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攻略情報
  • MITとGoogleがチームを組んでStableRepテクノロジーを起動してAIを使用して画像を生成して効率的なAIモデルをトレーニングします

    MITとGoogleがチームを組んでStableRepテクノロジーを起動してAIを使用して画像を生成して効率的なAIモデルをトレーニングします

    MITとGoogleは、AI世代の画像を通じて効率的なAIモデルをトレーニングするために、StableRepテクノロジーを起動するために協力しています。このテクノロジーは驚くべき成果を達成しましたが、遅い速度やセマンティックの不一致などの問題があります。基礎となるモデルには、実際のデータトレーニングが必要です。このテクノロジーはすでにGitHubのオープンソースであり、市販の可能性がありますが、画像の生成時間は長く、コストが高くなる可能性があります。
    2025-02-26
  • WMSシステムとERPシステムの違いは何ですか?

    WMSシステムとERPシステムの違いは何ですか?

    倉庫管理システム (WMS) およびエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムは、企業が効率の向上とコスト削減のために活用するテクノロジ プラットフォームです。 WMS は主に倉庫業務、在庫管理、注文の最適化に焦点を当てています。
    2025-02-26
  • 1年以内に国のChatGptの開発現象と問題を振り返る

    1年以内に国のChatGptの開発現象と問題を振り返る

    この記事では、CHATGPTのリリースの最初の記念日以降、大規模なモデルテクノロジー、アプリケーション、ガバナンス、その他の側面の進捗状況をレビューします。過去1年間で、国内の大きなモデルの数は100を超えており、アプリケーションも急速に増加しています。上位の大きなモデルのパフォーマンスは、GPT3.5を上回ると主張していますが、グローバルなトップレベルにはまだ特定のギャップがあります。同時に、「砲撃」などの問題は、大きなモデルの分野でも発生しています。
    2025-02-26
  • Ofcomの研究：英国のティーンエイジャーのほぼ80％が一般的な人工知能を使用しています

    Ofcomの研究：英国のティーンエイジャーのほぼ80％が一般的な人工知能を使用しています

    Ofcomの調査によると、英国の13歳から17歳のティーンエイジャーの79％が現在、生成AIツールを使用しており、7〜12歳の子供の40％もそれを使用しています。さらに、この調査では、8〜17歳の5人に1人以上が偽のソーシャルメディアプロファイルを持っているのに対し、成人インターネットユーザーの31％のみが生成AIを使用していることがわかりました。
    2025-02-26
  • AIアプリケーションフィールドに焦点を当てるためにAI部門のフローを設定しました

    AIアプリケーションフィールドに焦点を当てるためにAI部門のフローを設定しました

    Bytedanceは最近、テクノロジー担当副社長のHong Dingkunが率いる新しいAI部門であるFlowを設立しました。この部門のビジネスリーダーは、バイテダンスモックアップチームの責任者であるZhu Wenjiaです。フロー部門は、AIアプリケーションに焦点を当てています。 bytedance内で、Flowは、チームがbytedanceの子会社であることを示す募集の発表を発表しました。
    2025-02-26
  • 人類の最新のクロード2.1リリーススパークスは論争、コンテキストウィンドウ200Kパフォーマンスの論争

    人類の最新のクロード2.1リリーススパークスは論争、コンテキストウィンドウ200Kパフォーマンスの論争

    Claude 2.1のAnthropicの最新リリースは、最大200kのコンテキストウィンドウで広範囲にわたる注目を集めていますが、マスターGreg Kamradtの実際のテストでは、90k後にパフォーマンスが急激に低下し、誤ったラベルを介して論争を引き起こしていることがわかりました。 GPT-4Turboと比較して、Claude 2.1の200kのコンテキスト長の検査
    2025-02-26
  • Openaiの内部混乱：変化は、人類よりも株主に多くの利益をもたらします

    Openaiの内部混乱：変化は、人類よりも株主に多くの利益をもたらします

    ガーディアンは、Openai取締役会の再編成に応じて、会社が利益志向であるかどうかについて人々が疑問を投げかけていると述べた。 Openaiはもともと、普遍的な人工知能を可能にするように設計された非営利ラボでした。 Altmanの解雇は内部紛争を引き起こし、新しい取締役会はより賛成派志向です。人々はAIの開発にますます注意を払っています。
    2025-02-26
  • Airbnbの共同設立者警告：設計者はAIの開発に参加する必要があります。

    Airbnbの共同設立者警告：設計者はAIの開発に参加する必要があります。

    Airbnbの共同設立者であるBrian Cheskyは、デザイナーに独占インタビューで、人工知能（AI）の開発に参加しなければならないと警告し、疎外されます。彼は、デザイナーがAIの変更に適応しておらず、エンジニアの部下になると述べた。 Cheskyは、AIがビジネスにマイナスの短期的な影響を与える可能性があると考えていますが、設計者は新興技術の問題を受け入れるべきです。
    2025-02-26
  • 英国の学生はAIを使用して児童性虐待の引用の画像を作成します

