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今週は、AIの世界で本当に大きなブレークスルーがあった週のように感じます。時間を無駄にせず、すぐに本題に入りましょう。
最初に共有したいのは、実際には大きなブレークスルーの1つとは感じませんが、多くの人々が話題にしていることの1つです。それはChat GPTに追加されたタスク機能です。AIアシスタントに定期的なリマインダーをスケジュールするように依頼できるようになりました。
これは有料プランでのみ利用可能で、Chat GPTの画面左上でモデルを選択する箇所に、有料プランを使用している場合はGPT 4oとスケジュール済みタスクのオプションが表示されます。それを選択すると、このバージョンが開き、「毎朝9時（太平洋時間）にAIの世界で最も興味深いニュースを共有してください」といったプロンプトを入力できます。
送信すると、「承知しました。毎朝お知らせします」と確認が表示されます。この小さな編集ボタンをクリックすると、タスクを編集できるウィンドウが開きます。「AIニュースを共有」というタスクの指示内容は「AIの世界で最も興味深いニュースを教えてください」となっています。スケジュールと時間を毎日、毎週、毎月、毎年、またはカスタムオプションで設定できます。デスクトップ通知をオンにすると、ポップアップ通知で知らせてくれます。
この機能の良い使用例は何かと思われるかもしれません。Xで優れたフォロワーであるMin Choyの投稿で、人々がこの機能をどのように使用しているかの一覧を見つけました。例えば：
平日の朝9:30に、市場が開く前に、NVIDIA、Tesla、Appleなど自分のポートフォリオ株に焦点を当てた株式市場分析の要約を送信
毎朝9:52にCanvasで解くための新しい難しいPythonコーディング問題を作成。これで毎日のPython問題解決ルーティンを確立できます
毎週木曜の夜にイタリア語の練習
毎週金曜の朝、ワシントンDCメトロエリアの地域の天気と今後のイベントに基づいて、家族向けの楽しい週末アクティビティを提案
毎週日曜午前10時にケトダイエットに合った週間食事プランと買い物リストを作成
毎朝7時に、私のフィットネスレベルと自宅にある器具（5ポンドから90ポンドのダンベル）に基づいた20分のワークアウトルーティンを提案
このスレッドにはさらに多くの例があり、説明文に共有しますので、スレッドを見つけてより多くの例を読むことができます。AIプロンプトで支援できる毎日または毎週のタスクに、このリソースを使用するという考え方がお分かりいただけたと思います。
その他のOpenAIニュースとして、今週新しい取締役としてアダボ・オガンレシ氏が就任しました。同氏はグローバル・インフラストラクチャー・パートナーズの創業パートナー兼会長兼CEOで、ブラックロックのシニア・マネージング・ディレクターです。ブラックロックについてご存知ない方のために説明すると、約9.42兆ドルの資産を運用する世界最大の資産運用会社で、強い政治的影響力と非常に深いポケットを持つ巨大企業です。
OpenAIは今週、ニュース業界とさらに深く連携するためにaxiosとも提携しました。OpenAIが多くのニュース媒体と提携し、そのニュースをChat GPTのリアルタイム更新のフィードとして使用する傾向が見られます。今週はOpenAIだけでなく、GoogleもAssociated Pressと契約を結び、Geminiにリアルタイム情報を提供することになりました。
TechCrunchのこの記事では、OpenAIがFinancial Times、Axel Springer、News Corp、そして先ほど述べたaxiosと提携していることを思い出させながら、両社を比較しています。フランスのAI企業Mistralは、GoogleがAssociated Pressと契約を結んだ翌日、Chat GPTの競合であるLe Chatの回答の正確性を向上させるため、フランス通信社AFPとコンテンツ契約を締結したと発表しました。
現時点では、AnthropicのClaudeが、大規模言語モデル内でリアルタイム更新とニュースを提供するためにニュースソースと提携していない唯一の大規模言語モデルのようです。
さて、今週本当に画期的だと感じたものについて話しましょう。まずはTitansについてです。実際にはこれは今週ではなく、12月末に発表されたもので、現在2週間以上経っています。しかし、特に私の友人のMatthew Burmanが最近のYouTube動画でこの論文の優れた分析を行った後、今週改めて注目を集めているようです。
