コロンビア大学Towデジタルニュースセンターの最新研究が、AI検索サービスへの警鐘を鳴らしている。研究によると、ChatGPTはニュースソースの引用において深刻な正確性の問題を抱えており、OpenAIと直接協力関係にある出版社ですら例外ではない。研究チームは20の異なる出版社から200件のニュース引用を徹底的にテストした結果、衝撃的な事実が判明した。これらの事例において、ChatGPTは153件もの誤った、または部分的に不正確なソース情報を示した。さらに懸念されるのは、

人工知能技術の急速な発展に伴い、AI生成ビデオの精巧さが増し、社会に深刻な安全上の脅威をもたらしています。最近では、2500万ドルの詐欺事件でAI生成の精巧なビデオが利用された事例もあります。この課題に対処するため、コロンビア大学工学部研究チームは、AI生成ビデオの検出を目的とした革新的なツール、DIVID（DIffusion-generated VIdeo Detector）を開発しました。

アップルとコロンビア大学の研究者らが、高度な画像理解と記述を目的としたFerret多様な言語モデルを共同開発しました。Ferretモデルは強力なグローバルな理解能力を備え、自由テキストと参照領域を処理でき、従来のモデルを上回る性能を示します。研究者らは、110万サンプルを含むGRITデータセットを作成し、モデルの参照と位置特定タスクを指導しました。Ferret-Benchによる評価では、Ferretの性能は最高のMLLMモデルを平均20.4%上回り、オブジェクトの...

アップルのAI/MLチームとコロンビア大学が共同開発したマルチモーダル大規模言語モデル「フェレット」(Ferret)が、GoogleのCAPTCHA（完全自動公開チューリングテスト）に挑戦し、成功しました。交通信号灯の認識や、大規模言語モデルの「見て、言って、答える」タスクにおける精度向上に貢献します。Ferretの革新性は、参照と位置の空間的理解能力を融合し、意味と対象を同時に理解する点にあります。従来のマルチモーダルモデルとは異なり、混合領域表現法を用いて、離散座標と連続特徴を組み合わせることで、マルチタスク評価において優れた性能を示し、特に指示参照と視覚的グラウンディングにおいて顕著な成果を上げています。

ハーバード大学とコロンビア大学が、1600万のタンパク質の多重配列アラインメントと関連データを収録したオープンソースデータセット「OpenProteinSet」を発表。AIモデルの訓練を支援します。AlphaFold 2はタンパク質構造予測において画期的な精度を達成しましたが、その私有データが他の研究者の進歩を妨げていました。OpenProteinSetにはPDBに登録されているすべてのタンパク質のMSAが含まれており、タンパク質機械学習コミュニティに豊富な事前計算済みMSAリソースを提供します。このデータセットは構造予測などに利用できます。

研究者らが開発したAI研究インテリジェントエージェントは、論文作成を代行。卒業に必要なのは人間だけです。