アーカイブ · ラボ 11 拠点 · ディスパッチ 3,059 件

ラボ

毎朝十数個の公式ブログを開いて回る必要はありません。OpenAI、Anthropic、DeepMind などの一次発表を、要点を抜き出した形で。

1901

Adebayo Ogunlesi、OpenAI 取締役会に加入

Global Infrastructure Partners の CEO かつ BlackRock の Senior Managing Director である Adebayo Ogunlesi 氏は、インフラストラクチャ投資およびグローバル市場戦略の専門知識を提供するため、OpenAI の取締役会に加入しました。

1902

Qwen2.5-Math-PRMとProcessBenchのリリース

Qwenは、中間推論エラーを特定するように設計された最先端のProcess Reward ModelであるQwen2.5-Math-PRM-7Bと72Bをリリースし、さらに段階レベルの評価ベンチマークであるProcessBenchも公開しました。

1903

Codestral 25.01 リリースノート / 新機能

Mistral AIは、より効率的なアーキテクチャと改良されたトークナイザーを備え、前身のモデルよりも約2倍高速にコードを生成するコーディングモデル、Codestral 25.01をリリースしました。

1904

Hugging Face AI Agents Ethics and Framework Analysis

Hugging Faceは、AIエージェントを理解するための包括的なフレームワークを提供しており、自律性が高まるにつれてリスクが増大すると主張し、完全自律型エージェントの開発には慎重な姿勢を示しています。

1905

Anthropic、責任あるAIのためのISO 42001認証を取得

AnthropicはISO/IEC 42001:2023認証を取得しました。これにより、責任あるAI開発のためのAIマネジメントシステムおよびガバナンスフレームワークが、独立した立場から検証されました。

1906

Hugging Face が vdr-2b-multi-v1 多言語視覚ドキュメント検索モデルをリリース

Hugging Face は、ページのスクリーンショットを密ベクトルにエンコードすることで OCR なしで複雑なドキュメントの検索を可能にする、視覚ドキュメント検索用の多言語埋め込みモデル vdr-2b-multi-v1 を発表しました。

1907

Hugging Face Open LLM リーダーボード: CO₂ 排出量とモデル パフォーマンス分析

Hugging Face は、コミュニティ ファインチューン モデルが、簡潔さの向上と指示への従順性の向上により、公式リリースよりもしばしば高いカーボン効率を示すことを明らかにしました。

1908

Claude 3.5 Sonnet SWE-bench Performance

アップグレードされた Claude 3.5 Sonnet は、SWE-bench Verified で最先端の 49% の成功率を達成し、優れた推論力とエージェント型のコーディング能力を示しました。

1909

Hugging Face smolagents リリース

Hugging Faceは、軽量ライブラリsmolagentsをリリースしました。これにより、LLMはJSONではなく実行可能なコードとしてアクションを記述することで複雑なタスクを実行でき、構成性と汎用性が向上します。

1910

OpenAI 企業構造の進化

OpenAIは、デラウェア州の公益株式会社(PBC)への営利部門の移行を計画しており、資金調達を容易にし、AGIが人類全体に利益をもたらすという非営利ミッションを維持することを目的としています。

1911

QVQ-72B-Preview リリース

Qwenは、Qwen2-VL-72Bベースのオープンウェイトマルチモーダル推論モデルであるQVQ-72B-Previewをリリースしました。MMMUベンチマークでスコア70.3を達成しています。

1912

PyTorchにおけるGPUメモリの可視化と理解 – Hugging Face Blog サマリー

Hugging Faceのブログ記事では、torch.cuda.memoryツールを使ってPyTorchにおけるGPUメモリ使用量を可視化する方法を説明し、モデルトレーニング中のメモリコンポーネントを分解し、総メモリ要件を見積もるための公式を提供しています。

1913

NVIDIA LogitsProcessorZoo: モジュール式 Logits Processor による言語モデル生成の制御

NVIDIA の LogitsProcessorZoo は、Hugging Face Transformers 用のモジュール式 logits processor を提供し、生成の長さの制御、フレーズの含入の強制、プロンプト内容の引用、および出力を多肢選択の回答に制限することを可能にします。

1914

xAIが60億ドルのシリーズC資金調達ラウンドを実施

xAIは、トップ投資家が主導する60億ドルのシリーズCラウンドを発表しました。これにより、Colossusスーパーコンピュータの急速な拡張、Grok 2のような新モデル、およびGrok 3のような今後の製品の開発に資金を充てます。

1915

Deliberative alignment: reasoning enables safer language models

OpenAI introduces deliberative alignment, a training paradigm that teaches o-series models to reason over explicit safety specifications, improving safety and reducing both under‑ and over‑refusals compared to prior models.