この研究はGoogleから発表されたもので、従来のTransformerモデル（AnthropicやGPT、私たちが慣れ親しんでいる通常の既存の大規模言語モデルの基盤となっているもの）とは異なる、Titansと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案しています。
論文では、「歴史的な文脈を記憶し、長期的な過去の情報を活用しながら現在の文脈に注意を向けるのを助ける新しいニューラル長期メモリモジュールを提示する」と述べています。基本的に、このモデルは長期記憶と短期記憶を持ち、現在読んでいる内容（短期記憶のような）に注意を向けながら、はるか以前に学習した情報を記憶し保持することが格段に優れているということです。
この論文の興味深い点は、3ページ目で「予期に反する出来事（つまり、非常に驚くべきこと）は、人間の脳の働きと同様により記憶に残りやすいように、このメモリモジュールを設計した」と述べていることです。普通ではない、予期せぬ、または非常に驚くべき出来事は、平均的な日常の些細なことよりも記憶に残りやすい傾向があり、このモデルは些細なことよりもそういった大きな驚きを伴う出来事をより強く記憶するようです。
この研究を次のように考えてみましょう。Transformerを使用する既存の大規模言語モデルは、本全体を一度に読んで、その本の中のすべての情報を記憶しようとし、その情報全体に基づいて質問に答えるようなものです。これは圧倒的で計算コストがかかります。
一方、この新しいTitansは人間の脳のように機能します。情報を読み進めながら、最も重要な情報、最も驚くべき情報などを記憶の最前線に保持し、全体の文脈にとってあまり重要でない情報を実際に無視したり無視したりすることができます。つまり、本全体を読んで丸ごと記憶するのではなく、最も重要になりそうな本の重要部分だけを記憶し、その情報に基づいて応答することで、計算量が大幅に少なくなり、より大きな文脈ウィンドウも可能になります。実際、この論文では200万を超える文脈ウィンドウサイズまで効果的にスケールできると述べています。
今週発表された別の新しいモデルは、Sakana AIによるTransformer squaredで、これも本当に画期的なモデルに感じます。論文の要旨から興味深い部分を見てみましょう。
推論時（基本的にプロンプトを与えた後に起こること）、Transformer squaredは2段階のメカニズムを採用します。最初にディスパッチシステムがタスクの特性を識別し、次に強化学習を使用して訓練されたタスク固有のエキスパートベクトルが動的に混合され、入力プロンプトに対する標的行動が得られます。
基本的に、プロンプトを与えると、そのプロンプトに応答するために必要な特定の専門知識を判断し（これが第1段階）、その後、訓練データセット内のエキスパート知識から最適な応答を導き出す第2段階を行います。
音楽家を例にすると、楽譜（これをプロンプトと考えてください）を見たとき、まずその音楽がジャズなのか、ロックなのか、スカなのか、どのようなスタイルなのかを判断します。これが第1段階です。そして第2段階では、第1段階での理解に基づいて異なるテクニックを採用します。
この専門知識は基本的にすべて訓練データに含まれていますが、この2段階システムを使用することで、まず訓練セットのどの専門知識を使用するかを判断し、次の段階でその専門知識を使って応答を生成します。
サブ見出しに「自己適応型LLM」とあるように、基本的にはデータセット内の適切なエキスパート情報を選択することで、与えられた情報に適応しているのです。タスクの複雑さに基づいて使用する計算量も調整できます。
ウェブページでは、これらのシステムはテスト時（プロンプトを与えた後）に遭遇するタスクの複雑さに応じて、動的に計算を調整すると述べています。
おそらくこの研究で最も興味深いのは、異なる質問に対して実際に専門知識を組み合わせているように見えることです。第1段階で使用する専門知識を決定する際、データベース内の複数の専門知識から引き出しているのです。
ここには「数学の問題を解く際、モデルが数学の専門性だけに頼っていないという特に興味深い発見がありました。複雑な数学的推論は、数学的、プログラム的、論理的推論能力を組み合わせることで恩恵を受けることを示唆しています。他のタスクやモデルでも同様の予期せぬ組み合わせが観察され、最適なパフォーマンスのために多様な専門知識を統合できるフレームワークの能力が強調されています」と書かれています。
つまり、第1段階で使用する専門知識を判断し、必ずしも想定通りの専門知識だけを使用するわけではありません。問題を解決するために、論理的専門知識、創造的専門知識、プログラミング専門知識を使用することがあり、必ずしも想定通りの専門知識だけを使用するわけではありません。人間があまり得意でない相関関係を見つけることが非常に優れています。
