GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence

https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/

●【X @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Youtube @mossanhoshi7158】 https://www.youtube.com/@mossanhoshi7158 ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi

#OpenAI #LLM #

※読んでいる内容が画面上側に見切れている箇所があります。記事と併せて見ていただくのがオススメです ●記事(中身は同じ) - note https://note.com/mossan_hoshi/n/n1292949befd1 - zenn https://zenn.dev/mossan_hoshi/articles/20230613_active_listening ●書籍「The Art of Active Listening」 https://learning.oreilly.com/library/view/the-art-of/9781523003907/ ※本動画の音声はmossan-hoshi本人の音声を学習したRVCモデルで変換しています(音質改善用) ●【Twitter @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Youtube @mossanhoshi7158】 https://www.youtube.com/@mossanhoshi7158 ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi ●【Qiita @mossan_hoshi】 https://qiita.com/mossan_hoshi

00:00 - はじめに 01:11 - アクティブリスニングとは 03:11 - アクティブリスニングのコツ 05:59 - 障害となるもの 07:16 - されるとどう感じる？ 09:38 - アクティブリスニングの流れ 12:50 - 関連プラクティス(1on1) 14:14 - 関連プラクティス(ユーザーテスト) 15:12 - 関連プラクティス(マインドフルネス) 16:25 - まとめ

●記事(中身は同じ) - note https://note.com/mossan_hoshi/n/n6e8b845bbe87 - zenn https://zenn.dev/mossan_hoshi/articles/20230613_mob_programming ●書籍「Code with the Wisdom of the Crowd」 https://learning.oreilly.com/library/view/code-with-the/9781680506297/f_0000.xhtml ※本動画の音声はmossan-hoshi本人の音声を学習したRVCモデルで変換しています(音質改善用) ●【Twitter @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Youtube @mossanhoshi7158】 https://www.youtube.com/@mossanhoshi7158 ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi ●【Qiita @mossan_hoshi】 https://qiita.com/mossan_hoshi

00:00 - はじめに 01:04 - モブプログラミングとは 03:20 - ペアプロとの違い 04:18 - 進め方 07:10 - 気を付けるべきこと(タイピスト) 09:22 - 気を付けるべきこと(ナビゲーター) 10:41 - モブプログラミングに向いている問題 12:34 - モブプログラミングが向いていない問題 13:30 - 問題の解決策が全員すぐに思い付かないとき 14:45 - 人間関係の重要さ 16:59 - メンバーの個性(強み/弱み) 17:46 - オンボーディング時の注意点 18:31 - アンチパターン(エキスパート×ビギナー) 20:31 - ストロングスタイルモビング 21:33 - リソース効率／フロー効率 22:55 - 高速道路の例え 24:11 - リーン思考(特にWIP)との関係 25:04 - おまけ(ドレフェスモデル) 25:48 - まとめ

●書籍「AIアートの新時代：CLIPとStable Diffusionを活用した画像生成技術とその応用」 - Booth https://koshian2.booth.pm/items/4820110 - 技術書典14 https://techbookfest.org/product/8CFiatcRSM9D88iAupz5LD?productVariantID=7EwE78D2TwYBXHTxwRJwzc - 著者：こしあん /しこあん/じゅ～し～すくりぷと - Twitter https://twitter.com/js_koshian2 - Blog https://blog.shikoan.com/ ※本動画の音声はCommon Voice(CC-0)の音源を学習したRVCモデルで変換しています ●【Twitter @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Youtube @mossanhoshi7158】 https://www.youtube.com/@mossanhoshi7158 ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi ●【Qiita @mossan_hoshi】 https://qiita.com/mossan_hoshi00:00 - 書籍概要

03:14 - 内容(前半) 06:15 - 内容(後半) 10:39 - 本書のいい点 11:44 - 本書の悩ましい点 13:21 - さいごに(注意事項！)

ライセンスがクリアな音源をもとに作成したRVC(AIボイスチェンジャー)独自モデルの変換比較です 00:00 【元音源】 00:12 【モデル１】「女性。クール」 00:24 【モデル２】「女性。かわいい」 00:36 【モデル３】「男性。さわやか」 00:49 【モデル４】「女性。お姉さん」 01:01 【モデル５】「女性。普通の子」 01:13 【モデル６】「女性。ハスキー」 01:26 【モデル７】「自分」 【モデル1】Common Voiceの音源(CC-0)をもとにRVCで学習したモデルで変換しています 【モデル2】tatoebaに公開されたyomiさん音源(CC BY-NC 4.0)をもとにRVCで学習したモデルで変換しています( https://qiita.com/yarimoto/items/98711f23f90ea068730b#3-tatoeba ) 【モデル3】以前「松風」という名前で活動していた現「待ち人」氏が松風時代に公開したITAコーパス(CC-BY。 https://twitter.com/mochi_jin_voice/status/1424789247014309888 )をもとにRVCで学習したモデルで変換しています 【モデル4】SpeedSpeech-JA-2022(CC BY-NC 4.0。 https://ast-astrec.nict.go.jp/release/speedspeech_ja_2022/download.html )をもとにRVCで学習したモデルで変換しています 【モデル5】Common Voiceの音源(CC-0)をもとにRVCで学習したモデルで変換しています 【モデル6】Common Voiceの音源(CC-0)をもとにRVCで学習したモデルで変換しています 【モデル7】自分の声を学習したモデルです。自分→自分の変換でも(モデルの音質がいい場合は)音質向上や音量ノーマライズ効果が得られます

●モデル作成手順等 https://zenn.dev/mossan_hoshi/scraps/249c1b5c9d7131 ● 画面付きの動画 https://youtu.be/eF1WPA3-aDE ●【Twitter @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi ●【Qiita @mossan_hoshi】 https://qiita.com/mossan_hoshi

ボイスチェンジ

前回投稿したエピソード( https://podcasters.spotify.com/pod/dashboard/episode/e237bbf )をAIボイスチェンジ(RVC)したものです。

詳しくはこちら( https://zenn.dev/mossan_hoshi/scraps/249c1b5c9d7131 )を参照してください

● ちょくちょく変な音が入るのはSEを無理やり変換しようとしているためです

● 画面付きの動画はこちら https://youtu.be/FeOhXSPZbYw ● 「Generative Deep Learning, 2nd Edition」 https://learning.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781098134174/

● 「Generative Deep Learning」 https://learning.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781492041931/

● 「全エンジニアが使うべき！「オライリーサブスク」を全力で紹介！」 https://zenn.dev/mossan_hoshi/articles/20230128_oreilly_learning

● 「【図解】ストーリーでわかる！ソフトウェアアーキテクチャ13選」 https://zenn.dev/mossan_hoshi/books/b2326637fec195

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● 画面付きの動画はこちら https://youtu.be/k8LXXCIlA9A
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