    英国の学生はAIを使用して児童性虐待の引用の画像を作成します

    英国の学生は、人工知能を使用して、子どもの性的虐待を含む画像を作成し、専門家の警告を引き起こします。このイメージは驚くほど現実的であり、一部の専門家は、子どもの性的虐待資料の拡大を防ぐために、より良いシステムを確立するために緊急の措置を講じるよう学校に呼びかけています。児童保護グループは、新しいテクノロジーを使用して有害な画像を作成することは驚くことではないと述べ、緊急の行動を求めました。
    2025-02-26
  • 大規模な言語モデル（LLM）は、推論のエラーを検出するのが困難ですが、修正することができます

    大規模な言語モデル（LLM）は、推論のエラーを検出するのが困難ですが、修正することができます

    今年、大規模な言語モデル（LLMS）は、特に自然言語処理においてAIコミュニティから注目を集めています。新しい研究では、LLMは推論タスクでエラーを見つけるのが難しいことがわかりましたが、エラーは提案されたバックトラッキング方法を介して修正できます。調査によると、LLMは自己修正推論エラーができませんが、エラー情報を提供するときにバックトラッキング方法を使用して修正できることが示されています。
    2025-02-26
  • ムスクはOpenai理事会の不思議な決定に従います、Altmanの帰還は重要な質問に答えることができません

    ムスクはOpenai理事会の不思議な決定に従います、Altmanの帰還は重要な質問に答えることができません

    ムスクは、オープンの取締役会の不思議な決定に従っており、アルトマンの帰還は重要な質問に答えることができません。 Openaiのコア科学者Sutskeverと会社のCEO Altmanの運命は、広範囲にわたる注目を集めています。マスクは、サツケイバーが会社で見たものに強い関心を示しました。ネチズンはこれを表現しています
    2025-02-26
  • LQ-LORA：低ランクの量子化マトリックス分解は、大規模な言語モデルの効率的な微調整に役立ちます

    LQ-LORA：低ランクの量子化マトリックス分解は、大規模な言語モデルの効率的な微調整に役立ちます

    LQ-LORAは、LORAに基づいた革新的なバリアントであり、低ランクの量子化マトリックス分解を介して大規模な言語モデルの効率的な微調整を可能にします。整数線形プログラミングテクノロジーは、メモリ効率を改善し、パフォーマンスの他のベースライン方法よりも優れていることを実験的に証明するために使用されます。このテクノロジーは、AIの新しいデータセットに適応する際の言語モデルのメモリとコストの課題を解決する上で非常に重要です。
    2025-02-26
  • サムスンは、Galaxy S24が「人工知能電話」になることを確認しています

    サムスンは、Galaxy S24が「人工知能電話」になることを確認しています

    Samsungは、Galaxy S24を人工知能電話として発売することを確認しました。電話は人工知能に焦点を当て、複数のAI機能をもたらします。 SamsungはAI関連の商標を申請し、Galaxy S24シリーズがリリースされたときのAIの重要性をさらに強調しました。さらに、サムスンは、ARメガネなどを含む他の商標の識別を確保したいと考えています。
    2025-02-26
  • TencentアップグレードAngel Framework、および大規模なモデルトレーニングの効率は2.6倍増加します

    TencentアップグレードAngel Framework、および大規模なモデルトレーニングの効率は2.6倍増加します

    Tencentは最近、独自の機械学習フレームワークのAngelをアップグレードし、大規模なモデルトレーニングの効率を2.6倍改善しました。 Storageの多次元並列最適化を使用して、AngelPtMフレームワークは大規模なモデルトレーニングの安定性を改善します。 AngelHCF推論フレームワークが起動され、推論速度が1.3倍増加しました。 1000億の大規模なモデルのトレーニングは、コンピューティングパワーコストの50％を節約し、単一のタスクをサポートできます
    2025-02-26
  • Lecunは強調する：スーパーAIは人間を支配していません、それはソースに開かれている必要があります

    Lecunは強調する：スーパーAIは人間を支配していません、それはソースに開かれている必要があります

    人工知能の分野の重要な人物であるLecunは、彼の最新のインタビューで、将来、Super AIは人間を支配しないが、インタラクティブな仲介者になると指摘しました。彼は、企業の独占を避け、誰もが学習と最適化に参加できるようにするために、オープンソースが必要であると強調しました。 Lecunは、インテリジェンスには支配と必要な関係がないと考えており、アクションシーケンスの結果を予測し、人工知能を改善する世界モデルの確立を求めています。
    2025-02-26
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