Titansの研究論文とSakana AIの新しいTransformer squared論文の間で、Chat GPT、Claude、Geminiなどの言語モデルを本当にレベルアップさせる可能性のある、大きな飛躍と潜在的な新しいアーキテクチャが見られます。
AIツールのChat GPT、Claude、Geminiは素晴らしいですが、現時点で最高の結果を得るには、まだかなり良いプロンプトを使用する必要があります。そのため、この動画ではHubSpotと提携しました。彼らは最近、生産性とマーケティングのための1000以上のプロンプトを含む無料ガイドを公開したからです。
これは文字通りプロンプトのプレイブックで、非常に多くのプロンプトが含まれています。目次を見てください。マーケティング戦略、ブランド戦略、コピーライティング、ソーシャルメディア、ブランドアイデンティティ、ブランド分析、SEO、有料検索、インフルエンサーマーケティング、価格戦略、ビジュアル制作、ブランドセールス戦略、CRM戦略、生産性など、非常に多くのプロンプトが含まれています。
これはプロンプティングの完全なガイドと言えます。実際、ズームインしてランダムに1つ選んでみましょう。「ペルソナの課題に対するビジネスの独自の販売提案がどのように対応するかを示すインフォグラフィックのコンテンツブリーフを作成し、重要な要点とデータを含める」というプロンプトがあります。これはビジネスに使用できるインフォグラフィック全体をマッピングします。
あるいは、「ペルソナに訴求しながら収益性を維持するための、ビジネスの製品やサービスの最適な価格設定は何か」というプロンプトもあります。このプレイブックには、2025年にビジネスやブランドを成長させるためにChat GPTなどのツールを活用するために必要なすべてのプロンプトが含まれています。これは完全に無料で、説明文のリンクから入手できます。この動画のスポンサーとなってくださったHubSpotに感謝いたします。
今週出た他の研究で、私にとって絶対的に画期的に感じるのは、MicrosoftのこのMatterGenです。これは新しい材料を設計できる生成AIです。Mid Journey、Flux、DALLEなどのツールがプロンプトから全く新しい画像を生成できるのと同じように、MatterGenはプロンプトから全く新しい材料を生成できます。さらに、この研究をオープンソース化し、現在GitHubでMITライセンスで利用可能です。
1980年代の酸化リチウムコバルトの発見は、現在のリチウムイオン電池技術の基礎を築きました。これらの電池は現在、最新の携帯電話や電気自動車、おそらくバッテリーで動作するほとんどのデバイスの電源となっています。
今では、AIが改良されたバッテリー技術、より効率的な太陽電池、大気中の二酸化炭素を捕捉する新材料、より強くて軽い建築材料、より効率的な燃料電池などの新材料を見つけるのを助けることができると想像できます。
画像拡散モデルがノイズのある画像からピクセルの色を修正してテキストプロンプトから画像を生成するのと同様に、MatterGenはランダムな構造から元素の位置と周期的な格子を調整して、提案された構造を生成します。
MatterGenのベースモデルは、Materials ProjectとAlexandriaデータベースから6万8000以上の安定材料で訓練されており、新規で安定した多様な材料を生成する最先端のパフォーマンスを達成しています。
展望セクションでは、「これはバッテリー、磁石、燃料電池を含む幅広い分野での材料設計に大きな影響を与えるでしょう」と述べています。AIが文字通り世界の問題を解決するのを助ける時代に本当に入ってきていると感じます。私たちは今、最高のタイムラインに生きているように本当に感じます。
これが今週のAIニュースのすべてというわけではありません。Minimaxがオープンソースの大規模言語モデル「Minimax o1」を発表しました。ベンチマークテストで比較すると、GPT 4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、その他多くのモデルと同等のレベルを維持しています。
オープンソースモデルでGPT 4oやClaude 3.5 Sonnetレベルに達しているのは、私にとっては常に印象的です。
大規模言語モデルとAIから少し離れて、今週はホワイトハウスからAIに関する少しニュースが出ています。このAI拡散規則を含みます。
ホワイトハウスの声明によると、米国政府はAIを実行するための様々な処理チップとハードウェアの利用可能性を特定の国に制限したいとしています。新しい規則を見てみると、チップ販売の制限は18の主要な同盟国とパートナーには適用されません。約1,700台の高性能GPUに相当する計算能力を持つチップの注文にはライセンスは必要なく、国別のチップ数にもカウントされません。
