グローバルAI製品の動向を検索

火山引擎は本日、イベントの事前告知を行い、新型Doubao大規模言語モデルを明日（4月17日）FORCE LINK AIイノベーション巡回展杭州会場で正式発表することを発表しました。公式情報によると、今回の発表会ではDoubao大規模言語モデルファミリーの新たなアップグレードが発表され、特に注目を集めているDoubao 1.5深層思考モデルが公開されます。以前から、Doubaoアプリとデスクトップ版で深層思考モードに関する複数回の試験的なテストが行われていたことが伝えられています。今回の発表後、このモデルは企業顧客向けに正式にサービス提供されます。Doubaoは…

2025年中国移動クラウドインテリジェントコンピューティングカンファレンスにおいて、中国移動通信有限公司の董事長である楊傑氏は、2030年までに、人工知能（AI）タスクが全ネットワークトラフィックの60％を占めるようになるとの見通しを示しました。このデータは、将来のネットワークがAI技術にますます依存し、それによってコンピューティングネットワークインフラストラクチャにより高い要求が突きつけられることを示唆しています。楊傑氏は、コンピューティング能力の「跳ね返り効果」が徐々に顕著になってきており、2030年までに推論能力の成長速度はトレーニング能力の成長速度の4倍になると予想されると述べました。この変化は、コンピューティングサービスの新たな需要を促進するでしょう。

最近、Google、カーネギーメロン大学、MultiOnの研究チームは、大規模言語モデルのトレーニングにおける合成データの応用に関する新たな研究を発表しました。AI開発研究機関Epoch AIの報告によると、現在、公開されている高品質なテキストトレーニングデータは約300兆トークンですが、ChatGPTなどの大規模モデルの急速な発展に伴い、トレーニングデータの需要は指数関数的に増加しており、2026年までに枯渇する可能性があると予測されています。そのため、合成データがますます重要になってきています。

テンセントは先日、混元大規模言語モデルシリーズの正式版である「混元-T1」を発表しました。この新しいモデルは、中規模の混元基盤モデルをベースに大規模な事後学習が行われ、推論能力が大幅に向上しています。特に、深い思考や複雑な問題解決において優れたパフォーマンスを発揮します。2月に混元T1-Previewが公開されて以来、ユーザーはより高速で深い思考プロセスを体験しており、今回の正式版のリリースは、このシリーズ製品の更なる進化を示しています。混元-T1の開発チームは最新のTurbo...

人工知能分野において、大規模言語モデル（LLM）は絶えず進化を続けています。最近、カーネギーメロン大学(CMU)とHuggingFaceの研究者らは、メタ強化微調整(Meta Reinforcement Fine-Tuning、略してMRT)と呼ばれる新たな手法を発表しました。この手法は、大規模言語モデルのテスト時の計算効率を最適化することを目的としており、特に複雑な推論問題を解く際に顕著な成果を示します。研究によると、既存の大規模言語モデルは推論において

百度は次世代AIモデルの発表に向けて準備を進めており、3月中旬に文心4.5バージョンを正式にリリースする見込みです。内部関係者によると、新バージョンでは推論など複数の主要分野で能力が大幅に向上し、百度のAI技術における新たなブレークスルーとなるでしょう。

イーロン・マスクが率いるAI企業xAIは、月曜日に最新の言語モデルGrok 3を発表し、同社のAI分野における重要な進歩を示しました。マスク氏によると、新モデルに必要な計算能力は前世代の10倍で、メンフィスのデータセンター（約20万個のGPUを搭載）を使用しています。Grok3シリーズのモデルには、速度を向上させる代わりに精度を幾分犠牲にした軽量版なども含まれています。さらに、新たな「推論」モデルは、数学や科学的問題の解決を目的として特別に設計されています。

AIスタートアップ企業Anthropicは、今後数週間のうちに最新のAIモデルを発表する準備を進めています。The Informationの報道によると、この新しいモデルは「ハイブリッド型」モデルと呼ばれ、「深層推論」と迅速な応答を切り替える能力を備えています。この革新的な設計は、開発者に様々なアプリケーションシナリオのニーズに対応できる、より柔軟なツールを提供することを目的としています。以前のバージョンと比較して、Anthropicの新しいモデルは複雑なタスクの処理において優れたパフォーマンスを発揮します。その深層…

先日、Vectaraの機械学習チームがDeepSeekシリーズの2つのモデルに対して詳細な幻覚テストを実施した結果、DeepSeek-R1の幻覚率は14.3%に上り、前身であるDeepSeek-V3の3.9%を大幅に上回ることが判明しました。これは、推論強化のプロセスにおいて、DeepSeek-R1がより多くの不正確な内容、または元の情報と矛盾する内容を生成していることを示しています。この結果を受けて、推論強化型大規模言語モデル（LLM）における幻覚率に関する議論が活発化しています。画像参照

