は自分のコードが安全であると誤認しやすいことも明らかになっています。
AIIAがAI開発スタックの包括的ガイドを公開：基盤モデルからエージェント開発まで網羅
AI Infrastructure Alliance（AIIA）がAI開発スタックに関する包括的なガイドを公開した。プロンプトエンジニアリングや微調整の手法、LangChainやLlamaIndexなどの主要フレームワーク、ベクトルデータベースの動向を詳解。基盤モデルを活用したアプリ開発を目指す人向けの実践的な手引きとなっている。
Text-CAD：プロンプトからSTEP生成と3Dプリントまで全自動化
Text-CADは自然言語からハードウェア製造までの全工程をつなぐツールです。11のスキルを備え、プロンプトからのSTEP生成、1.6万点超のstep.parts部品ライブラリ検索、Bambu製プリンタでのスライスまで対応。モデルに直接3Dデータを吐かせずPythonコードを書かせることで、形状の正確性を担保しています。