研究者らは、AIを活用した革新的な設計手法を開発しました。機械学習を用いた逆設計により、目標とする機械的特性に基づいてメタマテリアルの設計を迅速に生成し、3Dプリンティングによって精密に製造することで、最終製品が目標とする特性を正確に反映するようにしています。
このAI駆動の設計手法は、新型メタマテリアルの開発を加速し、設計と製造の一体化を実現することで、従来の設計手法の限界を突破します。
OpenAIのジェリー・トゥオレク研究副社長が退職。GPT-4など主要プロジェクトを主導した「推論モデルの父」が、会社では難しい研究を追求するため、約7年ぶりに去る。....
世界をリードするストレージソフトウェア会社であるScalityは、AIエコシステム認証プログラムをアップグレードし、現在では20種類以上の重要なAIおよび機械学習ツールやフレームワークをカバーしています。このプログラムは、そのネットワークエレースティブストレージアーキテクチャに基づいており、ツール間の相互運用性を確保し、データセキュリティとアプリケーション効率を向上させ、AIの急速な発展に対応することを目的としています。
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。
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