Googleが新オープンAIモデル「Gemma 2」をリリース ～商用可能、提供は27Bと9Bモデル／初代「Gemma」よりも高い推論効率を実現
GoogleがMatterとGoogle Homeに対応した6億台超のスマートデバイスをコントロールできる新API「Home API」を発表、AndroidとiOSの両方で利用可能＆スマートテレビをハブ化することでより使いやすく進化
Googleがスマートホーム機器の共通規格である「Matter」や、Googleの開発するスマートホームハブアプリ「Google Home」をあらゆる開発者に向けて開放するために、「Home API」を発表しました。Home APIを利用することで、アプリ開発者は6億台を超えるスマートホームデバイスにアクセス可能となり、Google Homeのオートメーションエンジンを利用して自社アプリ内でユーザー向けのスマートソリューションを作成することが可能となります。さらに、Home APIはAndroidアプリだけでなくiOSアプリでも利用可能です。 Home APIs: Enabling all developers to build for the home - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/home-a
Googleがオープンソースのビジュアル言語モデル「PaliGemma」を公開＆Llama 3と同等性能の大規模言語モデル「Gemma 2」を発表
Googleが2024年5月15日にビジュアル言語モデル(VLM)の「PaliGemma」と、大規模言語モデル(LLM)の「Gemma 2」を発表しました。PaliGemmaはすでにリリースされており、簡単に試せるデモも公開されています。 Introducing PaliGemma, Gemma 2, and an Upgraded Responsible AI Toolkit - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/gemma-family-and-toolkit-expansion-io-2024/ PaliGemma – Google's Cutting-Edge Open Vision Language Model https://huggingface.co/blog/paligemma ◆ビジュ
［速報］Google、同社初の独自Armプロセッサ「Google Axion」発表。x86ベースの仮想マシンより50％高速と。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、同社初となる独自Armプロセッサ「Google Axion」を発表しました。 Google Cloudによると、Axionは現世代のx86ベースの仮想マシンと比較して50％の性能向上と、60％優れたエネルギー効率を実現しており、さらに現在クラウドで利用可能な汎用Armプロセッサと比較して30％高い性能を提供するとしています。 AWSとマイクロソフトはすでに独自Armプロセッサを発表済み Armベースのプロセッサは、すでにAWSとマイクロソフトがそれぞれ発表済みです。 AWSは2018年に独自のArmプロセッサである「Graviton」を発表しており、2023年には最新版の「Graviton4」を発表しています。 マイクロソフトは昨年（2023年）に同社初のArmベースの独
［速報］Google Cloudが「Gemini Code Assist」発表。最新のAIによるコーディング支援、Stack Overflowのナレッジも統合。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるコーディング支援サービス「Gemini Code Assist」を発表しました。 Gemini Code Assistは、GitHub CopilotやAWS CodeWhispererなどと競合するサービスと位置づけられます。 Gemini Code Assistは最新AIモデル「Gemini」採用 Google Cloudは昨年（2023年）12月にAIによるコード補完やコード生成などを実現する「Duet AI for Developers」を正式リリースしています。今回発表されたGemini Code Assistは、同社の最新AIモデルである「Gemini」を採用したDuet AI for Developersの進化版だと説明されています。 参考：
Googleが超高品質な動画生成AI「Lumiere」を発表、フレーム同士のつながりが自然で「テキストや画像から動画生成」「写真の一部を動画化」「動画の一部分を指定して加工」などなど機能てんこもり
Googleの研究チームが動画生成AI「Lumiere」を2024年1月24日(水)に発表しました。Lumiereではフレーム同士が自然につながった違和感の少ない動画を生成可能で、テキストや画像を入力して動画を生成できるほか、動画の一部分を指定して別の動画に置き換えたり、写真の一部分だけを動かしたりといった操作も可能です。 Lumiere https://lumiere-video.github.io/ テキストや画像を入力して動画を生成できるAIは数多く存在していますが、それらのAIの多くは「フレームを複数枚生成し、フレーム同士を補間する」という手法で動画を生成しているため、フレーム同士のつながりが不自然になりがちです。一方で、Lumiereは「動画全体のフレームを一度に生成する」という手法を採用しており、フレーム同士のつながりが自然で違和感の少ない動画を生成可能。生成可能な動画のフレー
Google DeepMindが数学オリンピックレベルの幾何学問題を解けるAI「AlphaGeometry」を発表、人間の金メダリストに近い性能を発揮
Google DeepMindが、国際数学オリンピックレベルの複雑な幾何学問題を解決できるAI「AlphaGeometry」を発表しました。AlphaGeometryは、実際に国際数学オリンピックで出題された幾何学問題30問を制限時間以内に25問解いたとのことです。 Solving olympiad geometry without human demonstrations | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-syst
Googleが新たな動画生成技術「VideoPoet」を発表ーー拡散モデルではなくLLMを活用 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
GoogleがLLMで「非構造化文書」高精度テキスト抽出するOCR『LMDX』発表 | AIDB
Googleは、非構造化文書（例えばレシートなど）から高精度にテキストを抽出するOCR（Optical Character Recognition）技術『LMDX（Language Model-based Document Information Extraction and Localization）』を発表しました。この技術は、特にGoogleの大規模な言語モデル「Bard」と、Google DriveやGmailなどのサービスとの連携をさらに強化する可能性もあります。 参照論文情報 タイトル：LMDX: Language Model-based Document Information Extraction and Localization 著者：Vincent Perot, Kai Kang, Florian Luisier, Guolong Su, Xiaoyu Sun, Ram
“ChatGPT超え” 生成AI「Gemini」Googleが秋公開へ サイズ「巨大化」の今後占う | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
グラフ構造学習を評価するためフレームワーク、米Googleが開発 4000以上のアーキテクチャを統一
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。 ここでいうグラフとは、棒グラフや円グラフのようなデータを視覚化したものではなく、対象物をノード（頂点）とエッジ（辺）を用いて表現したデータ構造を指す。例えば、SNSのソーシャルグラフに用いられている。各ユー
GoogleがAI特化プロセッサTPUの第5世代モデル「TPU v5e」を発表、前モデル比で1ドル当たりのトレーニングパフォーマンス最大2倍・推論パフォーマンス最大2.5倍
2023年8月30日、Googleが独自に開発する機械学習特化のプロセッサ「Tensor Processing Unit(TPU)」の第5世代モデルとなる「TPU v5e」を発表しました。Googleは大規模言語モデル(LLM)や生成AI(ジェネレーティブAI)といった人気のAIを構築するための「コスト効率とパフォーマンスに優れたプロセッサ」としてTPU v5eをアピールしています。 Announcing Cloud TPU v5e and A3 GPUs in GA | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/compute/announcing-cloud-tpu-v5e-and-a3-gpus-in-ga/ Inside a Google Cloud TPU Data Center - YouTube Goog
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google、従来比性能4.7倍のTPU。HBMの速度/容量も2倍に
Google Geminiアプリが日本でも利用可能に
Google、次世代AIモデル「Gemini 1.5」を発表／「1.5 Pro」で最大100万トークンを一度に処理
Google独自開発のAI特化型チップ「Cloud TPU v5p」発表 LLMトレーニング速度は前世代の2.8倍 Geminiにも使用 | Ledge.ai
グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も
GoogleのチャットAI「Bard」が高性能アップデート Gmailやマップ連携も
Google Maps Platform、太陽光/大気質/花粉の情報を提供するAPI
