AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
DeepMindのAlphaGoが2016年に李世乭に勝利した事件は、AI時代の到来を示す象徴的な出来事でした。 それから5年、DeepMindの新たなプロダクト、「AlphaFold2」のリリースに現在、世界中の生物学研究者が沸いております。 日本語記事も色々と出始めていますが、業界人向けの記事が多く、ある程度分かっている人じゃないと理解できない印象。 「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に DeepMindのAlphaFold2に匹敵するより高速で自由に利用できるタンパク質フォールディングモデルを研究者が開発 生物学クラスタを中心にSNSでもめっちゃ盛り上がっており、昨日Twitter Spaceにて行われたAlphaFold2座談会は770人が聴講するなど、熱狂はまだまだ冷めません。 東大
強化学習の基礎から最近の論文までの道のりを繫ぎたいというモチベーションで，最初は強化学習の基礎の基礎の解説から，Q学習についてR2D3, Agent57あたりまで読んだ論文についてまとめてみました．Actor-Criticについては，Q学習との比較用にA3Cあたりを少しだけ書いています．あと，最後に軽くマルチエージェント強化学習(MARL)とオフライン強化学習(Offline RL)にも触れて紹介しています． 基礎の基礎 強化学習とは？ 教師あり学習，教師無し学習に並ぶ，機械学習の一分野． 端的に言うと，エージェントと呼ばれる行動主体が，ある環境のなかで得られる報酬を最大化する最適化問題． ただし，報酬を得るためにどうしたらよいかというのは非自明な場合が多く，また，報酬のみではスパースで扱いにくいので，途中の過程ででてくる状態や，エージェントの行動に価値を付与し，その価値を最大化する問題に
Google / Alphabet CEO Sundar Pichaiからのメッセージ すべてのテクノロジーの変化は、科学的探求を前進させ、人類の進歩を加速し、生活をより良くする機会となります。いま目の当たりにしている AI による変化は、私たちの人生で最も意味深いものになると確信しています。これは、これまでのモバイルやウェブへの移行よりも、はるかに大きなものになるでしょう。AI は、日常から非日常に至るまで、あらゆる場所の人々に機会を生み出す可能性を秘めています。AI は、イノベーションと経済発展の新たな波をもたらし、これまでにない規模で知識、学習、創造性、生産性を高めます。 世界中のあらゆる場所で、あらゆる人に AI を役立てられることが、私がとてもワクワクしている理由です。 私たちが AI ファーストを掲げ取り組みを開始してから 8 年近くが経ちますが、進化の速度はより一層早くなって
Google DeepMindの共同創業者兼CEOであるデミス・ハサビス氏が、イギリスの元首相であるトニー・ブレア氏との公開討論会で、「現代のAIは汎用(はんよう)システムとして、猫のIQにも達していない」と発言したことが報じられています。 Current AIs only have the IQ level of a cat, asserts Google DeepMind CEO | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/current-ais-only-have-the-iq-level-of-a-cat-asserts-google-deepmind-ceo 公開討論会は、ブレア氏が主催するTony Blair Institute for Global Ch
Googleが“一歩先の未来を予知”できる時系列予測AI基盤モデル「TimeFM」公開、LSTMの進化形「xLSTM」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第46回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ LSTMの進化形「xLSTM」登場。Transformerと同等かそれ以上の性能 Google、タンパク質を予測するモデル「AlphaFold 3」発表 Googleが“未来予知”する時系列予測AI基盤モデル「TimeFM」を開発。金融や気象、交通などの一歩先を予測 Llama3 70Bと同等の性能を示す、オープンソース大規模言語モデル「DeepSeek-V2」 IBM、コーディング専用AIモデル「Granite Code Models」を開発 LSTMの進化形「xLSTM」登場。Tra
次世代モデル、 Gemini 1.5 を発表
先週、私たちは高性能 AI モデルである Gemini 1.0 Ultra を公開し、Google 製品をより便利にする取り組みの大きな一歩として、Gemini Advanced （英語版のみ）を公開しました。そして本日より、デベロッパーやクラウド 顧客のみなさまは、AI Studio と Vertex AI の Gemini API より、1.0 Ultra で構築をいただくことができます。 Google は、安全性を重視しながら最新の AI モデルの進化を続け、急速な進歩を実現しています。本日公開する次世代モデルの Gemini 1.5 も、さまざまな面で大幅な改善が行われており、1.5 Pro は、より少ないコンピューティングでも 1.0 Ultra と同等のクオリティを担保します。 この新世代モデルは、長文の文脈理解においても画期的な進歩を遂げています。最大 100 万のトークンを
