ロボット工学や自動運転などで顕在化するAI課題を解決、MIT発「Liquid Neural Networks」とは何か - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報

現在の人工知能（AI）を取り巻く環境では、 大規模言語モデル（LLM）の話題から、ますます大規模なニューラルネットワークの開発競争が起きている。しかし、すべてのアプリケーションが、大規模なディープラーニングモデルの計算量とメモリの要求をできるわけではない。 このような環境の制約が、いくつかの興味深い研究の方向性につながっている。MIT（マサチューセッツ工科大学）の CSAL（コンピュータ科学・人工知能研究所）の研究者が開発した新しいタイプのディープラーニングアーキテクチャ「Liquid Neural Networks」は、特定の AI 問題に対して、コンパクトで適応性が高く、効率的なソリューションを提供する。これらのネットワークは、従来のディープラーニングモデルに内在する課題のいくつかに対処するように設計されている。 Liquid Neural Network は AI の新たなイノベーシ

[quwachy]

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[misshiki]

“新しいタイプのディープラーニングアーキテクチャ「Liquid Neural Networks」は、特定の AI 問題に対して、コンパクトで適応性が高く、効率的なソリューションを提供する。これらのネットワークは、従来のディープラーニン