最近、Meta AIチームはビデオ共同埋め込み予測アーキテクチャ（V-JEPA）モデルを発表しました。この革新的な取り組みは、機械知能の発展を促進することを目的としています。人間は視覚信号からの情報を自然に処理し、周囲の物体や動きのパターンを認識することができます。機械学習の重要な目標の一つは、人間が無監督学習を行う根本的な原理を明らかにすることです。研究者たちは、連続する感覚入力の表現が互いに予測可能であるべきだという重要な仮説を提案しました。初期の研究方法は、遅い特徴分析を通じて行われました。

先日、Figureの創設者兼CEOであるブレット・アドコック氏が、家庭環境における人型ロボットの能力向上を目指した新しい機械学習モデルHelixを発表しました。この発表は、FigureがOpenAIとの提携を終了してからわずか2週間後のことであり、同社のロボティクス分野への揺るぎない決意を示しています。Helixは、視覚-言語-行動（VLA）の汎用モデルであり、視覚データを用いて…

ミュンヘン大学、ミュンヘン機械学習センター、Adobe Researchによる最近の共同研究によると、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Llama-3.3-70Bなど、12種類の最先端AI言語モデルは、長文の概念推論タスクにおいて顕著な性能低下に直面しています。これらのモデルは、少なくとも128,000トークンのコンテキスト処理をサポートしていますが、深層的な論理的関連付け能力には根本的な限界があることが示されています。研究チームは、NOLIMA（ノーテキストマッチング…

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

グーグルXの「ムーンショットファクトリー」は先日、新たなスタートアップ企業Heritable Agricultureの独立を発表しました。この新会社は、データと機械学習技術を活用して作物の生育方法を改善することに取り組んでいます。Heritable Agricultureは声明の中で、植物が効率的で驚くべきシステムであると述べています。「植物は太陽エネルギー駆動の、炭素負の自己組織化マシンであり、太陽光と水で生存しています。」しかし、農業は地球と資源に大きな負担をかけています

ダボスで開催された世界経済フォーラムにおいて、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス（Demis Hassabis）氏は、AIによって設計された最初の医薬品が2025年までに臨床試験を開始する可能性を示唆しました。ハサビス氏は、DeepMind傘下の医薬品開発会社Isomorphic Labsの責任者でもあります。彼は「年末までに、AI設計の医薬品の一部を臨床試験に投入する計画です」と述べました。図版出典注記

キル大学研究者らが、99％の高い精度でフェイクニュースを識別できる新しいAIツールを開発しました。これは、オンライン上の虚偽情報の拡散対策に大きく貢献するものです。コンピュータサイエンス数学科のウチェナ・アニ博士、サンギタ・サンギタ博士、パトリシア・アソ＝アジョボデ博士らがこの研究に参加しました。研究チームは、複数の機械学習技術を用いて、ニュース記事をスキャンし、信頼性を判断できるモデルを設計しました。「アンサンブル投票」技術を採用し、

データ分析企業Coralogixは最近、AIオブザーバビリティプラットフォームAporiaを買収したと発表しました。これは、同社のAIと機械学習のオブザーバビリティを向上させることを目的としています。この買収により、Coralogixは専用のAI研究センターであるCoralogix AIを設立し、今後2年間で数千万ドルを投資して、AIにおける透明性、セキュリティ、監視、ガバナンス、制御といった根本的な問題に取り組む予定です。この買収により、Coralogixのお客様は統一されたオブザーバビリティプラットフォームを利用できるようになります。

武漢大学の人工知能学院が正式に発足し、同大学の人工知能分野における研究と教育が新たな段階に進んだことを示しています。新設された学院の初代院長には、中国科学院院士で武漢大学学長の張平文教授が就任します。同学院は、武漢大学の豊富な学際資源と重点研究機関を基盤として、数理基礎とデータサイエンス、機械学習と知能科学、知能自然科学、知能社会科学の4つの分野に焦点を当てます。学科の構築と科学研究において、学院は「AI ＋ 理学」、「AI ＋ 工学」の実現を目指しています。

OpenAIの共同設立者であるイリヤ・サツケバー（Ilya Sutskever）は最近、人工知能研究者は機械知能を拡張し、既存の限界を克服するための新しい方法を見つける必要があると述べました。サツケバーは、カナダのバンクーバーで開催された2024年ニューラル情報処理システム（NeurIPS）会議で講演を行い、人工知能事前学習の時代は終わりに近づき、人工知能超知能の台頭を予測しました。サツケバーは、より優れたハードウェア、ソフトウェア、そして機…

