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攻略情報

Microsoft GenAI チームは、より小型で安価な AI モデルの構築に重点を置いています

Microsoft GenAI チームは、スーパーコンピューター上で人工知能モデルを実行する際のコストを削減し、スケーラビリティを向上させるために、より小型で経済的な言語モデルの構築に取り組んでいます。チームはミーシャ・ビレンコ氏が率い、Azureクラウド部門の一員となる。この動きは、クラウド人工知能サービス企業にとって重要な進展であり、より多くの用途で使用できるようになります。

2025-01-30
Anthropic、音楽出版社差し止め申し立てに反撃：著作権で保護されたコンテンツを LLM トレーニングデータとして使用することは正当化される

音楽出版社はAnthropicに対して仮差止命令を申し立てたが、Anthropicは著作権で保護されたコンテンツをLLMトレーニングデータとして使用することは合理的であると指摘し、差止請求を却下した。同社は、著作権で保護されたコンテンツに関する許可を取得するためのトレーニングシステムは、今日の汎用 AI ツールの終焉を意味すると考えています。

2025-01-30
Artisse AI は、より現実的な AI 写真アプリケーションを構築するために 670 万ドルを調達

AI 写真アプリの Artisse は、AI が生成した写真のリアリズムの向上に注力するために 670 万ドルの調達に成功したと発表しました。ユーザーは写真をアップロードし、AI モデルをトレーニングし、テキストまたは画像のプロンプトを使用してさまざまなシーン、ポーズ、スタイルの新しい写真を生成できます。同社は無料の写真とサブスクリプションモデルを通じて利益を上げており、2023 年までに 100 万枚に達すると予想しています。

2025-01-30
Meta はニューヨーク大学と提携し、家庭環境の清掃というタスクを実現するロボットフレームワーク OK-Robot をリリースしました。

Meta はニューヨーク大学と協力して、OK-Robot ロボットフレームワークをリリースしました。このフレームワークには最先端の視覚言語モデルが組み込まれており、成功率は 82% です。 OK-Robot は事前トレーニングを必要とせず、実際の家庭環境で実行できるため、日常業務においてロボットに新たな可能性をもたらします。このフレームワークは 10 の実際の家庭環境でテストしたところ良好なパフォーマンスを示し、家庭での AI の準備を整えました。

2025-01-30
MIT の研究: AI はまだコストが高すぎるため、あなたの仕事を置き換えることはありません

MITが実施した新しい調査では、人工知能技術のコストが高いため、雇用主は既存の従業員を引き留める傾向が強まる可能性があることが判明した。テクノロジーの発展につれて AI の導入コストは低下するとしても、ほとんどの企業でコンピュータービジョンの使用が経済的に実行可能になるまでにはまだ数十年かかるでしょう。 MIT の研究は、AI が仕事を代替することについての懸念をいくらか和らげます。

2025-01-30
Google、Bardなどの製品のトレーニングを支援したAIデータ会社Appenとの契約を終了

Googleは、BardやSearchなどのGoogle製品向けに大規模な言語モデルAIトレーニングを提供してきたオーストラリアのデータ会社Appenとの契約終了を発表した。この決定により、Appen は収益に重大な影響を及ぼし、AI 業界内で人間の労働者の賃金と労働条件に関する懸念が高まりました。 GoogleはAppenと連携すると発表

2025-01-30
ComfyUI が新しい InstantID 機能を開始し、9 つのスタイルの選択肢を提供

ComfyUI は最近、ロールのメンテナンスをより簡単かつ効率的に行うために InstantID 機能を開始しました。ユーザーは 9 つの異なるスタイルから選択して、パーソナライズされた役割を維持できます。ローカルモデルとハブモデルをサポートし、芸術的な視覚化ワークフローと組み合わせることで、より多くの選択肢とより豊かなユーザーエクスペリエンスを提供します。 InstantID モデルがリリースされ、優れたテキストを編集可能に

2025-01-30
ワシントン大学、大規模モデルのチューニング効率を向上させるエージェントチューニング手法を発表

Webmaster Home は、ワシントン大学が、小規模な調整済みモデルと調整されていないモデルの予測結果を比較することで、モデルの重みに触れることなく大規模なモデルの効率的な調整を実現できる代理調整手法を発表したと報告しました。この方法では、デコード中にトレーニングの知識をより適切に保持し、チューニングの効率を向上させることができます。エージェントのチューニングパフォーマンスは、研究者によって LlAMA-2 の 13B および 70B のオリジナルモデルでテストされました。

2025-01-30
どのスポーツに誰もが認めるヤギがいますか?

スポーツ界では、傑出した功績を残したアスリートを讃える「GOAT（Greatest Of All Time）」。バスケットボールの分野では、マイケル・ジョーダンが一般的にGOATとみなされ、サッカーの分野ではメッシとロナウドが先頭に立ち、テニスではフェデラー、ナダル、ジョコビッチの間で熾烈な競争が繰り広げられている。

2025-01-30
トレーニングなしで値をリアルタイムで動的に調整: オープンソースの値調整メソッド OPO を提出し、クローズドソースとオープンソースの大規模モデルの両方に適用可能

人工知能技術の発展に伴い、GPT-4に代表される大規模言語モデルはその強力な能力で社会に大きな影響を与えています。新しいメソッド OPO は、モデルを再トレーニングする必要がなく、リアルタイムで動的に値を調整する必要がなく、調整方法は便利で高速です。研究者は OPO 手法を使用して、大規模なモデルを法的および倫理的基準に適合させます。大型モデル自体の安全性

2025-01-30
Yann LeCun: 生成モデルはビデオの処理には適していない、AI は抽象空間で予測を行う必要がある

この記事では、世界経済フォーラムで講演したヤン・ルカン氏が、現在広く使われている生成モデルはビデオデータの処理には適していないと述べた。ビデオデータは AI にとって新たな課題です。AI によるビデオの理解はピクセル空間での予測に依存することはできず、抽象表現空間で予測する必要があります。また、原因と結果を理解することが未来を築く上で重要であるとも述べました。

2025-01-30
2025-01-30
「Coaxing Simulator」は爆発的な人気を誇り、70 万人のユーザーがオンラインでサイバーガールフレンドを説得しています。 1 日で 10 億トークンが燃焼

「Coaxing Simulator」は人気の AI アプリケーションで、24 時間以内にオンラインでサイバーガールフレンドを説得するために 70 万人のユーザーを魅了しています。このゲームでは、ユーザーはカップルの口論の場面に反応し、仮想のガールフレンド/ボーイフレンドを説得して許してもらう必要があります。ゲーム内の AI ガールフレンドは非常に機知に富み、彼女をうまく説得すると、より高い寛容値を得ることができます。

2025-01-30
Yann LeCun: 生成モデルはビデオの処理には適していません。AI はビデオを理解し、抽象空間で予測を行います。

チューリング賞受賞者でメタ社のチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏は、世界経済フォーラムで、生成モデルはビデオの処理には適しておらず、AIは抽象空間で予測を行う必要があると指摘した。インターネット上のテキストデータが枯渇するにつれて、AI 研究者はビデオに注目し、因果関係を理解することが将来の AI システムにとって重要であることに気づきました。そこで、新モデルは、

2025-01-30
安定した拡散サンプラーを選択するにはどうすればよいですか? Popular Science 安定拡散サンプラー作業ガイド

この記事では、安定拡散サンプラーの選び方に関する一般的な科学ガイドを紹介し、さまざまなサンプラーの長所と短所、選択方法とアプリケーションシナリオを紹介および比較します。

2025-01-30

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