L'université Yale a présenté MindLLM, un modèle d'IA révolutionnaire capable de décoder les signaux fMRI du cerveau et de les traduire en texte. Cette avancée majeure rapproche la science-fiction de la réalité, ouvrant des perspectives fascinantes pour la communication et la compréhension du fonctionnement du cerveau.

xAIは最近、最新のAIモデルGrok-3がChatbot Arenaランキングで高い評価を得たというエキサイティングなニュースを発表しました。 「grok-3preview-02-24」と名付けられたこのモデルは、いくつかの重要な分野で卓越した性能を示しました。xAIのGrok-3-Preview-02-24は、僅か1点差でGPT4.5-Previewを上回りました。Grok-3は3,000票以上を獲得し、全体として…

ブルームバーグのマーク・ガーマン記者によると、アップルは生成AI時代に適応させるためのSiriの再構築に課題を抱えており、真に現代的で会話型のSiriは、iOS 20がリリースされる2027年まで登場しない見込みです。しかし、それまでにSiriのアップデートがないわけではありません。新しいSiriは今年5月にリリースされる予定で、過去1年間にアップルが発表したすべてのAI機能が統合されるとのことです。

人工知能分野において、画期的な技術が静かに台頭しつつあります。先日、Inception LabsはMercuryシリーズ拡散型大規模言語モデル（dLLMs）を発表しました。これは、高速かつ効率的に高品質なテキストを生成することを目指した次世代言語モデルです。従来の自己回帰型大規模言語モデルと比較して、Mercuryは生成速度が最大10倍向上し、NVIDIA H100 GPU上で毎秒1000トークンを超える速度を実現しています。これは…

2025グローバルデベロッパー先駆者会議において、商湯科技はオープンソースのローコードプラットフォームLazyLLMを発表しました。これは、AIアプリケーション開発のハードルを下げることを目的としています。開発者は現在、約10行のコードだけで、複雑なマルチエージェント大規模モデルアプリケーションを簡単に構築できます。LazyLLMは、ユーザーがAIアプリケーションを迅速に開発できるだけでなく、簡単な操作で開発プロセスを容易で楽しいものにし、まるでブロックを積み重ねるように簡単にできます。LazyLLMという名前は「怠惰」に由来し、商湯科技がユーザーに…

最近、OpenAIの研究者は新たに発表した論文の中で、現在のAI技術が相当進んでいるにもかかわらず、これらのモデルが人間のプログラマーと同等には達していないことを認めました。OpenAIのCEO、サム・アルトマンは、今年の年末までにはAIが「初級」ソフトウェアエンジニアに勝ると予想していましたが、研究結果はこれらのAIモデルが依然として重大な課題に直面していることを示しています。画像の出典：写真はAIによって生成され、画像の権利を持つサービスプロバイダーMidjourneyによる研究中に使用されました。

最近、シリコンベース・フローがPre-Aラウンド融资を完了したという報道を受け、同社の初期開発過程に関する議論が巻き起こっています。創投日報は以前、2023年下半期にDeepSeek創設者である梁文鋒氏がシリコンベース・フローへの出資を提案し、その条件として同社が独自開発したLLM推論エンジンのオープンソース化を求めたが、シリコンベース・フローCEOの袁進輝氏によって拒否されたと報じていました。これに対し、袁氏は今日、朋友圈でこの報道内容を否定する声明を発表しました。彼は2023年に梁氏と協力しなかったことに触れ、自身の先見の明の欠如を悔やんでいると述べています。

マイクロソフトは最近、ユーザーインターフェース（UI）のスクリーンショットを構造化形式に変換することを目的とした新しい解析ツール、OmniParser V2.0を発表しました。OmniParserは、大規模言語モデル（LLM）ベースのUIエージェントのパフォーマンスを向上させ、ユーザーが画面上の情報をより良く理解し操作するのに役立ちます。このツールのトレーニングデータセットには、インタラクティブアイコン検出データセットが含まれており、このデータセットは人気のあるWebサイトから厳選され、自動的にアノテーションが付けられて、クリック可能および操作可能な領域が強調表示されています。さらに、

Meta AIの研究者と学術パートナーは、画像、ビデオ、オーディオを処理するために、大規模言語モデルを専門的に訓練する必要がない革新的なシステム、MILS（マルチモーダル反復型LLMソルバー）を共同開発しました。MILSは大規模なデータトレーニングではなく、言語モデルの自然な問題解決能力に依存しており、独自の利点を示しています。MILSは、2つのAIモデルをペアにしてタスク解決を行うことで機能します。1つはタスク解決策を提案する「ジェネレーター」、もう1つは「評価者」です。

Sakana AIは、自然に着想を得たアルゴリズムに特化した人工知能研究ラボであり、最近、Transformer²（Transformer-squared）と呼ばれる革新的な適応型言語モデルを発表しました。このモデルは、高価な微調整を必要とせずに、推論プロセス中に動的に学習し、新しいタスクに適応できるため、大規模言語モデル（LLM）技術における重要な一歩を意味します。Transformer²の中核となる革新は、独自の2段階動的重み調整メカニズムにあります。

人工知能技術の急速な発展に伴い、様々なハードウェアで効率的なモデル推論を実現することが、開発者にとって重要な課題となっています。最近、開発者のAndrei David氏は、約20年前のXbox 360ゲーム機から着想を得て、Meta AIのLlama LLMシリーズの軽量モデルであるllama2.cをこの旧式ゲーム機に移植することに成功しました。David氏は、ソーシャルメディアプラットフォームXでこの成果を共有しました。

ニューヨーク大学の研究チームが最近発表した研究によると、大規模言語モデル（LLM）のデータトレーニングにおける脆弱性が明らかになりました。わずか0.001％の偽情報でも、トレーニングデータ全体のわずか0.001％で、モデル全体に重大なエラーが発生することが判明しました。この発見は、誤った情報が患者の安全に直接影響を与える可能性があるため、医療分野で特に注目されています。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourney研究者らは『ネイチャー・メディシン』誌に論文を発表しました。

ユーザーエクスペリエンスの向上とリテンション率の増加に伴い、レコメンデーションシステムはeコマース、ストリーミングメディア、ソーシャルメディアなど多くの業界でますます重要になっています。これらのシステムは、ユーザー、商品、およびその背景要因間の複雑な関係を分析し、ユーザーが関心を持つ可能性のあるコンテンツを正確に推薦する必要があります。しかし、既存のレコメンデーションシステムは静的な場合が多く、これらの関係を効果的に構築するために大量の履歴データに依存しています。"コールドスタート"のシナリオでは、これらの関係の構築はほとんど不可能になり、システムの効果をさらに低下させます。これらの問題を解決するために、上海交通大学…