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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

2024年のデザイナー向けAIツールとして注目されるのは「Typeface」と「Canva」。
TypefaceはマルチモーダルAIでブランドパーソナライゼーションが可能。
CanvaはユーザーフレンドリーなインターフェースでAIデザイン作成が簡単。

AI教師による囲碁指導で女子生徒の実力差が縮小。
AI指導を受けた生徒の勝率が50%から56%に上昇。
AIの分析能力とデザインが高く評価された。

既存のRAGシステムには4つの課題が存在する。
エージェンティックRAGは情報精度を向上させる手法である。
Vectorizeはデータエンジニアリングの自動化を目指している。

LLMは多様なタスクで優れた性能を発揮する。
560社以上がLLMを開発・展開している。
27のLLMのうち25.93%がアイデンティティ混乱を示した。

LLMに関するお笑い企画をアドベントカレンダーで紹介します。
お笑い特化の生成AIは難しいが研究が進んでいます。
クリスマスをテーマにした漫才を生成するプロンプト設計を行います。

2024年の年末に生成AIとBtoBビジネスの現実を振り返ります。
自己回帰型モデルの限界と学習データの枯渇が指摘されています。
生成AIの普及は限定的ですが、データ分析部署が増加しています。

外国の方から生成AIだと言われた発電所の写真が話題。
猫や路地、工場など異世界をテーマにした作品を撮影。
外国では工場写真文化が少なくAIと誤解されることも。

ローカルLLMを活用したポートフォリオ生成アプリを開発しました。
開発過程で環境設定やデバッグの難しさを経験しました。
年末年始に向けて、さらなる改善を目指しています。

モラベックの逆説は人間とAIのタスク難易度の違いを示す。
人間は視覚認識が得意だがAIは形式的推論が得意。
進化で最適化されたスキルが逆説の原因となっている。

ユニットテストはソフトウェアの正確性検証に重要です。
大規模言語モデルでテスト生成の自動化が期待されています。
5つのLLMを用いてプロンプト要因の影響を評価しました。

ts_zipは大規模言語モデルでテキストを圧縮するツールです。
他のツールより圧縮率が高いが、GPUと4GBのRAMが必要です。
RWKV 169M v4モデルを使用し、互換性は保証されません。

AI駆動のプログラミングアシスタントが開発者の生産性を向上。
既存のコード生成ベンチマークは一般的なシナリオに焦点。
新しいベンチマーク「MultiCodeBench」を提案し、12のドメインをカバー。

2024年のAdvent of CodeでLLMのパフォーマンスを検証しました。
LLMは過去の問題には強いが新しい問題には弱いです。
多くのモデルがタイムアウトやエラーを出しました。

テキストから物理シミュレーションを生成するAIを紹介します。
オープンソースの大規模言語モデル「DeepSeek-V3」を解説します。
AI教師による囲碁指導の学習効果に関する研究を取り上げます。

勾配合意フィルタリングで分散学習のロバスト性を向上。
マイクロバッチ間の勾配の直交や負の相関を発見。
コサイン距離で勾配のばらつきを減少し精度を向上。

2024年12月31日

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2024年12月29日

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