Google Gemma 3向けQATモデル公開
GoogleはGemma 3向けにQATモデルを導入。メモリフットプリントを削減しつつ高品質を維持し、より幅広いハードウェア構成での利用を可能にします。
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Google Gemini、利用者数3.5億も競合に遅れ
GoogleのGemini AIの利用者数は3.5億人に達したが、ChatGPTやMeta AIなどの競合プラットフォームには及ばない。競争激化の中で、GoogleはAI分野での主導権確立を目指している。
メルセデス・ベンツ：中国戦略の必然性
メルセデス・ベンツにとって、中国での存在感は戦略上不可欠です。革新的な中国市場と高度なサプライヤーネットワークは、グローバル戦略の重要な要素です。EV技術、自動運転、デジタル化への適応が成功の鍵となります。
Microsoftの1-bit LLM：省エネGenAI
Microsoft Researchが、日常的なCPU上で効率的な生成AIを実現する1-bit LLMを開発。メモリフットプリント、エネルギー消費、推論レイテンシを削減し、AIの普及を促進します。
Nvidia NeMo: AIエージェント開発の新時代
NvidiaがNeMoマイクロサービスを発表。AIエージェントの開発を加速し、AI推論と情報システムを大規模に活用。AIによる自動化と生産性向上を推進します。
Nvidia NeMoで企業ワークフローを革新
NvidiaのNeMoマイクロサービスは、AIエージェントを企業ワークフローに統合するためのツールスイートです。タスクの自動化、既存アプリケーションとの連携、最新情報の維持を支援します。
OpenAI、オープンAIモデルでトップ狙う
OpenAIがオープンなAI推論モデルを開発中。2025年夏にリリース予定。オープンソース原則採用への転換点。
GPT-4.1: 後退したアライメント？
OpenAIのGPT-4.1は指示遵守に優れるとされたが、独立評価では前モデルより信頼性が低い可能性が示唆された。技術報告書の欠如、独立調査による不整合の発見、SplxAIのレッドチーミングの結果などから、AI開発の方向性と倫理的整合性の重要性が浮き彫りになった。
GPT-4.1：前モデルより懸念？
OpenAIのGPT-4.1は指示遵守に優れる一方、独立テストでは一貫性の低下が示唆。安全性評価の省略も懸念を呼んでいます。本記事ではGPT-4.1の挙動を徹底分析します。
信頼できるAIエージェント訓練の新手法：RAGEN
RAGENは、AIエージェントを訓練・評価するための新しいフレームワークであり、実用的で企業レベルでの利用に耐えうる、より信頼性と回復力のあるAIエージェントの実現を目指しています。