株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241015
お知らせ
今日で放送100回目なのだ。何気なくはじまったこのpodcastだけど、なにげに続いてびっくりなのだ。これからも技術トレンドをお届けしていくのでよろしくなのだ。次の節目は250回で開局約1年。その次は500回、1000回…って1000回もやってるのかな。
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 、OpenAI’s Swarm AI agent framework: Routines and handoffs、Introducing Play 3.0 Mini - A Lightweight, Reliable And Cost-efficient Multilingual Text-to-Speech Model、Excelで作った資料を電卓で計算してるって時々バカにされますが、外に出す資料は電卓で検算しないと危ないということを前職で学びました→様々な声が集まる
出演者
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「SuperImage」は、C++で開発された高速画像処理ライブラリです。画像の読み込み、書き込み、フィルタリング、変換といった基本的な機能に加え、高度な画像解析機能も提供しています。特に、大規模画像データの処理に特化しており、並列処理による高速化を実現しています。新人エンジニアの方でも扱いやすいよう、シンプルで分かりやすいAPI設計を採用しています。
概要:
本ライブラリは、様々な画像フォーマットに対応し、高速な処理速度を追求しています。 主要な機能として、画像の拡大縮小、回転、色空間変換、ノイズ除去、エッジ検出などが挙げられます。 内部的には、マルチスレッド処理を活用することで、大規模な画像データに対しても効率的な処理を実現しています。 ライブラリの依存関係は最小限に抑えており、導入も容易です。
制約:
現時点では、GPUによる高速化は実装されていません。また、サポートしている画像フォーマットは、JPEG、PNG、BMPに限定されています。今後のバージョンアップで、対応フォーマットの拡大やGPU対応を予定しています。 ライブラリは、Linux環境での動作検証が完了しており、WindowsおよびmacOS環境での動作については、今後検証を進めていきます。 エラー処理は、例外処理ではなく、エラーコードを返す方式を採用しています。 詳細なエラーコード一覧は、ドキュメントを参照してください。
補足:
このサンプル要約では、githubリポジトリの内容を想定し、概要と制約のみを記述しています。 使用方法や具体的なAPIの記述は省略しています。 新人エンジニアが理解しやすいよう、平易な言葉遣いを心がけ、技術的な専門用語は可能な限り避けています。 実際のドキュメントを入力していただければ、それに基づいた正確な要約を作成いたします。
引用元:
OpenAIが公開した実験的なAIエージェントフレームワーク「Swarm」は、複数のAIエージェントを連携させるためのツールです。LangChainやCrewAIといった既存フレームワークと異なり、シンプルさと柔軟性を重視した設計が特徴です。
Swarmの核心は「ルーチン」と「ハンドオフ」という2つの概念です。「ルーチン」はエージェントが実行する一連の命令、「ハンドオフ」はエージェント間のタスクの引き継ぎをスムーズに行う仕組みです。これにより、顧客対応システムのように、問い合わせの分類、販売、サポート、返金といった、それぞれ専門のエージェントが担当する多段階プロセスを効率的に構築できます。
SwarmはChat Completions APIを使用しており、状態を保持しない（ステートレス）設計です。そのため、過去のやり取りを記憶して複雑な判断を行うようなタスクには向いていません。この点は制約となりますが、代わりに実装が容易で、開発者がエージェントの動作を細かく制御できます。必要に応じて外部のメモリ管理システムを導入することで、より高度な機能を実現できます。
Swarmは正式なOpenAI製品ではなく、生産環境での利用を想定したものではありません。しかし、企業における業務自動化の可能性を探る上で貴重な知見を提供します。シンプルで分かりやすい設計は、マルチエージェントシステムの初心者にも扱いやすく、オープンソース化されているため、コミュニティによる発展が期待されます。
ただし、Swarmのステートレスな性質や、AIによる自動化が雇用や公平性、セキュリティに与える影響については、注意深く検討する必要があります。 現状では、複雑な状況判断や過去の履歴を考慮した処理には不向きである点、セキュリティ対策の強化も課題として挙げられます。 それでも、Swarmはマルチエージェントシステムの理解と開発を促進し、人間の作業負担を軽減し、より戦略的な業務に集中できる環境を作る可能性を秘めていると言えるでしょう。
引用元: https://venturebeat.com/ai/openais-swarm-ai-agent-framework-routines-and-handoffs/