Googleは近日、2025年1月23日に新しいAIモデル「Gemini2.0Flash Thinking Exp-0123」を発表すると発表しました。これは既存の「Exp-1219」をさらに最適化し、推論能力と思考の透明性を向上させたモデルです。AI技術の急速な発展に伴い、Googleは今回のアップデートを通じて、機械が単に答えを生成するだけでなく、その思考プロセスを明確に示すことを目指しており、ユーザーによるAIの理解を大幅に向上させます。

月面の闇社は、最新のSOTA（state-of-the-art）モデルであるk1.5マルチモーダル思考モデルを発表しました。これは、マルチモーダル推論と汎用推論における大きなブレークスルーとなります。このモデルは優れたマルチモーダル処理能力だけでなく、卓越した汎用推論能力も備えており、様々な複雑なタスクに効果的に対応できます。k1.5モデル最大の特長は、そのマルチモーダル推論能力です。テキスト、画像、音声など、異なるモダリティからの情報を同時に処理することで、より包括的で正確な結果を提供します。

アラブ首長国連邦のムハンマド・ビン・ザーイド人工知能大学（MBZUAI）は先日、複雑なテキストと画像の推論タスクを効率的に解決できる、LlamaV-o1という高度なAIモデルを発表しました。このモデルは、最先端のカリキュラム学習と、ビームサーチ（Beam Search）などの高度な最適化技術を組み合わせることで、特に段階的な推論の透明性と効率において、マルチモーダルAIシステムの新たな基準を打ち立てました。LlamaV-o1の研究チームは、推論が複雑な問題解決において重要な役割を果たすと述べています。

OpenAIと人工知能分野の第一人者でありスタンフォード大学教授であるAndrew Ngが協力し、無料コース「Reasoning with o1」を発表しました。OpenAIの戦略ソリューションアーキテクチャ主管Colin Jarvis氏が講師を務めるこのコースは、開発者がoシリーズモデルの高度な推論能力を習得するのに役立ちます。コースのURL:https://www.deeplearning.ai/short-courses/reasoning-with-

人工知能の医療分野への応用が再び大きな進展を遂げました！ハーバード大学、スタンフォード大学など複数のトップ機関が共同で行った研究によると、OpenAIのo1-previewモデルは、複数の医療推論タスクにおいて驚くべき能力を示し、人間の医師を凌駕するケースもありました。この研究では、同モデルの医学多肢選択式試験におけるパフォーマンスを評価しただけでなく、実際の臨床現場を模倣した診断と管理能力についても重点的に調査し、注目すべき結果が得られました。研究者らは5つの実験を通して、o1-

OpenAIは、最新のo-Model推論シリーズモデルであるOpenAI o3を正式に発表しました。o3は、数学と科学の推論において著しい進歩を示し、その能力と限界について業界で幅広い議論を巻き起こしています。OpenAIによると、o3は構造化された思考を必要とする推論能力、特に数学と科学分野での能力向上を目指して設計されています。このモデルは、専用の推論ベンチマークテストであるARC AGIで優れた性能を示し、以前のモデルの32％から大幅な向上を遂げました。

北京大学などの研究チームが、LLaVA-o1というマルチモーダルなオープンソースモデルを発表しました。これは、自発的かつ体系的な推論を行うことができる、最初のビジョン言語モデルであるとされています。GPT-o1に匹敵する性能です。このモデルは、6つの難易度が高いマルチモーダルベンチマークテストで優れた性能を示し、110億パラメーターのバージョンでは、Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini、Llama-3.2-90B-Vision-Instructなどの競合他社を凌駕しました。

月之暗面が提供するKimiスマートアシスタントにおいて、Kimi探索版が進化し、検索意図強化、情報源分析、連鎖思考という3つの推論能力を搭載しました。検索意図強化能力により、Kimi探索版は抽象的で曖昧な質問を具体化し、ユーザーの真の検索意図を拡大します。情報源分析能力により、Kimi探索版は膨大な検索結果の中から、より権威性と信頼性の高い情報源を絞り込み、段落レベルまで正確な出典リンクを提供します。連鎖思考能力により、Kimi探索版は思考連鎖に基づいた推論能力で処理を行います。

ドイツ工科大学ダルムシュタット校の最新の研究は、興味深い現象を明らかにしました。最先端のAI画像モデルでさえ、単純な視覚推論タスクで明らかな誤りを犯すということです。この研究結果は、AIの視覚能力の評価基準に新たな視点をもたらします。研究チームは、ロシアの科学者ミハイル・ボンガードが考案したボンガード問題をテストツールとして使用しました。この種の視覚パズルは、12枚の単純な画像で構成され、2つのグループに分けられ、両グループを区別する規則を識別することが求められます。

MetaのFAIRチームは最近、Dualformerという新しいTransformerモデルを発表しました。このモデルは人間の二重認知システムを模倣し、高速推論と低速推論のモードをシームレスに統合することで、推論能力と計算効率において顕著な進歩を遂げています。人間の思考過程は一般的に、2つのシステムによって制御されていると考えられています。システム1は高速で直感的であり、システム2はより低速ですが論理的です。従来のTransformerモデルは、通常システム1またはシステム2のどちらか一方のみを模倣していました。