最近では、深層学習を使った人工知能（AI）のブレークスルーについてのニュースを頻繁に見かけるようになった。しかし、Alphabet傘下のDeepMindが発表した最新の成果のすごさは分かりにくい。この研究の成果を一言で要約するとすれば、「多くのタスクでそれなり仕事ができるAI」を作ったということになるだろう。 「Gato」と名付けられた最近発表されたDeepMindのプログラムは、いわゆるマルチモーダルなAIで、テレビゲームをプレイしたり、チャットをしたり、文章を書いたり、写真にキャプションを付けたり、ブロックを積み上げるロボットアームを制御したりすることができる。Gatoは、1つのニューラルネットワークで複数の種類のデータを扱い、複数の種類のタスクを実行する能力を持っている。 プレプリントの論文を発表するサーバー「Arxiv」に投稿された「A Generalist Agent」と題する論
今、AI（人工知能）によりロボットの世界が様変わりしようとしている。人間は五感を使って周囲の環境を認識し、行動する。同様にロボットも、外部環境と適切にインタラクションするために、視覚、聴覚、触覚など複数の感覚器を使って、異なる種類のデータ、すなわちマルチモーダルなデータを統合的に処理し、動作を生成する能力が必要になってくる。 環境の認識から動作の生成までを扱うEnd-to-End モデル 従来のロボットは感覚器ごとに処理が異なり、動作の生成も感覚器の処理とは独立していた。ところが近年のAI、特に大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の中核をなす「Transformer」は、単体でマルチモーダルなデータの扱いを可能にした。それだけではない。同じTransformerモデルによって複雑な動作も生成できるようになってきた。 これは、環境の認識から動作の生成までを1つ
複雑な問いへの答えを求めて、検索エンジンが吐き出した何ページもの検索結果を開いて回った経験はないだろうか。例えば、愛犬を菜食で育てても良いかを調べたいとしよう。まずはGoogleを開き、検索窓に「菜食は犬にとって良いか」と入力して検索を実行すると、大量のリンクが表示される。この中から、目的の情報を求めて記事やレポートを見て回る。答えが見つかる頃には、思っていた以上に時間が過ぎているはずだ。 しかし遠からず、複雑な問いへの答えを見つけることは、それほど退屈でつまらない作業ではなくなるかもしれない。Microsoftは話題のチャットボット「ChatGPT」を支える人工知能（AI）を自社の検索エンジン「Bing」に統合し、検索の概念を一変させようとしているという。実現すれば、BingはGoogleよりも優れた検索体験を提供し、数十年にわたるGoogle一強時代が終わる可能性があるとAIの専門家は
Research Discovering novel algorithms with AlphaTensor Published 5 October 2022 Authors Alhussein Fawzi, Matej Balog, Bernardino Romera-Paredes, Demis Hassabis, Pushmeet Kohli First extension of AlphaZero to mathematics unlocks new possibilities for research Algorithms have helped mathematicians perform fundamental operations for thousands of years. The ancient Egyptians created an algorithm to mu
Googleには「Google Brain」と呼ばれるAI開発部門が存在しました。同時に、Googleの親会社であるAlphabet傘下で独自にAIの研究開発を行い、プロ棋士にも勝利した最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」やタンパク質の立体構造予測AI「AlphaFold」を開発した企業が「DeepMind」も存在していました。2023年4月、GoogleはDeepMindを吸収してGoogle Brainと統合し、「Google DeepMind」という1つのAI研究部門を創設したことを発表しました。このGoogle DeepMindのCEOに就任したのが、DeepMindの共同創設者でAI研究者のデミス・ハサビス氏です。IT系ニュースサイトのThe Vergeが行ったインタビューの中で、ハサビス氏がGoogleとDeepMindが統合した理由や経緯を明らかにしています。 Goog
大規模言語モデルを駆使して数理科学問題の新しい解決策を数学者よりも巧みに出力するAIシステム「FunSearch」をGoogle DeepMindが発表
GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが、大規模言語モデル(LLM)を利用して数理科学の未解決の問題を解決したり、新しい知見をもたらしたりすることができるAIシステム「FunSearch」を発表しました。Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOは「FunSearchのブレークスルーに興奮しています」と語っています。 FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-
