iPhoneのショートカットアプリは活用できていますか？ iOSに標準搭載されている「ショートカット」アプリは、複数の操作を自動化できる便利なツールです。しかし、しっかりと使ったことがある人は少ないのではないでしょうか？ 実は、ChatGPTアプリをダウンロードするだけで、無料でショートカットアプリと連携させて、便利なショートカットを作成できるんです。 本記事では、ChatGPTアプリを組み合わせた便利なショートカットをご紹介します。 今までショートカットアプリを使ったことがない方でも、使いこなせる、基本的な使い方から応用まで解説していきます。 iOSショートカットとは？ChatGPTと連携させる方法iOSショートカットとは、iPhoneやiPadに標準搭載されているアプリで、複数の操作を自動化できる機能です。 例えば、 アプリを起動する Webサイトを開く テキストを送信する 音楽を再生
スーパーのチラシを読ませたChatGPTに料理の献立を考えてもらうというライフハックが、X（旧Twitter）で「すごい賢い使い方」などと注目を集めています。 電子チラシとAIを活用 ライフハックを紹介しているのは、Xユーザーのイモンヌ（@immonnu）さん。「chatgpt4oに近所のスーパーの電子チラシを読ませて1番安く仕上がる献立を作らせてみた」と、無課金ユーザーも使える最新モデル「GPT-4o（GPT-4 Omni）」に献立を考えてもらった結果を共有しています。 イモンヌさんはスーパーの電子チラシ2枚分をGPT-4oをアップし、「チラシを見て、3日分の夕食の献立作ってほしい」と指示。「可能な限り安く済ませて欲しい」「男性1人、女性1人、幼児1人分作って欲しい」「可能な限り統一感（和食、中華といった）が欲しい」「レシピの試算金額を出して欲しい」「主食は家に在庫あり」など具体的な条件
2022年にリリースされて以来、日進月歩の進化でAIユーザーを驚かせてきたOpenAIのChatGPTですが、モデルのトレーニングに必要な高品質なデータの不足をはじめとするスケーリングの問題より、進歩が鈍化しつつあることが報じられました。 OpenAI Shifts Strategy as Rate of ‘GPT’ AI Improvements Slows — The Information https://www.theinformation.com/articles/openai-shifts-strategy-as-rate-of-gpt-ai-improvements-slows What if AI doesn’t just keep getting better forever? - Ars Technica https://arstechnica.com/ai/2024/
「ChatGPT」など広く使われているAIサービスは、通常であればセーフティがかけられていて、「人を殺す方法」「爆弾をつくる方法」といった倫理的に問題のある質問には答えないようになっています。ところが、あまりにも多い質問を一度にぶつけてしまうことによりセーフティが外れ、AIが問題のある回答を行ってしまう可能性があることがわかりました。 Many-shot jailbreaking \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking 大規模言語モデル(LLM)は、モデルの刷新と共にコンテキストウィンドウ(扱える情報量)も増加しており、記事作成時点では長編小説数冊分(100万トークン以上)を取り扱えるモデルも存在します。 大量の情報を扱えるというのはユーザーにとって利点になりますが、大量の情報を扱うことによ
ChatGPTはチャットを通じてユーザーが入力した情報を一時的に記憶しますが、ユーザーが「新しいチャット」を始めた場合、そのチャットでは以前のチャットの記憶は引き継がれずに新たなやりとりが始まります。2024年2月13日、ChatGPTの記憶機能が強化され、新しいチャットを始めた場合でも以前のチャットの記憶が引き継がれるようになりました。 Memory and new controls for ChatGPT https://openai.com/blog/memory-and-new-controls-for-chatgpt Memory FAQ | OpenAI Help Center https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq ChatGPTの記憶(メモリー)機能は設定でオン・オフを切り替えることが可能で、オンにした場
2023年12月頃から「ChatGPTが質問に答えてくれない」という現象が複数報告されており、OpenAIが調査を開始する事態に発展しています。新たに、ChatGPTの性能低下は「冬は休むもの」ということをAIが学習しているからではないかという説が浮上しています。 As ChatGPT gets “lazy,” people test “winter break hypothesis” as the cause | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/12/is-chatgpt-becoming-lazier-because-its-december-people-run-tests-to-find-out/ ChatGPTの性能が低下しているという報告は2023年12月頃から寄せられるようになり
東京工業大学 ロボット技術研究会公式ブログ 東京工業大学の公認サークル「ロボット技術研究会」のブログです。 当サークルの日々の活動の様子を皆さんにお伝えしていきます。たくさんの人に気軽に読んでもらえると嬉しいです。 こちらはrogy Advent Calendar X日目の記事です． 今回は秋月電子通商で販売されているSTM32L010F4P6を使った際，レジスタを叩く（HALすら使わずに）ことになったので，その時の知見を備忘録がてら残しておこうと思います．誰得…？ どうしてそんなことになってしまったのか もともと工大祭とMaker Fairに向けてライブ振動子（下図）なるものを作っていたんですが，今年は100台の振動子をつくると，見栄を張って宣言しまいました． 2か月前くらいになってようやく手を付け始めて（はよやれ）とりあえず部品選定となりました． 前作ではPIC12F1822を使ってレ
OpenAIが開発したChatGPTをはじめ、さまざまなAIが人間レベルの会話を行ってくれるようになりました。そうしたチャットAIがどのような技術で成り立っているのかをAssemblyAIのエンジニアであるマクロ・ランポニさんが知識ゼロでもわかる丁寧さで解説しています。 The Full Story of Large Language Models and RLHF https://www.assemblyai.com/blog/the-full-story-of-large-language-models-and-rlhf/ ChatGPTがリリースされてから1億人以上に利用されるまでにかかった月数はなんとたったの2カ月。とんでもないスピードで普及していきました。 ChatGPTのヒット以降、さまざまなチャットAIが登場していますが、それらのチャットAIは「言語モデル」という技術によって
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
ChatGPT is the BEST! Can’t imagine life without it ChatGPT is truly the best! I cannot imagine how I lived life without it. I don’t wanna imagine life without it. It has become so incredibly helpful and has made life so much easier I use it for literally everything I use it to help me research. What is the best meat for my dog with a sensitive G.I. track which turned out to be rabbit All the way d
The fluency and factual knowledge of large language models (LLMs) heightens the need for corresponding systems to detect whether a piece of text is machine-written. For example, students may use LLMs to complete written assignments, leaving instructors unable to accurately assess student learning. In this paper, we first demonstrate that text sampled from an LLM tends to occupy negative curvature
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