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AGIの仕組みとエコシステムの探求!

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AGI、AIの体系図やカオスマップ、Stack図を使って、AIの仕組みを分かりやすく解説します。AIの関連プレイヤーも紹介します。
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記事一覧

検索革命: 大規模言語モデル時代の新しい検索戦略

今回は、Theory Venturesが提供するLLM(大規模言語モデル)とその検索システムに関する解説で…

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言語モデルの性能向上:メタの多トークン予測の利点とは?

メタによる最近の研究「Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction」…

0xpanda alpha lab
2週間前
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知識の限界を突破!「RAFT」によるドメイン特化型AIの可能性

バークレー校からの最新の研究発表によると、大規模言語モデル(LLM)の新たなトレーニング手…

0xpanda alpha lab
3週間前
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開発の未来形:Perplexityが示すAIファーストの製品開発

数千万のユーザーを抱え、GoogleやOpenAIといった巨人と競争するPerplexityは、AI検索ツールの…

0xpanda alpha lab
3週間前
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ユーザーがAIプロダクトを識別するための色:紫色と緑色の採用背景

技術と人間の交流が進化する中で、どのようにしてAIを識別し、区別するかが重要な課題となって…

0xpanda alpha lab
3週間前
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大規模言語モデルが変革するSaaS業界: Cohereの視点から見る新時代の生産性とイノベー…

この記事では、大規模言語モデル(LLM)の採用がSaaS業界にもたらす変革に焦点を当てますが、…

0xpanda alpha lab
3週間前
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スマートフォンで利用可能な新時代の言語モデル「Phi-3-mini」

スマートフォンで直接動作可能な言語モデル「Phi-3-mini」が登場し、その小さなサイズと驚異的な性能が世界の注目を集めています。このモデルは、ポータブルデバイスに最適化された設計でありながら、大規模なモデルと競合する性能を誇り、AI技術の新たな地平を開いています。 論文 技術仕様と特徴モデルの基本情報: Phi-3-miniは、3.8億パラメータを持つ言語モデルで、3.3兆のトークンでトレーニングされています。このパラメータ量は、最新のAI技術をスマートフォンのような

AIエージェントの最新アーキテクチャ:マイクロソフトの研究から

AI技術の急速な進展に伴い、エージェントベースのシステムが注目されています。最近のマイクロ…

0xpanda alpha lab
4週間前
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Soraの開発者が語る、次世代AI技術への旅

AGIハウスの動画を紹介します。今回のビデオでは、OpenAIのSoraプロジェクトを率いるTim Brook…

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4週間前
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RAG技術の新たな展開:文書間コンテキストの活用とその影響

LangChainチームの@Lance Martinが最近公開したビデオシリーズでは、大規模言語モデル(LLM)と…

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1か月前
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特定用途に特化したLLMの設計と応用例

ChatGPTが示す広範な言語処理能力により、多岐にわたるタスクでその可能性が広く認識されてい…

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1か月前
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特定ドメイン向けAI:LLMをカスタマイズするための3つの設計ステップ

2024年3月9日、AIの分野での最前線を行くGoogleのアルサラン・モセニア氏(ニューヨーク大学教…

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1か月前
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LLMの推論精度を高める鍵は前提の正しい順序付け:DeepMindの最新研究から

最新の研究によると、大規模言語モデル(LLM)は前提が提示される順序に非常に敏感であり、こ…

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1か月前
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モバイルAIの限界を押し広げる「Nexa AIのOctopus V2」

CESで注目を浴びた独立型AIエージェント技術が組み込まれている生成AIネイティブ携帯Rabbit r1に続き、Nexa AIが開発した「Octopus V2」は、スマートフォン上で動作するAIエージェントの新たな可能性を示しています。エッジデバイスに特化して開発されたこのAIは、速度、効率、精度、プライバシーを極限まで高め、現代のテクノロジーの枠を超えています。 Octopus V2の概要エッジAI技術の先駆者: Nexa AIは、エッジデバイス向けのAIエージェントの展