With more board configurations than there are atoms in the universe, the ancient Chinese game of Go has long been considered a grand challenge for artificial intelligence. On March 9, 2016, the worlds of Go and artificial intelligence collided in South Korea for an extraordinary best-of-five-game competition, coined The DeepMind Challenge Match. Hundreds of millions of people around the world wa
人工知能のアーキテクトたち
真の汎用技術として社会を大きく変えつつある人工知能（AI）。本書は、AIの最前線に立ち続けている23人の研究者、起業家へのインタビュー集です。聞き手は『テクノロジーが雇用の75%を奪う』などの著書を持つマーティン・フォード。インタビュー対象は、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオ、ヤン・ルカン、デミス・ハサビス、ジェフリー・ディーン、フェイフェイ・リー、アンドリュー・エン、ニック・ボストロム、レイ・カーツウェルなど、いずれもこの分野の中心人物です。議論の内容は、深層学習の成果、人間レベルのAIの実現の可能性、中国の存在、さらに雇用への影響やユニバーサルベーシックインカムにいたるまで幅広く、これらについての異なる立場からの見解を知ることで、AIの過去、現在、そして未来を、多面的に、より深く理解することが可能になります。 はじめに MARTIN FORD マーティン・フォード AI用語の簡
Announcing Google DeepMind
Earlier today we announced some changes that will accelerate our progress in AI and help us develop more capable AI systems safely and responsibly. Below is a recap of what DeepMind CEO Demis Hassabis shared with employees: Hi Team When we launched DeepMind back in 2010, many people thought general AI was a farfetched science fiction technology that was decades away from being a reality. Now, we l
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 世界を代表するAI企業編 世界を代表するAI企業のアカウントを紹介しますが、各社についての詳細説明はこちらの記事を見ていただければと思います。 〜対話型AI編～ OpenAI もはや解説不要。とりあえず脳死でフォロー。 11月に作成されたChatGPTアカウントも。どのように運用されていくのか要注目。 Anthropic ChatGPTの競合として、Claudeという生成AIを開発、運用する企業です。 InflectionAI 創業１年目に、13億ドルの資金調達をしたことやGAFAMやAnthropicの経営者と共にホワイトハウスへ招集されたことで話題となった企業です。 独
人工知能企業DeepMindがタンパク質構造解析アルゴリズム「AlphaFold」をオープンソースで公開、誰でも利用可能に
by OIST Googleの傘下企業である人工知能企業のDeepMindが、かねてより開発を進めていたタンパク質の立体構造予測解析用アルゴリズムの「AlphaFold」をオープンソース化し、無償でソースコードをGitHubに公開したと発表しました。DeepMindは「AlphaFoldのオープンソース化によって、ユーザーはこれまでにない精度でタンパク質の立体構造を解明することができる」と述べています。 AlphaFold Open Source | DeepMind https://deepmind.com/research/open-source/alphafold GitHub - deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold. https://github.com/deepmind/alphafold 人体の中でさまざまな働き
This is the reason Demis Hassabis started DeepMind ディープマインドCEO独白 「私がアルファ碁よりも 本当に作りたかったAI」 アルファベット（グーグル）傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。 by Will Douglas Heaven2022.04.04 9 19 2016年3月、ディープマインド（DeepMind）の最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるデミス・ハサビスは、韓国のソウルで、ディープマインドの人工知能（AI）の歴史的快挙を見守っていた。「アルファ碁（AlphaGo）」は、古代から伝わるボードゲームの碁を高度にプレイできるよう訓練された