基本的に、大学、医療機関、研究機関はその閾値以下に収まるはずだと述べています。高いセキュリティと信頼の基準を満たし、緊密な同盟国とパートナーに本社を置く組織は、高度に信頼されたユニバーサル検証済みエンドユーザーのステータスを取得できます。
つまり、米国政府があなたを信頼していれば、より多くのGPUを注文できます。詳細にはあまり立ち入りたくありませんが、基本的に米国政府は、実際に信頼している国にのみ大量のGPUと処理チップを販売することを許可すると述べているのです。
ほとんどの国は依然として少量で購入できますが、これは米国政府がこの技術を中国に与えたくないと言っているように感じます。同盟国と関心のある国のリストにない別の国はイスラエルです。これは興味深いことです。なぜなら、NVIDIAは最近イスラエルの企業を買収したばかりで、バイデン大統領のこの決定に不満を持っていました。
記事を出して基本的に、これは技術の進歩を遅らせることになり、政府の行き過ぎた介入であり、国家安全保障を改善する可能性は低く、アメリカの競争力を弱めることになるだろうと述べています。これが基本的にこの記事でのNVIDIAの主張です。
また、対中国措置という名目で隠されていると主張しており、NVIDIAはこの決定に非常に不満を持っています。バイデンは今週、AIデータセンターの建設を加速させるための別の大統領令にも署名しました。
基本的に、国防総省とエネルギー省に、ギガワット規模のAIデータセンターとクリーンパワー施設を建設する民間企業に連邦用地をリースすることを許可しています。また、連邦機関にAIインフラの許可を優先し、迅速化するよう指示しています。さらに、AIデータセンターを建設する企業が、様々な環境保護機関の煩雑な手続きを回避することも可能にしているようです。
より楽しい話題に移りましょう。Luma LabsがRay 2という新しい動画生成プラットフォームを公開しました。多くの人々が実際にGoogleのV2と比較しており、これまで見た動画はかなり堅実に見えます。
現在画面上でいくつかの例を見ることができます。自然な動きができること、プロンプトの指示に非常に忠実であること、物理法則とシミュレーションについての適切な理解があること、フォトリアリスティックであること、映画的なシーンを作れることなど、彼らのウェブサイトにはあらゆる例があります。
しかし、実際にテストしてみたいと思います。Luma Labsのアカウントに入って、普段テストに使用するプロンプトをいくつか入力しました。月に向かって遠吠えする狼のプロンプトを入れると、2つの動画が生成されました。
これを見ると、狼の首が少し不自然に動き、月が変に動いているように見えますが、最初の方はまあまあ良いと思います。フォトリアリスティックとは言えませんが、要件は満たしています。
次に、いつものローラースケートに乗った猿のプロンプトを試しました。驚くほど悪くありません。この猿は非常に速く動いていて、足が少し混ざっているように見えます。下の方は少し印象が薄く、足が時々入れ替わっているように見えます。
しかし、18ヶ月前と比べると、これらすべてがどれほど進歩したかを考えると、まだ信じられないほど印象的です。
最後に、タコを食べる猫のプロンプトを試しましたが、悪くありません。最初の方は猫がタコを貪り食うように見え、実際にかなり良い出来だと思います。2つ目は…うーん、何が起こっているのかよくわかりません。タコを爆発させているような猫に見え、猫の顔がおかしくなっています。
これは現在Luma Dream Machineで利用可能で、V2のような待機リストはなく、誰でもLuma Labsのウェブサイトで使用できます。
動画の話題に関連して、freepicという会社が、実際に音声を含むAI動画を生成できる機能をリリースしました。少し違和感がありますが、ここまで来たことは非常に印象的ですが、まだ完璧ではありません。
ここには歌う鳥や、雪の中で爆発する缶、レゴのオウムなどがあります。私自身はまだこれを試していません。誰かが実際に指摘したのですが、毎週私はこれらのツイートで「これが私が注目しているニュースです」という投稿をしていて、これは私が見落としていたかもしれないと指摘された1つです。
freepicの話題に関連して、背景を削除できる新機能もリリースしました。これを行えるツールは多くありますが、freepicユーザーはそのアプリ内で直接できるようになったようです。
Runwayから新しい画像生成ツールが登場します。Framesという新しいモデルがあり、現在早期ベータテスターが利用できます。私は彼らのクリエイティブパートナープログラムに参加しているので、早期アクセスがありますが、Runwayは過去にクリエイターパートナープログラムにツールを展開する際、通常1週間程度で広く展開されるので、これもすぐに広く展開されると思います。
