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…

最新ののリレーショナルデータベースにおいて、基数推定（CE）技術はクエリ実行計画の最適化に不可欠であり、クエリの効率とデータベースのパフォーマンスに直接影響を与えます。従来の基数推定方法は単純化された仮定に基づいており、複雑なクエリの予測ではしばしば性能が劣りますが、機械学習CEモデルはより正確な予測を提供できます。しかし、トレーニング時間が長く、大量のデータが必要であり、体系的な評価が不足しているという課題があります。この課題に対処するために、Googleの研究チームはCardBenchベンチマークフレームワークを発表しました。これは、20以上の現実世界のデータベースと数千のクエリを統合しています。

Redditは、巨大なユーザーコミュニティと豊富なデータリソースで知られており、データライセンスを通じて新たな収益源を創出しました。10万以上のアクティブコミュニティを擁し、毎日7600万人のユーザーがアクセスし、リアルタイムのディスカッション、意見、インタラクションを含む膨大なデータが生成されます。これはAIおよび機械学習モデル開発において非常に高い価値を持ちます。AI技術の急速な発展に伴い、RedditのデータはAIモデルのトレーニングに欠かせないリソースとなっています。2023年にRedditはデータライセンスプログラムを開始し、2024年には

アマゾンウェブサービスはニューヨークで開催されたサミットで、AIアプリケーション構築を容易にするための多数の新しいテクノロジーとサービスを発表しました。主な発表内容は以下のとおりです。Amazon Q Apps：このサービスにより、ユーザーは簡単な説明に基づいて、技術的なバックグラウンドがなくてもアプリケーションを作成できます。Amazon Q AppsはAmazon Q Businessの一部であり、ソフトウェア開発、データ分析による洞察、コンテンツ作成などの様々なタスクをサポートします。Amazon Q Dev

アップルとコーネル大学は、オープンソースのマルチモーダル機械学習モデルFerretを発表しました。Ferretは、画像内の任意の位置、任意の精度、任意の形状の領域を基準にして位置を特定できるシステムです。Ferretは画像内の要素を認識し、クエリの一部として応答することができます。このオープンソース化は、アップルが影響力のあるAI研究へのコミットメントを示すものであり、AIの取り組みにおいてよりオープンな協業を進める意思を示しています。

4000以上の潜在的リスク要因を収集し、機械学習モデルを用いて分析を行いました。モデルは、うつ病や不安などの精神的問題が最も重要であることを明らかにしました。過去の行動のみを考慮したモデルと比較して、将来のリスクをより正確に予測できます。