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OpenAI o1による経済学と推論
OpenAIの新しいモデル「o1」が、経済学の複雑な問題解決に活用されています。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
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OpenAI o1で量子物理学の質問に答える
量子物理学者がOpenAI o1を活用し、量子物理学の質問に回答しています。
動画エンコーディングによるロボットデータセットのスケーリング
Hugging Faceがロボットデータセットの効率的なスケーリング手法として、動画エンコーディングの活用を提…
Hugging Faceで最も過小評価されている5つのツール
Hugging Faceが提供する、あまり知られていないが強力な5つのツールが紹介されました。
Flash Attention 2によるパッキングでHugging Faceの学習効率を向上
Hugging FaceがFlash Attention 2とパッキング技術を組み合わせ、モデル学習の効率を大幅に改善しました。
失敗した実験：Infini-Attention、それでも挑戦し続けるべき理由
Hugging FaceがInfini-Attentionという新しいアテンション機構の実験に失敗しました。
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SWE-bench Verifiedの紹介
OpenAIがAIモデルのソフトウェア問題解決能力を評価する、人間が検証済みのSWE-benchサブセットを公開しま…
Falcon Mamba登場：初の強力なアテンションフリー7Bモデル
Hugging Faceが、アテンション機構を持たない初の強力な7B言語モデル「Falcon Mamba」を発表しました。
ドキュメント画像のためのTextImage拡張の紹介
Hugging Faceがドキュメント画像に特化した新しいデータ拡張手法「TextImage Augmentation」を発表しまし…
QuantoとDiffusersによるメモリ効率の良いDiffusion Transformers
Hugging FaceがQuantoとDiffusersを統合し、Diffusion Transformersのメモリ効率を大幅に向上させました。
LAVE: LLMによるDocmatixゼロショットVQA評価 - ファインチューニングはまだ必要か？
Hugging Faceが、LLMを用いたゼロショットVQA評価フレームワーク「LAVE」を発表しました。
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ルールベース報酬によるモデルの安全性向上
OpenAIがルールベース報酬（RBRs）という新手法で、AIモデルの安全な振る舞いを実現しました。