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  • 「SkebはツールとしてのAI利用を認めていない」 創業者が明言 規約には4年前から記載
    「SkebはツールとしてのAI利用を認めていない」 創業者が明言 規約には4年前から記載。 「Skebでは現在、ツールとしてのAIの利用を一律して認めていない」──イラスト発注サイト「Skeb」を運営するスケブ(東京都港区)の創業者のなるがみ(@nalgami)さんは10月5日、Twitter上にこんな投稿をした。画像生成AI「NovelAI Diffusion」(NovelAI)が話題になっていることを受け、AIについて自身の意見を述べている。
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  • 「われわれはNovelAIと関係ない」──海外のイラストサイト「Danbooru」が日本語で声明
    「われわれはNovelAIと関係ない」──海外のイラストサイト「Danbooru」が日本語で声明。 海外のイラストサイト「Danbooru」は10月5日までに、画像生成AI「NovelAI Diffusion」(NovelAI)と無関係であると主張する声明を発表した。声明は英語と日本語で記載。「最近話題になっているNovelAIのことでお悩みになっている絵師様へ」とし、メッセージを公開している。
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  • ドローンが飛びながら建物を3Dプリント 英ICLなどが発表 将来は高層ビルの造形も
    ドローンが飛びながら建物を3Dプリント 英ICLなどが発表 将来は高層ビルの造形も。 英Imperial College London、英Imperial College London、英University of Bath、ドイツのTechnical University of Munich、米University of Pennsylvania、スイスのEMPAによる研究チームが発表した論文「Aerial additive manufacturing with multiple autonomous robots」は、ドローンを用いて3Dプリントを実行するシステムを提案した研究報告だ。自律飛行しながら素材を押し出し、積み重ねるように造形していく。
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  • 「オススメ表示」をハッキング 気が付かれないように表示内容を操作 中国などのチームが発表
    「オススメ表示」をハッキング 気が付かれないように表示内容を操作 中国などのチームが発表。 中国の南京大学、香港理工大学、香港城市大学の研究チームが発表した論文「Knowledge-enhanced Black-box Attacks for Recommendations」は、ユーザーに応じてお勧めするコンテンツを選ぶレコメンダーシステムにハッキング攻撃を仕掛ける手法を提案した研究報告だ。
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  • 「テレワークは生産性を下げる」は妄想か? 社員を監視したいリーダー層にMicrosoftが警鐘
    「テレワークは生産性を下げる」は妄想か? 社員を監視したいリーダー層にMicrosoftが警鐘。 COVID-19の終息傾向を受け、多くの企業がオフィスの再開・テレワークの縮小に踏み切っている。しかし「家族の介護があるために自宅にいられる時間を増やしたい」「遠隔地に住んでいるが希望の会社・職種で働きたい」などの理由から、パンデミック後もテレワークを継続する(あるいは通勤とテレワークを併用する「ハイブリッド型」で働く)ことを願う労働者も少なくない。
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  • “推し”応援する広告を渋谷に 資金集めから権利処理まで支援するサービス、READYFORなど展開
    “推し”応援する広告を渋谷に 資金集めから権利処理まで支援するサービス、READYFORなど展開。 広告代理店の東急エージェンシー(東京都港区)は10月4日、クラウドファンディングサービスを運営するREADYFOR(東京都千代田区)と共同で個人ファンの“推し活”を支援する新サービス「FUN FLAG」を始めると発表した。東京・渋谷の東急線各駅などに“推し”を応援する広告を掲出できるという。
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  • 「謝罪した後にSNSで炎上」、原因の1位は「遅かったため」 クオカード調べ
    「謝罪した後にSNSで炎上」、原因の1位は「遅かったため」 クオカード調べ。 消費者に謝罪した経験のある企業担当者の4割が「謝罪後にSNS炎上した」と回答した──プリペイドカード「QUOカード」を発行するクオカード(東京都中央区)は9月30日、そんな調査結果を発表した。その理由として最も多かったのは「謝罪タイミングが遅かった」(49.4%)で、同率で「謝罪内容が二転三転した」「誠意が伝えられなかった」(36.1%)が続いた。
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  • 文章から“3Dモデル”をAIが生成 米Googleなどが「DreamFusion」を開発
    文章から“3Dモデル”をAIが生成 米Googleなどが「DreamFusion」を開発。 米Google Researchと米UC Berkeleyの研究チームが発表した論文「DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion」は、テキストから3Dオブジェクトを生成するシステムを提案した研究報告だ。事前に学習したテキストから2D画像を生成する拡散モデルを用いて、テキストから3次元への合成を実行する。
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