いくつかのプロンプトを試してみましょう。まずは通常の月に向かって遠吠えする狼から始めます。実際にかなり速く、1分以内に生成され、これらの画像はすべて印象的です。特に下の2つのカラーパレットが本当に気に入りました。
プロンプトの忠実度を素早くテストしてみましょう。「テレビを見ながらナチョスを食べ、カウボーイブーツを履いた3つ頭のドラゴン」というような、1つのプロンプトにどれだけ多くの要素を詰め込めるかをテストする際の定番プロンプトを試してみました。
これが生成したものを見てみましょう。3つの頭、テレビ、チップス（ナチョスかどうかはわかりませんが）があり、1つのカウボーイブーツを履いていて、側面にもカウボーイブーツがあります。すべての要素は含まれていますが、適切に構成されていません。
これはカウボーイブーツのない2頭のドラゴンのように見えます。まあ、ブーツは側面にありますが…これは2つの頭しか見えません。これには3つの頭とブーツ、ナチョス、テレビがあります。すべての要素が含まれていますが、それらをすべて上手く組み合わせることはできませんでした。しかし、まだ本当に印象的なモデルです。
最後のプロンプトを試してみたいと思います。超リアルにしたいので、下のスタイルから「ハイコントラストウォーム」を選択し、「都市のスカイラインを背景に歩道に立つ女性の写真」というプロンプトを試してみましょう。
これが生成したものを見てみましょう。半分リアルに見えます。最も現実的とは言えません。この1枚は女性は本物に見えますが、構図の仕方が超現実的には見えません。これはただのAIっぽく見えます。この1枚も…まあ悪くはありません。超リアルには見えません。現実の女性がグリーンスクリーンの画像の前に立っているような感じです。
しかし、全く悪くありません。月曜日の午前11時（太平洋時間）のYouTubeチャンネルでのライブストリームで、もっと詳しく試してみて、何ができるか見てみましょう。
今週見つけた別のツールで、まだ試していませんが本当に試すのが楽しみなのは、Korea AIの新しい3Dツールです。見てください。車が写っている画像があり、その車を選択してドラッグアンドドロップで回転させることができます。車を3Dオブジェクトに変換しました。
次にプライベートジェットを画像にドロップし、同様にプライベートジェットを回転させて画像内に配置することができます。また、その画像の残りの部分が3Dでどのように見えるべきかも理解しています。これは私にとってかなり驚くべきことに思えます。
素早くテストしてみましょう。まず月に向かって遠吠えする狼の画像を生成してみましょう。ここにあるこの画像をすぐにダウンロードして、リアルタイムツールに移動します。これが3D画像ツールがあるところです。
ここに狼の画像を取り込みます。画像を右クリックすると、3Dに変換するオプションがあります。3Dに変換してみましょう。狼と月が一体化してしまい、狼の頭が月になっていますが、回転させることができ、リアルタイムで画像が変化するのが見えます。これは面白いですね。
前に作成したこのオークの画像を取り込んでみました。3Dに変換して、もう少し良い結果が得られるか見てみましょう。オークの3Dバージョンが生成されました。ここを選択して回転させることができ、理論的には右側のオークが回転に従うはずですが、うまく同期していないようです。
何か間違ったことをしているのかもしれません。コメント欄で誰かこの新しい3D機能を使ったことがある人がいれば、教えてください。なぜ私のオークが左側で回転させた通りに横向きにならないのか。左側で横向きにすれば、右側も横向きになるはずですよね。何か間違っているのかもしれません。ライブストリームでもっと試してみましょう。
今週は他にもいくつか小さなニュースがありました。手短に紹介していきましょう。Adobeが1クリックで1万枚の画像を編集できる新しいAIツールを発表しました。Firefly Bolt Createは、画像の背景の削除、置換、拡張を大量一括で自動的に行えます。まだ利用できないと思いますが、eコマースサイトを所有していて、サイト上の大量の画像を一度に編集する必要がある人には非常に役立ちそうです。
このBloombergの記事によると、OpenAIやGoogleなどの企業がAIモデルのトレーニングのためにコンテンツに数千ドルを支払っているようです。YouTuberは未使用の動画フッテージをAI企業に販売しています。これまで誰も私に未公開の動画を買いたいと申し出てきませんでしたが、どこにも公開していない動画でお金をもらえるなら喜んで応じます。
