次回の更新記事:企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価…(公開予定日:2024年12月23日)

動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場(商用利用も可能)

本記事では、動画を理解する大規模マルチモ...
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LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

本記事では、人間らしい行動を再現するLL...
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LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

本記事では、LLMが人工言語を学習・使用...
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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

本記事では、データ活用の現場で大きな壁と...
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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

本記事では、816名の研究者を対象とした...
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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

本記事では、LLMにおける新しい評価指標...
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LLMにおける事実性の評価&向上に役立つデータセットの作り方

本記事では、LLMが抱える「ハルシネーシ...
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OpenAI o1モデルファミリー登場 その特徴の全貌

この記事では、OpenAIがついにo1モ...
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画像生成

プレイヤーの行動に応じてゲームを自動生成する技術 Googleなどが開発
高解像度な深度マップを高速生成するモデル『Depth Pro』Appleが公開
視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。
キャラを一貫して再現する画像生成メソッド『The Chosen One』
DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか?OpenAIが論文で発表
「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか?」に対するOpenAIの論文が発表されました。
人物の「不自然さ」を極限まで取り除いて超リアルな画像を生成する『HyperHuman(ハイパーヒューマン)』
OpenAIは、DALL·E 3の論文を通して「画像生成AIの安全性は前進した」ことを報告しています。
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