ここ数年、私たちはエージェント型AIシステムが印象的なデモを作成するのを見てきました。テストケースに合格するコードを書き、ウェブを検索し…
人工知能業界は長年、「大きいほど良い」という単純かつ厳格なルールに従ってきました。私たちは膨大なデータセットでモデルを訓練し、パラメータの数を増やし、…
過去2年間の大部分において、マルチエージェントシステムは人工知能の自然な次のステップとして扱われてきました。もし1つの大規模な言語モデルが…
より自律的なAIエージェントの構築を競う中で、コミュニティはエージェントの能力向上と、その可能性を示すことに注力してきました。私たちは常に…
長年にわたり、人工知能（AI）における主要な課題は、AIモデルを人間の価値観とどのように整合させるかでした。研究者たちは、安全性のルールや倫理的…
暗い部屋に入ると、スイッチを押します。電気がどこから来るのか不思議に思うことはありません。…
過去10年間、人工知能の注目はトレーニングに独占されてきました。そのブレークスルーは主に、大規模なコンピューティングクラスター、数兆パラメータのモデル、そして…
過去5年間、人工知能（AI）業界は事実上、「トランスフォーマー」という言葉と同義語となってきました。画期的な「Attention Is All...」のリリース以来、AIは世界を驚かせてきました。
Moonshot AIの新しいKimi K2 Thinkingモデルは、瞬く間に業界の注目を集めました。多くの観測者は、その優れたベンチマーク結果、驚異的な効率性、あるいは…に注目しています。
AI分野は長年、システムの記憶力を向上させるという一つの目標に注力してきました。私たちは膨大なデータセットでモデルを訓練し、記憶能力を着実に向上させてきました…
強化学習は、長らく人工知能（AI）の最も有望な分野の一つでありながら、未開拓の領域でした。これは、AIの驚異的な成果を支える技術です。
人工知能は数十年にわたり、データ内のパターン発見に優れた能力を発揮してきました。機械学習モデルは、顧客行動の予測、市場動向の予測、医療リスクの特定など、様々な用途で活用されています。
長い間、強化学習 (RL) の中心的な考え方は、AI エージェントがすべての新しいタスクを白紙の状態から学習する必要があるというものでした。
AIアライメントの分野では、長年にわたり、個々のAIモデルを人間の価値観や意図に適合させることに焦点を当ててきました。しかし、マルチエージェントシステムの台頭により、この…
長年にわたり、大規模言語モデル（LLM）が私たちの想像力を掻き立てるのを見てきました。ChatGPTはメールを作成し、Geminiは回答を提供し、Llamaは幅広いアプリケーションを動かしています…。