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ボストン・ダイナミクスとGoogle DeepMind、産業用AIで提携

ボストン・ダイナミクスとGoogle DeepMindは、Google Geminiを活用してボストン・ダイナミクスの産業用検査システムに自律機能を追加する提携を発表した。

Preferred Networksは、経済産業省とNEDOのプロジェクト支援を受け、自律稼働デバイス向けの高精度軽量Vision Language Model「PLaMo 2.1-VL」を開発した。8Bサイズと2Bサイズの2モデルを提供し、デバイス上での動作を可能にした。

CohereとSaabは、監視・保守・任務支援などの分野にAIを導入することを目的に提携した。

Nvidiaが物理AI分野での地位強化を目的に、データファクトリーとロボティクスモデルを発表した。

HexagonはAWSと協力し、Amazon SageMaker HyperPodのトレーニング基盤を活用して最先端のセグメンテーションモデルを事前学習し、AIモデル生産を拡大しました。

物理的AI分野では、日立が産業専門知識を活かし、OpenAIやNVIDIAなどとの競争で優位を目指す。

The Batchが、AIへの貢献時期に関する18歳の学生の疑問を紹介し、チャットボットの安全性向上、推論技術による画像生成の改善、産業AIの発展、時系列予測の進歩について言及している。