業界導入・応用

C
74 件中 31〜60 件目を表示
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 資金・M&A
    Memorisation bias in medical AI
    ヘルスケア・バイオ 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    FluxVLA Engine: A One-Stop VLA Engineering Platform for Embodied Intelligence
    アルゴリズム・理論 コンピュータビジョン 推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    End-to-End Latency-Minimizing and Load-Balanced Request Scheduling for Edge LLM Inference in Agentic AI Services
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    A unified framework for global and local interpretability using adaptive derivative-ordered random explanation
    深層学習 機械学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    FirmCORe: A Benchmark for Structured Reasoning about Inter-Firm Collaboration Opportunities
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • Lobste.rs (AI tagged) · EN 業界導入・応用
    openarm: A fully open-source humanoid arm for physical AI research and deployment in contact-rich environments
    OpenArm、7自由度の完全オープンソース人型アームを公開
    Enacticが、接触の多い環境での物理AI研究向けに設計した7自由度の人型ロボットアーム「OpenArm」をオープンソースで公開した。高いバックドライバビリティと柔軟性で人との協働時の安全性に配慮しつつ、実用的な可搬重量を確保。両腕一式で6,500ドルとし、CADデータからROS 2・Isaac Lab・MuJoCo対応まで一式を揃える。
    元記事を読む (Lobste.rs (AI tagged)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN エージェント・ツール使用
    AI for Science with GPT-6 Astra: Thermal Design and Electrothermal Analysis of 2D CFET
    AI エージェント GPT Meta ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    HUMAID-NER: A Disaster Tweet Dataset for Joint Named Entity Recognition and Event Classification via Uncertainty-Weighted Multitask Learning
    ニューラルネットワーク 強化学習 Transformer
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    A Data-free Universal Prior over Syntactic Structures
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • ITmedia AI+ · JA 開発者ツール
    【動画あり】Excel仕事がラクになるCopilot活用術、実務ですぐ使える3選 Microsoft MVP直伝
    Microsoft MVP直伝、Excel仕事が捗るCopilot活用術3選
    Microsoft
    Excel業務を「Microsoft 365 Copilot」でどう効率化できるかを、Microsoft MVPの浅田和明氏が実務ですぐ使える3つの用法に絞って解説した。実際のデモを交えながら、指示の出し方や結果の確かめ方など使いこなしのポイントを示す動画付きの記事。
    元記事を読む (ITmedia AI+) ↗
  • ITmedia AI+ · JA エージェント・ツール使用
    その.envのAPIキーが、AIエージェントを「内通者」に変える――“人間前提のやり方”は破綻した
    .envのAPIキーが、AIエージェントを「内通者」に変える
    AI エージェント
    AIエージェントの活用が広がる裏側で、APIキーやトークンなどの認証情報が急増している。人間が使う前提で設計されてきた従来の管理方法は、常時稼働して自律的に外部へアクセスするエージェントの登場によって限界を迎えつつあり、.envに置かれた一本の鍵がエージェントを内通者に変えうると警告する。
    元記事を読む (ITmedia AI+) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    Corrupt Plans, Clean Traces: Evading Chain-of-Thought Monitoring with Plan Injection
    DeepSeek ニューラルネットワーク ソフトウェア工学
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 業界導入・応用
    The Router Within: Eliciting Native Skill Routing from a Frozen LLM
    Meta
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 業界導入・応用
    Pilot Early, Commit Late: A Real-Options Model of Enterprise AI Adoption under Rapid Technological Progress
    深層学習 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Discrete Beckmann Transport Models for One-Step Language Modeling and Reasoning
    ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    LLM-Based Schema-Aware Split Learning for Privacy-Preserving Mental Distress Prediction Across Heterogeneous Surveys
