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AIニュース: Meta LinguaオープンソースLLMトレーニングツール、AIアバターがZoomミーティングに参加、ジェフ・ディーンが人間とLLMのコラボレーションについて語るンについて語るなど

AIGirl

SpaceXがOneWeb衛星を打ち上げる

スペースXは、衛星を使ったインターネットサービスを拡大するため、ワンウェブ衛星を打ち上げた。同社はツイッターで宇宙空間にある衛星の写真とともに最新情報を共有し、打ち上げは順調だったと述べた。

イーロン・マスクの毎日100万ドルプレゼント

イーロン・マスク氏は、言論の自由と銃の権利に焦点を当てた憲法上の権利請願を支援するために、毎日100万ドルを寄付すると述べた。同氏は激戦州の有権者をターゲットにしている。詳細は同氏のツイッター発表で確認できる

Meta の新しい LLM ツール

Meta は、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするための高速で簡単なツールである Meta Lingua を導入しました。GitHub で入手可能なこのツールは、 AI研究者がモデルをより簡単にトレーニングおよびテストできるように設計されています。

Microsoft の 1 ビット LLM フレームワーク

現在オープンソースとなっている Microsoft の bitnet.cpp は、CPU 上で LLM をより高速に実行し、より少ないエネルギーで実行するのに役立ちます。最大 6 倍の速度で実行でき、82% のエネルギーを節約できます。これは、ローカル AI 処理にとって画期的なことです

AIアバターがZoomミーティングに登場

HeyGen は、Zoom ミーティング用の AI アバターを導入しました。これらのアバターはミーティングに参加したり、会話したり、参加したりすることができ、バーチャルな集まりで AI を使用する新しい方法を提供します。

LLM が受信トレイの問題に取り組む

大規模言語モデル (LLM) は、ヘルスケアや配送などの分野での乱雑なデータの整理などのタスクの自動化に役立ちます。これにより、作業が迅速かつ容易になります。a16z はこれをツイートで共有しました。

Arxiver Dataset Released

The Arxiver dataset, with over 138,000 research papers, is now on Hugging Face. It’s useful for tasks like language modeling and summarization.

ジェフ・ディーンがAIとLLMについて語る

Jeff Dean 氏は、AI と LLM が連携することで人間の創造性と問題解決能力がどのように強化されるかについて語りました。彼の見解は Twitter でご覧いただけます。

Llama-3.1-Nemotron-70Bモデルがベンチマークでリード

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct モデルは、Arena Hard ベンチマークで 85 点のスコアを獲得してトップになりました。このモデルはチャットボットのパフォーマンス予測に優れており、GitHub で入手できます。

OpenAIの内部検索学習の噂

OpenAI は言語モデルのトレーニングに「Stream of Search (SoS)」と呼ばれる手法を使用していると言われています。この手法により、モデルはさまざまなパスを試して間違いから学習することで、人間のように学習することができます。

Arxiver データセットがリリースされました

138,000 件を超える研究論文を含む Arxiver データセットが、現在 Hugging Face に掲載されています。言語モデリングや要約などのタスクに役立ちます。

AIが96%のがん検出精度を達成

ハーバード大学の AIモデルCHIEFは、17の機関でテストされ、がん検出の精度が96%に達した。この結果は、以前のモデルよりも8%優れている。

ソフトウェアエンジニアリングのためのMASAIフレームワーク

MASAI フレームワークは AI ヘルパーを使用してソフトウェア タスクを分解し、作業をより迅速かつ容易にします。Rohan Paul が Twitter で詳細を共有しました。

AIでコーディングが簡単に

Claude や GPT-4o などの AI モデルは、コードの提案を提供し、タスクを簡素化することで、開発者の時間を 20 ～ 30% 節約するのに役立ちます。

AIと株式市場のボラティリティ

AI モデルのミスにより、$GOAT の株価が大きく下落しました。これは、AI が金融市場に影響を与える可能性があることを物語っています。Emad 氏は、この件について Twitter で詳細をシェアしました。

知能過剰とAI開発

Karina Nguyen 氏は今日 AI について講演し、「知能過剰」について言及しました。この用語は、AI テクノロジーが多すぎることを意味し、特にさまざまな状況での学習のために、それらを適切に共有し、成長させることが大きな課題であると彼女は述べました。

HuggingFace & GitHub: 開発ツールとプロジェクト共有

3Blue1Brown ビデオコード:

GitHub リポジトリには、コードを使用して数学の説明ビデオを作成する方法を示す 3Blue1Brown の ビデオがあります。このプロジェクトでは主に、チャンネルを運営する Grant Sanderson が作成した Manim ライブラリを使用しています。Manim は、クールな数学のビジュアルを作成するのに役立ちます。ユーザーは、「manimgl」コマンドを使用してインタラクティブ モードに入り、iPython ターミナルを使用してシーンを操作し、Sublime テキスト エディターで特別なキーボード ショートカットを使用して作業を高速化できます。このリポジトリでは、コードだけでなく、プロジェクトで作業するための Grant のヒントも共有されています。

ホームアシスタントオペレーティングシステム（HAOS）

HAOS は、Home Assistant とそのアドオンを実行するために作られた特別な Linux オペレーティング システムです。さまざまなアプリを管理するために Docker を使用し、Buildroot というツールで構築されています。HAOS は、Raspberry Pi や x86-64 システムなど、多くのデバイスで実行できます。軽量でメモリを賢く使用するように設計されているため、デバイスの速度を低下させることなく適切に動作します。このシステムは、SquashFS および ZRAM ファイル システムを使用して、より効率的に動作します。RAUC を使用して無線 (OTA) 更新または USB で簡単に更新できます。最新バージョンを入手するには、公式 Web サイトにアクセスしてください。

Reddit ハイライト

938Gbps:

最近のテストでは、6G テクノロジーは 5G より 9,000 倍高速であることが示されました。つまり、わずか 1 秒で 20 本の映画をダウンロードできるということです。この記事では、この新しいテクノロジーが将来私たちの生活をどのように変える可能性があるかについて説明しています。

スペクトル効率の問題:

テストでは、5～150GHzの周波数範囲を使用しましたが、効率は1ヘルツあたり6.47ビット/秒に過ぎませんでした。これは、5Gの通常の24ビット/秒よりもはるかに低い値です。この技術が本当に実用的であるかどうか疑問に思う人もいるでしょう。

視線制限:

高周波帯域が適切に機能するには、見通しの良い場所が必要です。これは、実際の状況ではうまく機能しない可能性があるため、日常的なユーザーにとって問題となる可能性があります。

コストとアクセシビリティの問題:

6G のコストがいくらになるのか、またアクセスがどの程度容易になるのかを心配する人もいます。彼らは、新しいテクノロジーが登場するまでは、ほとんどの人が 6G を利用できないかもしれないと考えています。

インフラストラクチャとカバレッジの課題:

多くのユーザーは、5G のカバレッジが狭い、速度が遅いなどの問題に直面しています。これは、6G が効果的に機能するためには、インフラストラクチャを改善する必要があることを示しています。

健康と安全に関する懸念:

高周波電波が健康に及ぼす可能性のある影響について懸念を示すコメントもあるが、こうした懸念を確認する研究は十分ではない。

https://www.reddit.com/r/singularity/


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