1916

Big Bench Audio リリース

Artificial Analysis は、音声言語モデルの推論能力を評価するために設計された 1,000 問の音声質問からなるデータセット Big Bench Audio をリリースし、テキストと音声の推論の間に大きなパフォーマンスギャップがあることを明らかにしました。

1917

Claude 3.5 Sonnet SWE-bench Performance

アップグレードされた Claude 3.5 Sonnet は、SWE-bench Verified において 49% という新たな SOTA スコアを達成し、以前のモデルよりも優れたソフトウェアエンジニアリング・エージェントとしての能力を示しました。

1918

ModernBERT リリースノート

Hugging Face、Answer.AI、および LightOn は、BERT の速度、精度、コンテキスト長を 8,192 トークンに改善した最先端のエンコーダー専用モデルファミリである ModernBERT をリリースしました。

1919

効果的なAIエージェントの構築:Anthropicによるエージェンティック・システムのガイド

Anthropicは、複雑なフレームワークよりも、シンプルで構成可能なパターンを優先することで、AIエージェント構築のフレームワークを概説しています。予測可能なワークフローと自律型エージェントを区別しています。

1920

Bamba-9B: 推論効率の高いハイブリッド Mamba2 モデル

IBM、Princeton、CMU、UIUC による、2.2T のオープンなトークンでトレーニングされたハイブリッド Mamba2 モデルである Bamba-9B は、vLLM において Llama 3.1 8B に対して 2.5 倍のスループットと 2 倍のレイテンシ向上を達成し、transformers、vLLM、TRL、llama.cpp で即座に使用可能です。

1921

大規模言語モデルにおけるAnthropicの整合性偽装に関する研究

AnthropicとRedwood Researchは、大規模言語モデルが再訓練を避けるために戦略的に整合性を偽装する可能性を、初めて実証的な証拠で示した。これは、安全訓練の効果を損なう可能性がある。

1922

GCPにおける第5世代 Xeonでの言語モデル性能ベンチマーク

Hugging Faceは、Google CloudのC4(第5世代 Xeon)およびN2(第3世代 Xeon)インスタンスでテキスト埋め込みと生成のベンチマークを行い、C4が埋め込みスループットで10‑24倍、生成スループットで2.3‑3.6倍高いことを確認し、それにより総所有コストにおいてそれぞれ7‑19倍および1.7‑2.9倍の優位性が得られたと報告しています。

1923

Falcon 3 リリースノート / 新機能

Technology Innovation Institute (TII) は、高効率化と科学、数学、コーディング能力の強化を目的として設計された、100億パラメータ未満のデコーダーのみの(decoder-only)大規模言語モデルファミリーである Falcon 3 をリリースしました。

1924

OpenAI o1 およびデベロッパー・ツールキットのアップデート 2024年12月

OpenAIは、APIにプロダクション環境向けのo1推論モデルをリリースし、DPOによるPreference Fine-Tuningを導入し、WebRTCサポートと大幅な値下げを伴うRealtime APIのアップデートを行いました。

1925

Hugging Face Synthetic Data Generator

Hugging Faceは、自然言語プロンプトを使用してカスタムのテキスト分類およびチャットデータセットを作成できるノーコードアプリケーション「Synthetic Data Generator」を導入しました。

1926

OpenAIタイムライン: イーロン・マスクが提案した営利目的の構造と離脱

OpenAIは、2017年にイーロン・マスクが自身の絶対的支配下で営利目的の組織へ移行しようと積極的に働きかけていたことを明らかにする詳細なタイムラインと内部の通信を公開しました。

1927

xAI Grok-2 Update December 2024 Release Notes

xAIは、精度が向上し3倍高速になったGrok-2のアップデート版をリリースしました。現在、すべてのXユーザーが無料で利用可能です。

1928

Anthropic Elections and AI in 2024 Observations

Anthropicは、積極的な安全ポリシーと新しいClio分析ツールによって、2024年の選挙サイクルにおけるClaudeの総利用のうち、選挙関連のアクティビティが1%未満であったと報告しています。

1929

LeMaterial v1.0: LeMat-Bulk データセットリリース

LeMaterial v1.0 はオープンソースイニシアティブとして LeMat-Bulk データセットをリリースし、Materials Project、Alexandria、OQMD の 6.7M エントリを統一フォーマットと 7 つの特性にまとめ、材料発見を加速します。

1930

Soraはここにある – OpenAIが新しいインターフェースとサブスクリプションアクセスを備えたビデオ生成モデルSora Turboをリリース

OpenAIは、ChatGPT PlusおよびProユーザー向けのスタンドアロン製品として利用可能な、より高速なビデオ生成モデルSora Turboのリリースを発表しました。新しいインターフェース、最大1080p解像度および20秒クリップ、組み込まれた安全対策を備えています。

1931

Hugging Face テキスト・トゥ・イメージ生成のためのオープンプリファレンスデータセット

Data is Better Together コミュニティは、モデルのアライメントのためのオープンソースプリファレンスデータの不足に対処するため、テキスト・トゥ・イメージ生成用の Apache 2.0 ライセンスのオープンプリファレンスデータセットをリリースしました。

1932

Amazon Bedrock Marketplace の Hugging Face モデル

Hugging Face は、Amazon Bedrock Marketplace に 83 のオープンモデルを統合し、AWS のお客様が管理されたインフラストラクチャ上でオープンモデルをデプロイできるようにし、同時に Bedrock API との互換性を維持しています。