    Llama 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN エージェント・ツール使用
    Atria Dawn: The Dawn of Agentic Superintelligence
    AI エージェント ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 業界導入・応用
    KnowBench: Effort Reduction as a Unified, Deployment-Grounded Benchmark for Clinical AI
    深層学習 ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    When the World Lies: Backdoor Attacks on Latent World Models for Downstream Control
    ファインチューニング ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 業界導入・応用
    Predicting build orientation for SLM dental parts: a comparison of rotation representations and direct vector regression
    機械学習 ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Backward SDEs-based Diffusion for Physics-Constrained Generation
    深層学習 推論 (Inference) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    RESKILL: Explicit Failure Attribution and Structured Repair for Interactive Language Agents
    AI エージェント 深層学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Scalability and Performance Evaluation of Federated Learning Frameworks: A Comparative Analysis
    機械学習 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    CIDERS: Cloud-Edge LLM Collaborative Learning via Accelerating Personalized Bilevel Optimization
    埋め込み (Embeddings) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Authorship attribution and aesthetic evaluation of AI poetry: a case study with Haiku
    Gemini GPT Llama ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Clean Scores, Buried Evidence, and Confident Wrong: A Receipt-Based Audit of Frontier Agentic QA
    AI エージェント ソフトウェア工学
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース
    「FDE」「ハーネス」「オープンウェイト」って何? AI時代に現場で飛び交う10用語をGitHubが整理
    GitHub、「FDE」「ハーネス」「オープンウェイト」などAI開発10用語の解説ガイドを公開
    GitHubが、ソフトウェア開発の現場で急速に広がるAI関連の新用語を整理した解説ガイドを公開した。「FDE」「ハーネス」「オープンウェイト」など主要10用語を取り上げ、意味と使われ方をまとめている。AI導入で語彙が急増する現場に向け、共通理解を作る狙いがある。
    元記事を読む (ITmedia AI+) ↗
  • OpenAI Blog · EN 業界導入・応用
    Perplexity trusts GPT-6 Astra with end-to-end systems
    Perplexity、GPT-6 Astraに本番システムの監視・改修まで委任
    GPT 強化学習
    OpenAIは、検索エンジンのPerplexityがGPT-6 Astraを用いて連絡文書の作成、ソフトウェアの変更、本番システムの監視までを任せていると紹介した。共同創業者のJohnny Ho氏は、アプリケーションを取り囲むテスト用プログラムをモデル自身に書かせ、外部APIの応答を模擬させて一連の動作を検証していると説明。従来世代より確認頻度を大きく減らせているという。
    元記事を読む (OpenAI Blog) ↗
  • Data Center Dynamics · EN 業界導入・応用
    Sponsored: From pilot to production: Direct liquid cooling deployment risks in AI data center cooling
    Schneider Electric、直接液冷の本番展開における8つのリスクを整理
    Schneider ElectricのSteven Carlini氏は、ラック密度が20kWから140kW超へ上昇しBlackwell世代で空冷が限界を迎える中、直接液冷をパイロットから本番へ移す際の落とし穴を解説。CDUと接続部材の材質不適合による腐食、流体化学や圧力の逸脱による機器損傷、共有資産の保証問題、チラー設計の熱的トレードオフなど8課題を挙げ、IT機器と設備を一体の装置として精密に設計する必要があると述べる。
    元記事を読む (Data Center Dynamics) ↗
  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース
    AnthropicのアモデイCEO、AI開発の「ペース調整」訴えるエッセイ公開 アルトマン氏とマスク氏も賛同
    Anthropic アモデイCEO、AI開発の「ペース調整」を提言、アルトマン氏・マスク氏も賛同
    Anthropic OpenAI
    AnthropicのダリオCEOは、AIの急速な自己改善や安全上の脅威を踏まえ、モデルの能力向上ペースを抑える3段階の計画を提言するエッセイを公開した。第三者評価者の常駐や民主主義国間の協調を訴えている。OpenAIのアルトマンCEOやマスク氏も同調し、同様の評価体制を導入する意向を示した。
    元記事を読む (ITmedia AI+) ↗