個人用セキュリティカメラを作るWiseという企業が、AIを使用して動体検知イベントを要約するようになりました。このウェブサイトで共有されている例のいくつかは面白いものでした。
例えば、「赤ちゃんがベビーベッドから脱出 – 保育室で検知：3人の赤ちゃんがベビーベッドから抜け出すのを助け合っている。8:29に赤ちゃんたちが笑っている」
別の例：「父親と息子たちが野球をプレイ – 車道カメラで検知：父親と3人の男の子が車道で野球をしている。午前10:20に父親が股間に野球ボールを受けた」
Wiseカメラをお持ちの方は、実際に動画フッテージを見なくても何が起こったかがわかるようになるはずです。
同様のニュースで、Appleがテキストメッセージを要約する機能を持っていたのを覚えていますか？「ママが自殺を試みた」という要約が、実際のママのテキストは「ハイキングで死にそうだった」というものだった例などがありました。はい、それらの要約はうまく機能していませんでした。Appleは少なくとも当面、通知の要約を一時停止することを正式に発表しました。もう少し改善できるまでの間です。
この話は私にとって本当に衝撃的です。フランスの女性がAIバージョンのブラッド・ピットに騙され、このスキャマーは、がんで治療費が必要だと主張し、アンジェリーナ・ジョリーとの離婚で資金が凍結されていると言って、この女性から85万ドルを騙し取ることに成功しました。
このスキャマーが使用した写真が気になる方のために、Twitterで公開されています。これらは、がん治療を受けているブラッド・ピットのAI生成写真です。この女性は実際に彼から個人的なメッセージを受け取っていました。
このような事例を指摘する理由は、このような種類の詐欺に引っかかりやすくなっていることを人々に注意喚起したいからです。私たちのような技術に詳しい人々の多くは、特に右下のブラッド・ピットの小さな頭が手術中に飛び出している写真のような赤信号をすぐに見つけられたでしょう。誰が彼のためにその写真を撮ったのでしょうか？
しかし、あなたの家族や愛する人々、特に高齢の方々は、私たち技術に詳しい人々ほど観察力がないかもしれません。そのため、注意を払い、見るものすべてを二度疑うようにするのは良い注意喚起だと思います。
これは非常に興味深いです。Sonyは、オンラインラグを減らすために、カメラを使用してプレイヤーの行動を研究・記録することで、プレイヤーの行動を予測するAIシステムを含む新しい特許を取得しています。
AIの大きな勝利として今週、AIが蛇毒に打ち勝ちました。革新的な蛇毒解毒剤が公開されました。科学者たちは、致死性の蛇毒毒素を中和できる革新的なタンパク質を開発し、従来の抗毒素に代わる有望な、より安全で効果的な代替手段を提供しています。
最後にロボットの動画で締めくくりましょう。これはUnitree G1ロボットで、このロボットの歩行がかなり改善されているのが分かります。しかし、すぐにこのロボットが走るのを見ることになりますが、それは私にとってますます恐ろしくなってきています。
なぜなら、もし本当にロボットの反乱が起きたとき、ロボットが私たちに向かって走ってくることを本当に望むでしょうか？分かりませんが、これらのUnitreeロボットはまだ本当に印象的です。私の考えでは、約16万6000ドルしかかからないことを考えると、ロボット工学が過去1年だけでどれだけ進歩したかは本当に印象的です。
家事や家の周りの作業をしてくれるロボットを家に持てる日もそう遠くないと思います。これらの新しいデモの中には本当にすごいものがあります。実際に数週間前のCESでこれらが歩き回っているのを見ました。本当にクレイジーなものですね。
以上が今週のニュースです。何か新しいことを学び、今週のAIニュースについてより詳しく知ることができたと思います。この動画が気に入ったら、いいねを押してこのチャンネルの登録を検討してください。
毎週AIニュースに関する動画を制作しており、チュートリアルや分析、月曜日のライブストリームも行っています。また、最新のAIツールや最新のAIニュースについて知りたい方は、future tools.のウェブサイトをチェックしてください。
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視聴していただき、このスポンサーのHubSpotに感謝します。今日は私と一緒にオタク的な時間を過ごしていただき、本当にありがとうございます。月曜日のライブストリームでお会いできることを願っています。もしそうでなければ、将来の動画でお会いできることを願っています。本当にありがとうございます。次回お会いしましょう。さようなら。
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