上海人工知能研究所は、自社の書生大規模言語モデルが重要なバージョンアップを行い、書生・浦語3.0（InternLM3）をリリースしたと発表しました。研究所によると、新しいバージョンは洗練されたデータフレームワークを通じて、データ使用効率を大幅に向上させ、思考密度の向上を実現しました。今回のアップグレードされたInternLM3-8B-Instructモデルは、わずか4TBのデータを使用してトレーニングされましたが、公式発表によると同規模のオープンソースモデルを上回る総合性能を示し、トレーニングコストは75％以上削減されました。注目すべき点です。

智元机器人は上海人工知能研究所などの機関と協力し、AgiBot Worldデータセットを正式に発表しました。これは、現実世界のシーンに基づいた世界初の百万級ロボットデータセットです。GoogleのOpen X-Embodimentと比較して、長期的データ規模は10倍、シーンのカバー範囲は100倍に拡大し、データ品質は産業レベルの基準に達しています。具象知能分野のImageNetモーメントと称賛されているこのオープンソースプロジェクトは、驚くべきロボット能力を示しています。リビングでの生け花から、台所の料理、スーパーでのレジ業務まで、幅広いタスクをこなすことができます。

人工知能分野において、後訓練技術はモデル性能向上のための重要な手段になりつつあります。先日、アレン人工知能研究所（AI2）は、Tülu3シリーズモデルを発表しました。これは、GPT-4o-miniなどのクローズドソースモデルに匹敵する性能を持つ、完全にオープンソースの高度な言語モデルです。Tülu3には、モデルデータ、コード、トレーニングレシピに加え、評価フレームワークも含まれており、オープンソースモデルの後訓練技術の発展を促進することを目的としています。従来、事前学習のみのモデルは、実際的な用途のニーズを効果的に満たせないことが多く、問題となる可能性がありました。

先日、エイレン人工知能研究所（Ai2）は、新しいオープンソース多様なAIモデルファミリーであるMolmoを発表しました。その優れた性能は、複数の第三者ベンチマークテストにおいて、OpenAIのGPT-4o、AnthropicのClaude 3.5 Sonnet、GoogleのGemini 1.5を上回りました。Molmoはユーザーがアップロードした画像の分析にも対応しており、競合他社と比べて「1000分の1以下のデータ」を用いてトレーニングされたことも注目されます。

2024年のWAIC科学最前線フォーラムにおいて、上海人工知能研究所（上海AI研究所）の大規模モデルデータ基盤OpenDataLabチームは、MinerUという新しいインテリジェントデータ抽出ツールを発表しました。このツールはAIデータ処理のワークフローを簡素化し、AI研究者が膨大な量の文書から高品質なデータ抽出を支援することを目的としています。

上海人工知能研究所の司南 OpenCompassチームと魔搭 ModelScopeが協力して、Compass Multi-Modal Arenaをリリースしました。これは大規模言語モデル評価プラットフォームの新しいセクションであり、マルチモーダル大規模言語モデルに焦点を当てています。ユーザーは画像をアップロードして質問を入力することで、2つの匿名のマルチモーダル大規模言語モデルに回答を生成させ、生成されたコンテンツの質に基づいて主観的な評価を行い、より優れたパフォーマンスを示したモデルを選択できます。プラットフォームはシンプルで使いやすいインターフェースと特徴的な問題集を提供しており、問題集の側面は…