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  • 生成AIに対する新聞協会批判

    生成AIに対する施策を国の委員会が頑張って旗振ってます。 日本(主語がデカい)は色々技術的に遅れているのだから、生成AIで一点突破!欧米に比べてAIに食わせる情報を明文化して規定できていたのは良かったです。 著作権法30条の4は近年まれにみるヒットだと思うのはヨーロッパの規制の厳しさを見るに感じますから。 さて今回は下記の議事次第から放言させてください。 AI時代の知的財産権検討会(第3回)議事次第 令和5年11月7日(火)13:00 ~ 15:00 資料2 一般社団法人日本新聞協会 提出資料(PDF/2,362KB) 諮問機関で両論併記のために既成団体がいちゃも

  • 続ChatGPT調査

    なぜ、論文のタイトルでヒットする特許が重要と言えるのか? これには2つの意味が有り、この論文を理解しパックマンのように飲み込んで 新たな発明を生み出せる技術レベルがあることが担保されている。 もう一つが、論文を早期に捜し出し、試してみる技術力があるということが言えます。 また あまたの単語が有る中でこの語順で表現するのはLLMの推論の通りというのもプレゼンPR時に面白みを感じてもらえる?ところです。 有名論文を基に例を挙げます。 Language Models are Unsupervised Multitask Learners を全文検索したとき Languageの次に Mod

  • ChatGPT特許調査方法

    ChatGPTがピークを迎え、色々ご質問を受けることも多くなりました。 LLMの特許出願やChatGPTなどLLMの最新のロジックを知りたいと言われて 色々試した一例を備忘録として残します。 国を問わず特許庁としてもちゃんと調べたいからか今年の1月IPCに新しい分類を作りました。 後で数字も載せますが今年1年での件数はいずれも中国だけ異次元の件数のため、知りたい情報にたどり着くには別の方法が必要そうです 特許分類、ニューラルネットワーク自体は古くからあるのですが 下記が今年初めに新たに分類付与して紐付けられたのがディープラーニング絡みの一連の方法です。 学習方法のG06

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