はじめに 2019年，2020年に引き続き，1年を振り返って最もおもしろかった深層学習の論文を選んで紹介したいと思います．最近，目を通す論文の数が減ってしまったので，今回は取り上げるのを8本とし，別記事として「応用事例編」を書くことにします． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文8選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2021年に公開された論文」と「2021年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．他におもしろい論文があれば，コメントで教えていただけると嬉しいです1． 紹介するのはこちらの8本です！ Exploring Simple Sia
AlphaGoなどを開発したDeepMindがChatGPT対抗の「Sparrow」と呼ばれる独自のチャットボットのプライベートベータ版を2023年中にリリースすることを検討中
囲碁チャンピオンを打ち負かしたことで大きな話題となった囲碁AIの「AlphaGo(アルファ碁)」などを開発したことで有名なAI開発企業DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、TIMEのインタビューの中でChatGPTの対抗となるチャットボット「Sparrow」を開発中であることを明かしました。DeepMindはSparrowのプライベートベータ版を2023年中にリリースすることを検討しているようです。 DeepMind CEO Demis Hassabis Urges Caution on AI | TIME https://time.com/6246119/demis-hassabis-deepmind-interview/ Our founder and CEO @DemisHassabis talks to @TIME about DeepMind's mission to bu
はじめに この記事は前回の研究論文編の続編です．今回は，2021年のおもしろかった深層学習応用事例を紹介します． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． 事例4選 紹介するのはこちらの4事例です！ AlphaFold2 GitHub Copilot Airfriend Google Meetの背景効果 AlphaFold2 タンパク質の機能はその構造に依存するため，タンパク質の構造は生物の内部で何が起きているのかを理解するための鍵の一つです．しかし，タンパク質の構造を実験によって解析するには膨大な時間と費用がかかります．また，アミノ酸配列から構造を正確に予測することは不可能でした（タンパク質の折りたたみ問題）——AlphaFold(2）[1]が登場するまでは． 私は構造生物学に詳しくないので，AlphaF
Research AlphaFold reveals the structure of the protein universe Published 28 July 2022 Authors Demis Hassabis Read about solving protein folding at deepmind.com/AlphaFold and see a timeline of our breakthrough here. It’s been one year since we released and open sourced AlphaFold, our AI system to predict the 3D structure of a protein just from its 1D amino acid sequence, and created the AlphaFold
Google / Alphabet CEO Sundar Pichaiからのメッセージ すべてのテクノロジーの変化は、科学的探求を前進させ、人類の進歩を加速し、生活をより良くする機会となります。いま目の当たりにしている AI による変化は、私たちの人生で最も意味深いものになると確信しています。これは、これまでのモバイルやウェブへの移行よりも、はるかに大きなものになるでしょう。AI は、日常から非日常に至るまで、あらゆる場所の人々に機会を生み出す可能性を秘めています。AI は、イノベーションと経済発展の新たな波をもたらし、これまでにない規模で知識、学習、創造性、生産性を高めます。 世界中のあらゆる場所で、あらゆる人に AI を役立てられることが、私がとてもワクワクしている理由です。 私たちが AI ファーストを掲げ取り組みを開始してから 8 年近くが経ちますが、進化の速度はより一層早くなって
NLP Year in Review — 2019
2019 was an impressive year for the field of natural language processing (NLP). In this blog post, I want to highlight some of the most important stories related to machine learning and NLP that I came across in 2019. I will mostly focus on NLP but I will also highlight a few interesting stories related to AI in general. The headlines are in no particular order. Stories may include publications, e