Play.ht社は、軽量で信頼性が高く、費用対効果の高い多言語対応テキスト読み上げモデル「Play 3.0 Mini」を発表しました。これは、会話AIにおけるインタラクティブ音声技術の現状を前進させ、ユーザーエクスペリエンスを高めるという同社のミッションの一環です。
Play 3.0 Miniの主な特徴は下記の通りです。
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高速性と効率性: 平均レイテンシ189ミリ秒(TTFB)を実現し、同社のこれまでのモデルの中で最速です。推論速度はPlay 2.0と比べて28%向上しています。LLMからのテキスト入力ストリーミングとオーディオ出力ストリーミングをサポートし、HTTP REST API、WebSockets API、SDK経由で使用できます。
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多言語対応: 30以上の言語に対応し、多くの言語で複数の男女の声が用意されています。日本語、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語などは既に本番環境で使用可能です。APIとプレイグラウンドで利用できます。
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高精度: 会話AIに最適なTTSモデルを目指し、レイテンシと精度において競合モデルを凌駕するよう設計されています。特に、電話番号や日付、通貨など重要な情報が誤読されないよう、英数字のフレーズに関する多様なデータセットでファインチューニングされています。数字や頭字語を人間のように自然なペースで読み上げます。
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音声クローン技術の向上: 音声クローンにおいて最先端の性能を達成し、アクセント、トーン、イントネーションを正確に再現します。
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WebSockets APIサポート: HTTP接続の開閉オーバーヘッドを大幅に削減し、LLMなどからのテキスト入力ストリーミングを容易にします。
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費用対効果: 高ボリュームのスタートアップおよびグロースプランの価格を改定し、より控えめな要件のビジネス向けの新しいProプラン（月額49ドル）も導入しました。
Play 3.0 Miniは、今後数ヶ月間にリリース予定の効率的な多言語AIテキスト読み上げモデルの第一弾です。小型化と費用効率の向上により、デバイス上や大規模な環境での実行を可能にします。 高品質で自然な音声合成を必要とする様々なアプリケーション開発に役立つでしょう。
引用元: https://play.ht/news/introducing-play-3-0-mini/
この投稿は、Excelで作成した資料を電卓で検算するという行為について、様々な意見が寄せられた様子をまとめたものです。投稿者は、前職での経験から、外部提出資料は電卓による検算が不可欠だと主張しています。
多くの意見は、Excelの計算結果の信頼性に疑問を呈しています。小数点以下の桁数の扱いや、表示されていない数値、数式の適用漏れなど、Excel単体では検算が難しい点や、ヒューマンエラーの可能性が指摘されています。具体的には、SUM関数とSUBTOTAL関数の使い分け、LOOKUP関数やINDEX関数とMATCH関数の使用時の注意、横計による網羅性チェック、理論値との比較などが、Excelを用いた正確な計算のための対策として挙げられています。
また、Excelの関数機能を適切に活用することで、多くの計算ミスは防げるとする意見もあります。例えば、小計を正確に計算し、表示書式の設定を適切に行うことで、検算の手間を軽減できる、といった指摘がなされています。
一方で、電卓による検算が必ずしも最善の方法ではないという意見もあります。同じExcelシート内で二重チェックを行う、あるいはAccessなどの別のツールを用いて結果を検証するなど、より正確で効率的な検算方法が提案されています。
重要なのは、Excelの計算結果を盲信せず、何らかの方法で検算を行うことで、ヒューマンエラーによるミスを防ぐことです。電卓を使うか否かは手段の一つであり、重要なのは、正確な数値を確保するための適切な手順を踏むこと、そして、その責任を負うことだと結論付けられます。 新人エンジニアの皆さんには、Excelの機能を理解し、適切な関数や手法を用いて正確な計算を行うこと、そして、必ず検算を行う習慣を身につけることを強く推奨します。 計算結果の正確性は、エンジニアとしての信頼性に直結します。
引用元: https://togetter.com/li/2449569
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）