あのエヌビディアからAIスキルを学べる「無料のオンライン講座」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
2025年、人工知能（AI）スキルの需要は急増する。より多くの業界や企業がAIスキルを持つ専門家を求めており、その証拠に、履歴書に書くAIスキルが多ければ多いほど年収が上がるという調査もある。 実際、求人サイトのIndeedが行った調査によると、生成AIのスキルがあれば、年収が最大47％もアップするという。AIスキルを身につければ、あなたの職務や業界にとって画期的なAIのワークフローやプロセスを構築し、より革新的でクリエイティブなアイデアを生み出し、生産性を高めながらコストを削減することができる。 マイクロソフトの年次報告書「Work Trend Index 2024」によれば、多くの企業はAI人材を貴重な資産と捉えており、経験は豊かだがAIスキルを持たない人を採用するよりも、たとえ実務経験が浅くてもAIスキルを持つ人材を採用したいと考えている。 起業家やフリーランサーとしてビジネスを改善
中国DeepSeek、AI業界に衝撃：最新推論モデル「DeepSeek-R1」でOpenAIの最新モデルと同等性能を95%低コストで実現 | XenoSpectrum
中国の新興AIスタートアップDeepSeekが、人工知能の歴史に新たな一章を刻む革新的な言語モデル「DeepSeek-R1」を発表した。このモデルは、業界最高峰とされるOpenAIの「o1」と同等の性能を持ちながら、驚異的な低コスト化を実現。さらに、完全なオープンソースとして公開されることで、AI開発の民主化に向けた大きな一歩となる可能性を秘めている。 DeepSeek-R1で取り入れられた革新的技術 OpenAIの「GPT-4」やGoogleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」のような一般的な大規模言語モデル（LLM）が単なる文章生成や質問応答を行うのに対し、OpenAIの「o1」や今回の「DeepSeek-R1」のような推論モデルは複雑な問題を段階的に解決する能力を持つ。数学の問題を解く際の思考過程や、プログラミングコードを書く際の論理展開など、人間のような思考プロ
Component Model な Wasm ランタイムを作った
Unity / .NET で動く WebAssembly ランタイム WaaS を作りました。 本記事では WebAssembly ランタイムとして見た WaaS の設計について書いていこうと思います。WaaS のコンセプトや特長については別記事で紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 前提 C# 9 .NET Standard 2.1 Unity 2022.3.14f1 まずは普通の WebAssembly ランタイムを作る Component Model の話に入る前に、まずは普通の WebAssembly ランタイムを作っていきます。 ランタイムは全て C# 実装ですが、実装のとっかかりでは「RustでWasm Runtimeを実装する」がとても参考になりました。 デシリアライズ 効率の良いバイナリの読み方については MessagePack for C# などのシリアライザの作
AMDの次世代グラボ「Radeon 9000シリーズ」は2025年3月にリリース予定
AMDの幹部が、RDNA 4を採用した次世代グラフィックボード「Radeon 9000シリーズ」を2025年3月に発売予定であることを明かしました。 Radeon 9000 series hardware and software are looking great and we are planning to have a wide assortment of cards available globally. Can’t wait for gamers to get their hands on the cards when they go on sale in March!— David McAfee (@McAfeeDavid_AMD) January 20, 2025 Radeon 9000シリーズの発売時期を明かしたのは、AMDのRyzen CPUおよびRadeonグラフィッ
DeepSeek R1が実現した教師なし強化学習による推論性能の向上 - AIDB
本記事では、LLMの推論能力を強化学習のみで向上させることに取り組んだ新しい研究を紹介します。 大規模言語モデルの推論能力向上には従来、大量の教師あり学習データが必要とされてきましたが、DeepSeek社の研究チームは強化学習のみ、あるいは少量の初期データとの組み合わせで、高い推論性能を実現する手法を開発しました。 結果、OpenAIのo1-1217と同等の性能を持つモデルの開発に成功したようです。 背景 LLMにおいて特に注目されているのが、モデルの推論能力です。これまでOpenAIのo1シリーズが、Chain-of-Thought（思考の連鎖）推論プロセスの長さを増やすことで、数学や科学的推論などの課題で大きな成果を上げてきました。 しかし、効果的なテストタイム・スケーリング手法は依然として研究コミュニティにとって課題となっていました。テストタイム・スケーリング手法とは、モデルの推論能
Fastlyが「AI Accelerator」正式リリース、生成AIからのレスポンスをキャッシュし高速化とコスト削減を実現
Fastlyは、生成AIへのAPIコールに対するレスポンスをセマンティックに基づいてインテリジェントにキャッシュすることで、高速なレスポンスとAPIコール回数の低減によるコスト削減などを実現する「Fastly AI Accelerator」の正式リリースを発表しました。 生成AIをAPI経由で呼び出す場合、通常のサービスの呼び出しと比較するとレスポンスまでに時間がかかることが多く、呼び出しごとにかかる料金も高額になりがちです。 Fastly AI Acceleratorは、こうした生成AIからのレスポンスをキャッシュし、似たような質問に対するレスポンスであればキャッシュの内容を高速に返すことで、生成AIのレスポンスを高速にし、また呼び出しにかかるコストを削減できると説明されています。 キャッシュは「セマンティックキャッシュ」として、呼び出しの内容をベクトルとして保持するため、似たような意味
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うみゆき@AI研究 on X: "SakanaAIが新しい論文、Transformer²を発表。なんで二乗なのか？というと、まず最初にユーザーが入力したプロンプトを見て「これは数学についての質問やな」とタスクの分類を行う。それから次にモデルウエイト内の数学コンポーネントの部分を活性化させて質問に答えるという二段階で回答する戦略だから"