Inflection AIは、ヨーロッパをリードするロボティックプロセスオートメーション（RPA）ソリューションプロバイダーであるBoundarylessを買収したことを正式に発表しました。この買収は、Inflection AIがAIエージェント機能を迅速に展開し、企業の変革を支援することを目的としています。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスプロバイダーMidjourneyから提供されています。Boundarylessは、データ変換、自動化、AI、分析ソリューションを提供することで知られており、金融機関などを顧客としています。

Replitが、AIエージェント「Replit Agent」を発表。ゼロからアプリ開発を支援するツールで、高度な自律性によりユーザーの要望を理解し、意思決定を行います。継続的な指示は不要で、開発工程全体を学習することで、プロジェクトの構築、コーディング、デバッグ、デプロイなどを独立して実行可能。既存のAIアシスタントと比較して、能動性と学習能力が高く、状況に応じて…

Andrej Karpathy氏は、人間からのフィードバックに基づく強化学習（RLHF）が、AIが人間レベルの問題解決能力に到達するための最終的な解決策ではない可能性を指摘しました。AlphaGoを例に挙げ、真の強化学習技術は、自己対戦によってニューラルネットワークを継続的に最適化し、最終的に人間の介入なしに人間を超えることを示しました。これに対し、RLHFは問題解決ではなく人間の好みを模倣することに近いものであり、囲碁のような明確な報酬メカニズムが定義された閉じた環境では有効ですが、要約やコードの書き直しなどのオープンなタスクでは効果が限定的です。

最近、世界中で「9.11は9.9より大きいか？」という一見簡単な問題に関する議論が巻き起こり、現在の大規模言語モデル（LLM）が単純な論理問題を処理する際の誤りを明らかにしました。この現象は「のこぎり歯型知能」または「不均一な知能」と呼ばれています。専門家のAndrej Karpathyは、LLMは複雑なタスクをこなせる一方で、単純な問題ではうまくいかない場合があると指摘し、モデルの知能の不均衡性を反映していると述べています。例えば、OpenAIの研究者Noam Brownは、LLMが三目並べで…

宇信科技は、金融業界向けの大規模言語モデルアプリケーション4種類と開発プラットフォーム製品1種類を発表しました。これらには、CodePal、DataSherpa、AI+融資アシスタント、AI+マーケティングアシスタントが含まれます。CodePalは、金融業界向けアプリケーションソフトウェア開発者のプログラミング支援ツールです。DataSherpaは、金融データのセキュリティレベルを迅速に判定できます。AI+融資アシスタントとAI+マーケティングアシスタントは、それぞれ融資担当者と小売金融顧客を支援するツールです。