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研究者が AI2 のエンジンで AI 生成テキストのフレーズを遡り、自己出版書籍と過去の稀な表現との重複を確認した。
Allen AI は、大規模データパイプラインと分散コンピューティングを管理し、大陸規模の衛星推論を実行する基盤モデルのファインチューニングを可能にする「OlmoEarth Platform」を構築したと報告した。
Allen AI は、有限のサンプルから1回の順伝播で密度とスコアの両方を推論できる「DiScoFormer」というトランスフォーマーベースの手法を発表した。このモデルは古典的なカーネル密度推定を一般化し、再学習なしで高次元や分布外データでも高精度に動作する。
Allen AI は Olmo 3 と Olmo Hybrid の分析により、ハイブリッドモデルが意味を持つ文脈依存トークンの予測でトランスフォーマーを上回り、一方トランスフォーマーは逐語的コピーにおいて優位性を維持することを示した。
Allen AI は、物体の未来の動きを予測するオープンソースの言語ガイド付き 3D モデル「MolmoMotion」を発表した。この技術はロボット工学や動画生成など、次なる出来事を推論するシステムにおける運動予測能力を強化する。