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Google AI、ゼロショット分類・回帰用のハイブリッドアテンション型表計算基盤モデル「TabFM」を発表

Google Research が、データセット固有の学習なしで表計算データの分類と回帰を可能にする新モデル「TabFM」を発表した。このモデルは完全なデータをプロンプトとして読み込み、インコンテキストラーニングにより予測を行う。

Google Researchが、大規模言語モデルのKey-Valueキャッシュを最大6倍圧縮する新量子化アルゴリズム「TurboQuant」を発表した。3.5ビット圧縮で精度低下ほぼゼロ、再学習不要で、従来より低性能なハードウェアで大規模コンテキストウィンドウを実行可能にする。

Googleの研究チームが、AIベンチマークで標準的に使用される3〜5人の人間評価者では信頼性が不十分であり、アノテーション予算の配分方法が予算規模と同様に重要だと指摘した。

Googleのジェームズ・マニカがラッパーLL COOL Jと対談し、AI技術と創造性の関係性について議論した。このセッションは「テクノロジーと社会に関する対話」シリーズの一環として公開された。

Google Researchが開発したAutoBNNは、ベイジアンニューラルネットワークを用いて時系列データの確率的予測を可能にする技術で、不確実性の定量化とモデルの解釈性を向上させます。

Google ResearchがAI技術を用いて、洪水予測の精度向上と世界的なアクセス拡大を目指す取り組みを進めている。

Google Researchが開発した、UI画面や視覚的コンテキストを理解する視覚言語モデル。画面要素の認識とテキスト理解を統合した技術。

Google Researchが公開した皮膚科画像データベースSCINは、多様な皮膚疾患の代表的な画像を提供し、AI診断支援の精度向上に寄与します。

Google Researchが開発したMELONは、姿勢が未知の画像から3Dオブジェクトを再構築する技術で、従来の手法よりも少ないデータで高精度な再構築を実現します。

Googleが開発した小規模スコアラー「Cappy」が、大規模言語モデルの性能向上と効率化を実現する手法を紹介。

Google研究者が、グラフ構造を大規模言語モデルで効果的に処理するためのエンコーディング手法を開発。グラフデータの理解と生成能力向上に寄与。

Google HealthとGoogle Researchの研究者が、皮膚科と病理学向けに医療特化型の埋め込みツールを開発した。このツールは医療画像の分析精度を向上させることを目的としている。

Google Researchの研究者が、映像理解のための基盤的視覚エンコーダ「VideoPrism」を発表した。このモデルは多様な映像タスクに対応し、映像分析技術の汎用性向上を目指している。

Google ResearchとCoreMLのソフトウェアエンジニアが、TensorFlowでグラフニューラルネットワークを実装する方法を発表した。