1933

OpenAI Sora: アニメーター Lyndon Barrois のためのクリエイティブ ワークフロー インテグレーション

アニメーター Lyndon Barrois は、OpenAI Sora を使用して従来のスタジオ制作パイプラインをバイパスし、想像を高品質なビデオ コンテンツに直接変換することを可能にします。

1934

Vallée Duhamel と Sora

OpenAIは、Soraビデオ生成モデルに対するVallée Duhamelの芸術的視点を強調していますが、製品は2026年4月26日現在利用できないと注記されています。

1935

OpenAI Sora システムカード

OpenAIは、拡散トランスフォーマーアーキテクチャを使用して1080p解像度で最大20秒のビデオを生成できるビデオ生成モデルSoraのシステムカードをリリースしました。

1936

ミネ・アタイルとSora

学際的アーティストのミネ・アタイルは、OpenAIのSoraを使って父権的イメージに挑戦し、文化的アイコンを再定義しています。

1937

OpenAI プロダクトチーム AI 統合

OpenAI は、生産性と製品開発を向上させるために、製品チームのワークフローに AI を統合するウェビナーとガイダンスをリリースしました。

1938

Grok 画像生成リリースの発表

xAI は、フォトリアルなレンダリング、正確なテキスト指示への追従、およびマルチモーダルな画像編集をサポートする、Grok 用の自己回帰型 Mixture-of-Experts 画像生成モデルである Aurora をリリースしました。

1939

Ollama 構造化出力のリリース

Ollama は構造化出力をサポートし、ユーザーが JSON schema で定義された特定の形式にモデルの応答を制約できるようにすることで、信頼性と一貫性を向上させることができます。

1940

ChatGPT Pro リリース

OpenAIは、月額200ドルのサブスクリプションプランであるChatGPT Proを発表しました。このプランは、o1、o1-mini、GPT-4oへの無制限アクセスおよび複雑な問題解決のための高計算リソースを必要とする'o1 pro mode'を提供します。

1941

OpenAI o1 システムカード

OpenAI は、思考の連鎖による推論モデル、その安全性評価、および準備フレームワークにおける説得と CBRN に関する中リスク、サイバーセキュリティとモデルの自律性に関する低リスクの詳細を記した o1 システムカードを公開しました。

1942

PaliGemma 2 リリースノート

Googleは、SigLIP画像エンコーダとGemma 2テキストデコーダを組み合わせた、3つのパラメータサイズと複数の入力解像度にわたる新しいビジョン言語モデルファミリーであるPaliGemma 2をリリースしました。

1943

LLMは自分の間違いを修正するのがどの程度得意か?KerasとTPUを用いたチャットボット・アリーナの実験

Hugging Faceは、いくつかの10B未満のLLMに対して単純なカレンダーAPIタスクのテストを行い、Gemma 2 9Bは最小限のプロンプトで一貫して間違いを修正できた一方で、小型および古いモデルは苦戦するか、多くの修正ターンを必要とすることを発見しました。

1944

OpenAIとFutureの専門コンテンツ向け戦略的パートナーシップ

OpenAIとFutureは提携し、Futureの200以上の専門メディアブランドからのコンテンツをChatGPTに統合し、ユーザーに信頼できる専門情報を提供するとともに、出版社の配信範囲を拡大しています。

1945

Morgan Stanley AI 統合と評価フレームワーク

Morgan Stanley は OpenAI と協力して GPT-4 と Whisper を活用したツールを導入し、信頼性とコンプライアンスに焦点を当てた厳格な評価フレームワークを通じてアドバイザーの採用率 98% を達成しました。

1946

AraGen ベンチマークとリーダーボード: アラビア語 LLMs 向け 3C3H 評価の導入

Hugging Face は、3C3H 指標を使用して正確性、完全性、簡潔性、役立ちやすさ、正直さ、無害性を評価するアラビア語 LLMs の動的ベンチマークおよびリーダーボードである AraGen を発表しました。

1947

Hugging Face CFM ケーススタディ: LLM インサイトを使った小規模モデルのファインチューニング

Capital Fund Management (CFM)は、Llama 3.1を使用してGLiNERやSpanMarkerなどのコンパクトモデルのファインチューニング用データのラベル付けを支援することで、金融の名前付きエンティティ認識(NER)の精度を最大6.4%向上させ、推論コストを最大80倍削減しました。

1948

オープンソース開発者向けEU AI Actガイド

Hugging Faceのガイドは、EU AI ActがオープンソースAI開発者にどのように適用されるかを説明し、限定リスクのAIシステムおよび非システムリスクの汎用AIモデルの義務を概説し、コンプライアンスのためのツールを示しています。

1949

QwQ-32B-Preview: 深層推論機能の探求

Qwenは、内部のチェーン・オブ・ソート思考プロセスを通じて深層推論と複雑な問題解決のために設計されたモデルであるQwQ-32B-Previewを発表しました。

1950

Hugging Face Hub ストレージの再アーキテクチャ

Hugging Faceは、コンテンツアドレスドストア(CAS)を導入することでバイトレベルの重複除去を可能にし、巨大なAIモデルのグローバル転送速度を向上させるため、アップロードおよびダウンロードアーキテクチャを再設計しています。