#研究開発 のAIニュース
12件の記事
研究者が発見：AIエージェントのスキルはベンチマークでは優秀だが、現実条件では機能不全に陥る
研究者が3万4千の実世界スキルをテストした結果、AIエージェントのスキルは現実条件ではほとんど効果がなく、弱いモデルではスキルなしの方が性能が高いことが判明した。
Googleが新AIメモリ圧縮アルゴリズム「TurboQuant」を発表、ネットでは「Pied Piper」と話題に
GoogleがAIの作業メモリを最大6倍圧縮する新アルゴリズム「TurboQuant」を発表したが、現時点では実験段階である。
独占的自己注意（XSA）の独自紹介
研究者はTransformerの自己注意を改良した「独占的自己注意（XSA）」を発表した。これはトークン自身の情報を除外し、直交する情報のみに焦点を当てる手法で、最大27億パラメータのモデルにおいて言語モデリング性能を向上させる。
マイクロソフト、アレンAI研究所からトップAI研究者をスレイマンの超知能チームに採用
マイクロソフトがアレンAI研究所とワシントン大学から複数の主要AI研究者を採用し、ムスタファ・スレイマン率いる超知能チームに配属した。
テレンス・タオ氏、AIはアイデア生成コストをほぼゼロにするがボトルネックは検証に移行と指摘
テレンス・タオ氏は、AIが数学への影響を自動車の都市への影響に例え、アイデア生成コストをほぼゼロにする一方、ボトルネックが検証に移行すると分析した。この見解は数学以外の分野にも適用可能だと述べている。
数学には思考時間、日常知識には記憶が必要：新Transformerアーキテクチャが両方を実現を目指す
ドイツの研究チームが、Transformerモデルに問題を考える回数を自律決定させ、追加メモリと組み合わせることで、数学問題で大規模モデルを上回る性能を達成した。
AGIへの進捗を測定する：認知フレームワーク
OpenAIがAGIへの進捗を測定するためのフレームワークを発表し、関連評価を構築するKaggleハッカソンを開始した。
現在の言語モデル学習はインターネットの大部分を活用できていない
アップル、スタンフォード大学、ワシントン大学の研究者らが、HTML抽出ツールの選択によって言語モデルの学習データが大きく異なり、ウェブコンテンツの大部分が活用されていないことを発見した。
OpenAIとMicrosoftによる共同声明
OpenAIとMicrosoftは、長年の深い協力関係と共有された成功を基盤に、研究、エンジニアリング、製品開発の各分野で緊密に連携し続けることを発表した。
研究職応募のための非公式ガイド
Sakana AIの研究者が、研究職応募者への面接で重視するポイントをまとめた非公式ガイドを公開した。優れた応募書類の共通点を分析し、実装能力よりも理解度を重視する方針を示している。
社D、はじめました。
みらい翻訳のデータサイエンティストが、働きながら博士課程に通う社会人博士（社D）の経験について語る。
Google、APS 2024での量子AI研究発表
Google ResearchのQuantum AIチームは、APS 2024において量子計算に関する最新研究成果を発表した。Kate Weber氏とShannon Leon氏が寄稿し、量子ハードウェアの進歩やアルゴリズムの改善など、次世代量子コンピューティングの実現に向けた重要な技術的進展について解説している。