メタ、EU選挙前に虚偽情報の対策強化

Llama 4がVertex AIに登場：Metaの最新モデルをワンクリックでデプロイ、AI開発の新時代へ

先日、Google Cloud Platformは、Vertex AI Model GardenにMetaの最新世代のオープンソース大規模言語モデルLlama 4を正式に導入したと発表し、世界中のテクノロジー業界で大きな話題となっています。Llama 4シリーズのScoutとMaverickの2つのモデルがVertex AIに統合され、完全にマネージドされたモデル・アズ・ア・サービス（MaaS）APIエンドポイントを通じて開発者向けにプレビュー公開されたとのことです。この機能により、

抖音、虚偽情報対策として「闢謠カード」機能を導入：AIと人による複合システム

先日、抖音の公式アカウントが、虚偽情報対策として新たな機能「闢謠カード」の正式導入を発表しました。この機能は、虚偽情報の迅速な特定と対処を目的とし、その発生源、拡散経路、そして真実に至るまでの全容をユーザーに分かりやすく提示します。

クォークAI搭載！アリババスマートAIグラス、2025年末発売か

Meta幹部がLlama 4の訓練における不正行為の噂に回答：虚偽の告発を断固として否定

Meta Llama 4登場、長文コンテキストタスクでつまずく

作家たちがMetaによる著作権侵害を抗議、AIトレーニングデータへの無断利用で議論勃発

先週、約100名の作家がロンドンのMeta本社前で抗議行動を起こし、同社による著作権者の許可を得ないAIモデルトレーニングのための作品利用を非難しました。抗議者たちは「Meta、Meta、本の泥棒！」と叫び、中には「スローガンを書こうとしたが、盗まれるだろう」や「ザッカーバーグを本の元に戻せ」といったプラカードを掲げる者もいました。これは明らかにMeta CEOのマーク・ザッカーバーグ氏への皮肉です。以前から、ザッカーバーグ氏がLibGenと呼ばれる…（以下略）

Meta、Llama 4大言語モデルを発表：混合専門家アーキテクチャがAIの新時代をリード

Meta社は、最新のオープンソース人工知能モデルLlama 4を発表し、人工知能分野における新たな大きな進歩を示しました。Llama 4はScoutとMaverickの2つのバージョンがあり、AIモデルの機能とパフォーマンスを向上させることを目指しています。Metaによると、Llama 4はテキスト、画像、ビデオ、オーディオなど、複数のデータタイプを処理し、これらの形式間で自由に変換できるマルチモーダル大規模言語モデルです。特筆すべきは、Llama 4シリーズが初めて…

MetaのAIモデルMaverick、評価版と公開版で性能に大きな違いがあると指摘

Metaは土曜日に新たな主力AIモデルMaverickを発表しました。このモデルは、LM Arenaの評価で2位にランクインしました。LM Arenaは、人間の評価者が異なるモデルの出力を比較し、好ましい方を選択するテストプラットフォームです。しかし、多くのAI研究者はすぐに、MetaがLM Arenaに配置したMaverickのバージョンと、開発者によって広く使用されているバージョンとの間に著しい違いがあることを発見しました。Metaは発表の中で、LM Arena上のMaverickは実験的なものであることを認めています。

Meta、ネイティブマルチモーダルLlama 4のオープンソース化を発表、その強力な性能に注目が集まる

アメリカのテクノロジー大手Metaが、同社が開発した最も強力なオープンソースAIモデルLlama 4を発表しました。今回の初回リリースでは、Llama4ScoutとLlama4Maverickの2つのモデルが公開されました。Llama4Scoutは、1090億のパラメータ、170億のアクティブパラメータ、16のエキスパートを備え、最大の特徴は1000万コンテキストをサポートしている点です。これは、20時間以上のビデオを処理できることに相当し、単一のH100 GPU（Int4量子化後）上で動作します。

DeepSeekと清華大学による共同研究：革新的な報酬モデル推論方法による拡張性の向上

DeepSeekと清華大学(ツィンファ大学)の研究者らが先日、新たな論文を発表し、報酬モデルの推論におけるスケーリング手法について論じています。これにより、DeepSeek R2は更なる進歩を遂げたと言えるでしょう。現在、強化学習は大規模言語モデルの広範な事後学習段階で広く用いられていますが、大規模言語モデルに対して正確な報酬信号を取得することに課題があります。研究者らは、点状生成報酬モデリング(GRM)を採用することで、モデルの適応能力と推論段階における拡張性を向上できることを発見しました。そのため、彼らは自己原則批評調整(SPCT)学習を提案しています。