Here's How Google Knows in Less Than 5 Minutes if Someone Is a Great LeaderAfter years of study, Google uses a few simple questions to identify the company's best leaders.
Google Research LUMIERE A Space-Time Diffusion Model for Video Generation Read Paper
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
米Googleは12月13日（現地時間）、医療業界向けの新しい大規模言語モデル（LLM）、「MedLM」を発表した。このLLMは医療関連の膨大なデータセットでトレーニングされており、医療研究、医療診断、医療文書作成など、多様な医療用途に使用できるとしている。まずは米国で、Google CloudのAI統合プラットフォームである「Vertex AI」を介して提供を開始した。 MedLMは、「PaLM 2」をベースにしており、医療文書の理解と生成に特化した複雑なタスク向けの大容量モデルと、医療データの分析と予測に特化した、タスク間のスケーリングに適した中程度のサイズで微調整が可能なモデルが用意されている。 向こう数カ月中に、GeminiベースのモデルをMedLMスイートに導入する計画だ。 米医療サービス大手のHCA Healthcareは、医師がハンズフリーデバイスで患者との会話から正確でタイ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI がその計り知れない可能性を発揮するには、広くアクセス可能であり、さまざまなサービスに簡単に統合できる必要があります。そのため、Google はこのたび Vertex AI Search and Conversation の一般提供を開始し、生成検索やチャット アプリケーションを作成する複雑さを抽象化できるようにしています。これらのプロダクトにより、ML の専門知識がほとんどない開発者であっても、わずか数時間でインテリジェントなアプリを構築し、デプロイできるようになります。 Vertex AI Search and Conversation は、Generative AI App Builder 上のエンタープライズ検索と Generative AI App
Project IDX is an AI-assisted workspace for full-stack, multiplatform app development in the cloud. With support for a broad range of frameworks, languages, and services, alongside integrations with your favorite Google products, IDX streamlines your development workflow so you can build and ship apps across platforms with speed, ease, and quality. Get to work quickly, wherever you areProject IDX
Google、iPaaS「Application Integration」正式リリース。Salesforceやkintone、BigQuery、MySQLなど多数のサービスをGUIで接続 Google Cloudは新サービス「Applicatoin Integration」の正式リリースを発表しました。 Application Integrationは、さまざまなサービスを統合する、いわゆる「iPaas」（Integration PaaS）と呼ばれるサービスです。 Announcing the general availability of Application Integration—part of our Integration Services portfolio to help you connect your apps visually, with no code Get st
米Googleは6月15日（米国時間）、ドメイン登録サービス「Google Domains」の提供を終了すると発表した。事業を米Squarespaceに売却する。同社は約1000万個のドメインを含む関連の資産をGoogleから引き継ぐ。 事業の譲渡により、Google Domainsのユーザーが直ちに対応を行う必要はないという。現地の規制当局から事業売却が承認され次第、ドメインや顧客の管理をSquarespace社に移転する。規制当局の承認は2023年後半に完了する見込み。 Google Domainsのヘルプサイトによれば、当面はGoogle Domains経由で引き続きドメインを管理できるが、移行期間を経てSquarespaceアカウントでの管理に移行することになる。Googleは「可能な限りシームレスに行えるようにする」としている。 ドメインの更新価格について、Squarespace
Googleは3月1日、オンラインで記者会見を開き、日本のプログラミング教育を支援するカリキュラム「CS First」を公開したと発表した。 「CS First」のイメージ まず、文部科学省初等中等教育局 学校デジタル化PT 情報教育振興室 室長補佐の大塚和明氏は、学校におけるプログラミング教育に関して「新学習指導要領において、小・中・高等学校の共通のポイントとして言語能力と同様に情報活用能力を『学習の基盤となる資質・能力』と位置付けている。また、学校のICT環境整備とICTを活用した学習活動の充実に配慮することも明記している」と説明する。 文部科学省初等中等教育局 学校デジタル化PT 情報教育振興室 室長補佐の大塚和明氏 2020年度の学習指導要領改訂に伴い、小学校におけるプログラミング教育が必修化されており、GoogleではGoogle.orgを通した特定非営利活動法人である、みんなの
