• LLMモジュールの普通ではない使い方

M5Stack社LLMモジュールは、安価な基板単体で音声対話AIを実現する注目の技術です。通常はCoreシリーズと組み合わせて使用しますが、本記事では、モジュール単体でLinuxシステムとして活用する方法を紹介。 モジュール内部のStackFlowシステムを直接制御し、音声入力、キーワード検出、音声認識、LLM、音声合成の各ユニットを初期化。 PythonスクリプトでJSONコマンドを送信し、ウェイクワード検出からの応答を可能にします。 Linux操作に慣れたエンジニアにとって、手軽にLLMモジュールを試せる手法です。今後は、より高性能なSoC搭載ボードで日本語対応も期待されています。

引用元: https://zenn.dev/fairydevices/articles/8c12677feb3be7

• Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks Amazon Web Services

Amazon BedrockのAutomated Reasoning checksは、生成AIの「幻覚」（もっともらしい誤情報生成）を抑制する機能です。これは、論理的推論と数学的検証を用いて、LLM（大規模言語モデル）の出力を検証し、誤りを防ぎます。企業内のルールやガイドラインを形式的な論理構造に変換し、それに基づいてAIの応答をチェックします。 特に重要なのは、この機能が数学的な正確性に基づいて検証を行う点です。AIの応答が企業のポリシーに合致するかどうかを明確に判断できます。 Automated Reasoning checksは、Amazon Bedrock Guardrailsの一部として提供され、コンテンツフィルタリングや個人情報保護などの機能と連携可能です。 企業は、この機能を利用して、AIアプリケーションの信頼性を高め、安全に運用できます。

引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-generative-ai-hallucinations-with-amazon-bedrock-automated-reasoning-checks/

• AI利用「ガチ実態」調査、誰が何にAIを使っているのか？

アンソロピックが400万件以上のユーザー会話を分析した調査によると、AI利用の57％が「拡張・増強型」で、人間の仕事を補完する傾向が強いです。 AIが最も利用されているのはプログラミングやテクニカルライティングなどのコンピューター関連業務で、全体の37.2％を占めます。次いでアート、デザイン、エンターテインメント関連が10.3％。 AIは職務全体ではなく、特定のタスクで活用される傾向があり、全職種の約36％で職務タスクの4分の1以上でAIが活用されています。

引用元: https://www.sbbit.jp/article/cont1/161215

• ちょっとお堅めの資料作成する時の挿絵、いらすとやでもいいけどいい感じのピクトグラム欲しいなぁ…と思っていたのでAIで生成できるようになって有難い

資料作成で使えるピクトグラムをAIで生成できるようになったという話題です。これまでは既存の画像生成AIでは難しかったピクトグラム作成が可能になり、透過PNG形式で利用できます。さらに、生成した画像をSVG形式に変換できるツールも紹介されており、資料作成の効率化に繋がりそうです。

引用元: https://togetter.com/li/2532277

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