現実世界の確率分布における言語モデルの推定能力と改善方法 Googleが検証

LLMが確率分布を理解し、確率推定を行う...
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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

Metaなどの研究者らは、RAGシステム...
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人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

現実のユーザーからの難しいクエリを使用し...
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LLMは与えられたペルソナ(役割)に応じてバイアスが変化することが明らかに

LLMは学習データに含まれる社会的な価値...
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ロボット

GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。
ロボットが「初めて見る環境」で「初めて聞く指示」に対しても行動をとれるようにする
仮想世界でサッカーを学んだロボットが実世界で上手にサッカーをプレイ DeepMindが研究報告
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
倉庫ロボットは目を離した間に賢くなっていく(AI×ロボット)【論文】
特許「自動フロアマップ作成AI技術」が公開(米AI Incorporated社)

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