Googleは、機械学習のひとつ、深層強化学習を利用して、コンピューターチップを短期間で設計する手法を開発した。その手法を使うと、通常数カ月かかる処理を6時間以下に短縮し、性能や消費電力は同等かそれ以上のチップデザインを導き出せる。既に、次世代のAIプロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」の設計にも利用された。研究結果は、2021年6月9日付けの『Nature』に掲載されている。 ムーアの法則とデナード則の速度が鈍化する一方、人々がコンピューターに求める性能は指数関数的に増加している。コンポーネントや配線など、コンピューターチップの物理的なレイアウトを決める「フロアプランニング」は、チップの性能に関わる重要な作業だ。しかし、過去50年にも及ぶ研究にも関わらず、この工程は自動化できていないため、専門のエンジニアが多くの時間と労力をかけて製造可能なレイアウトを作成し
先日のGoogle I/O 2021基調講演で、Google DocsやSpreadsheetを含むスイートであり、GSuiteからブランド名が変わったGoogle Workspaceにかなり大掛かりなアップデートをこれから年末にかけてロールアウトされることが発表されました。 Smart Canvasと名付けられたこの新機能はなにか単一の機能というよりは、Google Docs, Spreadsheets, Slides, Meet など、すべてのサービスを結びつける体験の変化という側面が強いので説明が難しいのですが、一言でいうと「まるでnotionのように利用できるようになる」と表現すれば伝わる人には伝わると思います。 まずは短い動画でその雰囲気を確かめてください。 おそらくわかったような、わからなかったような気分になると思いますが、この動画には過去10年ほどGoogle Docsが避け
Google、ノーコードで業務用ボットを作る「AppSheet Automation」正式リリース。請求書やレシートを受け取ると、内容を読み取り、承認者へメールなど自動化 Googleは、ノーコード開発ツールの「AppSheet Automation」を正式リリースしました。 AppSheet Automation is now GA. Reclaim time and talent by empowering everyone in your organization to build custom business apps with automated workflows—all with #nocode. Learn more and start automating today ↓ https://t.co/HYHL6y3UU9 — Google Cloud (@googlecl
はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian｜note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ
// Good: choose between two options as appropriate (see below). import * as ng from '@angular/core'; import {Foo} from './foo'; // Only when needed: default imports. import Button from 'Button'; // Sometimes needed to import libraries for their side effects: import 'jasmine'; import '@polymer/paper-button'; Import paths TypeScript code must use paths to import other TypeScript code. Paths may be r
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AI を活用する組織は、特に困難な課題の解決にデータと機械学習を利用し、その成果を得ています。 「自社の価値を生み出すワークフローに 2025 年までに AI を完全に取り込んだ企業は、120% 以上のキャッシュ フロー成長によって、2030 年の世界経済で優位に立てることになる」1と McKinsey Global Institute は述べています。 しかし、これは現時点では容易なことではありません。機械学習（ML）システムは、適切に管理されないと技術的負債を生み出してしまうという特異な性質を備えています。従来のコードのメンテナンス上の諸問題に加えて、ML 固有の別の問題を抱えているのです。すなわち、ML システム特有のハードウェアとソフトウェアの依存関係があり、コー
Craig WileyDirector of Product Management, Cloud AI and Industry Solutions AI-driven organizations are using data and machine learning to solve their hardest problems and are reaping the rewards. “Companies that fully absorb AI in their value-producing workflows by 2025 will dominate the 2030 world economy with +120% cash flow growth,”1 according to McKinsey Global Institute. But it’s not easy rig
始める 初めてのアプリを作成することから始めてみましょう。トレーニング コースを活用して理解を深めるほか、ご自身でアプリ開発を習得することもできます。
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