Powerful AI Use Cases That Work Today（GPTにて要約）

1. GPT-2 Chatbot (0:29)

   • 結論: GPT-2チャットボットは興味深い開発だが、アクセス性とユーザー体験がまだ最適ではない。

   • 背景: 今後のGPT-5の登場に大きな期待が寄せられているが、その間にGPT-2チャットボットが話題となっている。

   • 具体例: 発表者は、chat.lms.y.orgを通じてGPT-2チャットボットにアクセスできるが、「サイコロを振る」ように望むモデルを得るのが面倒だと説明する。

   • 結論: GPT-2チャットボットはGPT-4よりも改善点があるものの、発表者はGPT-4やOpus 3といった現行の主要モデルに比べて、それほど大きな画期的なものではないと考えている。

2. Claude iOS App (2:28)

   • 結論: 新しいClaudeのiOSアプリはアメリカでしか利用できず、その他の地域の利用者にとって不便である。

   • 背景: 発表者は、ClaudeのiOSアプリがApp Storeで利用可能になったが、発表者の居るポルトガルではアクセスできないと述べる。

   • 具体例: 発表者は、無料または有料のClaudeモデルをモバイルデバイスで使うには、ユーザーがアカウントの国を変更する必要があると説明する。

   • 結論: 発表者はClaudeのiOSアプリリリースを認識しつつ、特定の地域ではアクセスできない制限について触れる。

3. Brilliant (2:48)

   • 結論: Brilliant.orgは、特にAIやテクノロジー関連のトピックについて、インタラクティブで実践的な学習に役立つプラットフォムである。

   • 背景: 発表者は実践的な学習スタイルの好きな人で、Brilliant.orgのインタラクティブなレッスンとproblem-solving型のアプローチが自身の学習スタイルに合っている。

   • 具体例: 発表者は、Brilliant.orgの「LLMsの仕組み」コースを紹介し、ChatGPTなどの現代的なAIシステムの理解を深められると述べる。

   • 結論: 発表者は視聴者にBrilliant.orgのプラットフォムを試すよう勧め、40日間無料体験とアニュアルプランの20%割引についても言及する。

4. Thefastest.ai (4:05)

   • 結論: Thefastest.aiは、さまざまな大規模言語モデルの推論速度を比較できる有用なリーダーボードを提供している。ユーザーやデベロッパーにとって価値のある情報が得られる。

   • 背景: 発表者は、モデルがリクエストを処理し出力を始めるまでの速さを表す推論速度が、言語モデルにとって重要な指標であると説明する。

   • 具体例: 発表者は、Thefastest.aiのリーダーボードで、Mixol 7BモデルがAzure上の最速GPT-4APIの230ミリ秒に対し48ミリ秒という最速の応答時間を示していることを強調する。

   • 結論: 発表者は、Thefastest.aiのリーダーボードを ブックマークする価値があると述べる。

5. Trustworthy Language Model (4:43)

   • 結論: 言語モデルの出力の信頼性を確保することが重要な課題であり、Cleanlab.aiのツールはこの問題に興味深いアプローチを提供している。

   • 背景: 発表者は、言語モデルの大きな限界の1つが、外部のコンテキストやデータを与えた際の出力の予測不可能性であると説明する。

   • 具体例: 発表者は、Cleanlab.aiのツールを実演し、言語モデルの出力に合わせて信頼性スコアが表示されるため、出力の信頼性を評価できることを示す。

   • 結論: 発表者は、Cleanlab.aiのようなアプローチが、正確で信頼できる出力が重要なビジネス利用でのLanguage Modelの未来になると考えている。

6. State of AI Audio (6:18)

   • 結論: 音楽におけるAI生成ボイスの利用は、この技術の可能性と倫理的懸念の両面を浮き彫りにしている。

   • 背景: 発表者は、DrakによるAI生成のTupac and Snoop Doggのボイス使用をめぐる論争と、Randy Travisが自身の声を再現するために AI を使った事例について議論する。

   • 具体例: 発表者は、Drakeによる無承諾のAIボイス使用と、Randy Travisの自身の声を取り戻すためのAI利用を対比させ、この技術の多様な適用と影響を示す。

   • 結論: 発表者は、これらの事例が音楽業界におけるAI生成ボイスの利用をめぐる両面性を表していると指摘する。

7. Huge Audio Updates (7:54)

   • 結論: Audioプラットフォームの更新により、その機能が大幅に改善され、AI音楽制作のためのより強力なツールとなっている。

   • 背景: 発表者は、AI生成曲で知られるAudioプラットフォームが、楽曲の拡張や選択的な編集など、重要な新機能を実装したことを説明する。

   • 具体例: 発表者は、30秒以上の楽曲拡張機能や、部分的な再生成が可能な「ペインティング」機能の追加について詳述する。

   • 結論: 発表者は、これらの更新により AudioがAI音楽制作に使えるより洗練された柔軟なツールになったと述べる。

8. Scrapegraph-ai (8:58)

   • 結論: Scrapegraph.aiは、ウェブスクレイピングと言語モデルのプロンプトを組み合わせ、非技術ユーザーでも容易にウェブサイトのデータを抽出・整理できるツールである。

   • 背景: 発表者は、Scrapegraph.aiがPythonライブラリとWebインターフェイスを持ち、ユーザーがウェブサイトのデータを取得し、言語モデルのプロンプトを使って構造化できると説明する。

   • 具体例: 発表者は、Scrapegraph.aiでApple iPad Proの製品ページからデータを抽出し、機能のリストを生成する過程を示す。

   • 結論: 発表者は、技術スキルが高くない人でも使えるScrapegraph.aiが、ウェブからデータを収集する際に役立つツールだと述べる。

9. Neo + Firefly (9:58)

   • 結論: 異なるAIツールやプラットフォームを組み合わせることで、ユニークで興味深い結果が得られる。

   • 背景: 発表者は、簡単な3DデザインツールのNeoと画像生成プラットフォームのFireflyを組み合わせ、特徴的なスタイルの3Dシーンを作成した事例について説明する。

   • 具体例: 発表者は、ユーザーがNeoで作成した3Dシーンを、Fireflyのリファレンス画像機能を使ってさまざまなスタイルや効果を適用していく過程を詳しく述べる。

   • 結論: 発表者は、AIの真の力はさまざまなツールや手法を組み合わせることにあり、視聴者にもAI駆動のプラットフォムやアプリを統合的に活用することを勧める。