オーストラリアの広大な牧場では、特別な「牧羊者」が登場しました。4つの車輪を持ち、鮮やかな赤い服を着ています。普通の牛ではなく、シドニー大学が開発したSwagBotという自律型ロボットです。研究者によると、SwagBotは世界初の「スマート牛」となり、畜産業をより効率的で環境に優しくすることを目指しています。SwagBotは2016年に最初に発表され、起伏の多い地形を移動できるシンプルな放牧ロボットでした。現在では、センサーや人工知能を搭載してアップグレードされています。

人工知能分野で激しい競争が繰り広げられる中、アップルの機械学習およびAI戦略担当上級副社長であるジョン・ジャナンドレア氏が、汎用人工知能（AGI）への熱狂に冷水を浴びせる発言をしました。WIRED誌のインタビューで、ジャナンドレア氏はアップルはAGIに関心を持たず、現実的な追求とは考えていないと率直に語りました。この姿勢は、現在のテクノロジー業界におけるAGIへの熱狂とは対照的で、アップルの独自的技术開発理念を示しています。彼は、多くのテクノロジー企業がAGIへの追求を理想化しすぎていると考えています

ブルームバーグの報道によると、ウーバーはフリーランスの労働者を雇用して、人工知能（AI）データアノテーション業界に参入しています。この動きは、ウーバーが独自の独立請負業者モデルを活用して、急成長する機械学習と大規模言語モデルの需要に応えようとしていることを示しています。ウーバーの新部門「Scaled Solutions」は、同社のプラットフォームを通じて企業を「精密なアナリスト、テスター、独立系データオペレーター」と結びつけることができると主張しています。これは、主に米国を拠点とするウーバーの内部チームの拡張です。

近年、機械学習モデルはビジョンと言語タスクにおいて需要が高まっていますが、多くのモデルは膨大な計算資源を必要とし、個人デバイスでは効率的に動作しません。特にノートパソコン、コンシューマー向けGPU、モバイルデバイスなどの小型デバイスは、ビジョン言語タスクの処理において大きな課題に直面しています。Qwen2-VLを例にとると、優れた性能を誇る一方で、ハードウェア要件が高く、リアルタイムアプリケーションでの利用可能性を制限しています。そのため、リソースの少ない環境でも動作する軽量モデルの開発が求められています。

機械学習は既に様々なオンラインサービスに浸透しており、ネットショッピングはその中でも最も成功した分野の一つです。近年、機械学習はユーザー検索、閲覧履歴、レビュー分析、製品属性抽出など、様々なネットショッピング業務に利用されています。機械学習手法の発展を促進するため、多くのベンチマークテストが登場し、研究者やエンジニアが現実のネットショッピング業務を対象とした斬新なソリューションの開発と評価のハードルを下げることを目指しています。しかし、既存のモデルとベンチマークは特定のタスク向けにカスタマイズされていることが多く、ネットショッピングの複雑さを完全に捉えきれていません。大規模言語モデル…

リチウムイオン電池の発火は大きな安全上の懸念事項です。この問題に対し、科学者たちは電池火災を音で事前に警告する方法を提案しました。研究によると、リチウムイオン電池は発火前に一連の化学反応を起こし、これにより電池内部の圧力が徐々に上昇し、最終的に電池の膨張につながります。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyから提供されています。電池の外殻は通常堅牢で、この膨張に耐えられないため、圧力が過大になると安全弁が破裂し、独特の音を発します。この

世界をリードするデータ管理とガバナンスソリューションプロバイダーであるAvePoint（ナスダック証券取引所：AVPT）は本日、シンガポール経済発展庁（EDB）の後援の下、AIラボを正式に設立したことを発表しました。この戦略的取り組みは、人工知能と機械学習の分野における革新的な研究を大幅に進め、AvePoint ConfidenceプラットフォームのAI機能をさらに強化します。今回設立されたAIラボは、グローバルな影響力を持つ研究開発拠点となります。今後3年間で、ラボは100名を超えるエンジニアの採用を目指しています。

MITは今週、模倣学習が小さな課題でも失敗する可能性がある問題に対処することを目的とした、ロボットの新しいトレーニングモデルを発表しました。研究者らは、照明、異なる環境、新しい障害物などの状況下では、ロボットが適応するための十分なデータがないため、模倣学習が失敗する可能性があると指摘しています。そこで研究チームは、GPT-4のようなモデルを活用し、この問題に対する強力なデータ手法を見つけ出そうとしました。そして、異なるセンサーや異なる環境からの情報を統合する、異種プリトレーニングトランスフォーマー（HPT）と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入しました。