Samantha Stokes ［原文］ （翻訳：大場真由子、編集：井上俊彦） Feb. 26, 2024, 11:00 AM 深掘り 6,019 アルファベットCEOのサンダー・ピチャイ。 Christoph Soeder/picture alliance via Getty Images グーグルは、新しい大規模言語モデル｢Gemini 1.5｣を開発した。 Gemini 1.5は、さまざまなデータ型を処理することによって前モデルよりも改善されている。 この次世代モデルは、効率性を高めるために混合エキスパート（Mixture-of-Experts：MoE）を使用し、拡張されたコンテキストウィンドウを備えている。 グーグル（Google）は、大手テック企業とスタートアップ企業の間で熾烈な競争を生み出しているAI戦争に、さらに拍車をかけた。 アルファベット（Alphabet）が所有するこの
Digital Estrella
After withdrawing its artificial intelligence image generation tool on Thursday due to a series of controversies, Google intends to reintroduce the product soon, according to Demis Hassabis, CEO of Google DeepMind. The image generator was initially launched this month through...
人工知能（AI）は、人と技術との関わり方を革新し続けているため、人の未来に信じられないほどの影響を及ぼすことは否定できない。野放しのままであれば、AIにはかなり深刻なリスクがあることも否定できない。 ここで登場するのが、OpenAIが立ち上げた新しい専門家チームだ。 「壊滅的な」リスクに対応する目的で結成されたOpenAIの専門家チーム「Preparedness」は、現在および将来のAIモデルが抱えるリスク要因を検証する。そうしたリスクはさまざまなカテゴリーに及び、それには聞き手に合わせた説得、全体的なサイバーセキュリティ、自律的な複製や適応、さらには化学攻撃や生物攻撃、放射性物質による攻撃、核攻撃のような絶滅レベルの脅威が含まれる。 AIが核戦争を始めるというのはいささか起こりそうにない出来事に思えるが、トップクラスのAI研究者やエンジニア、Google DeepMindの最高経営責任者
The agentic era of UX
Serving AI features to users like little peas — instead of a substantial meal.TLDR: The thing missing from AI user experience is, well, the experience. It’s been 17 months since the tech gods bestowed generative artificial intelligence on us. Here’s a state of the union for AI UX: A bunch of companies shipped either an AI summary feature or a RAG-based search featureThey all declared their product
はじめに 2019年も終わりということで, 深層学習・機械学習分野の論文で年間ベスト的なものを選ぶ企画がいくつか出ています. Twitterで振り返る2019年のDeep Learning論文（前編） - Qiita 2019年, 俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita Top AI & Machine Learning Research Papers From 2019 | TOPBOTS 私も便乗して, 2019年の論文からおもしろかったものを10本選んで振り返ってみたいと思います. お正月休みに読んでみてはいかがでしょうか ちなみに, 私は大学院でAI創薬を研究している修士2年の学生です. 普段は研究に必要な文献の他, TwitterやRedditで話題になった論文を読んでいます. 数えてはいませんが, 1年に100本程度は読んでいると思います. 今回の10
OpenAIの最高経営責任者（CEO）Sam Altman氏やGoogle DeepMindのCEO、Demis Hassabis氏といった人工知能（AI）業界のリーダーが、その他の科学者や著名人らとともに米国時間5月30日、先進的なAIの人類に対する潜在的脅威を警告する声明に署名した。 わずか一文の短い声明は、非営利団体Center for AI Safetyのウェブサイトで公開された。「AIによる絶滅のリスクを緩和することは、パンデミックや核戦争といった他の社会規模のリスクと並んで、世界的な優先事項であるべきだ」と記されている。 OpenAIが2022年に「ChatGPT」と「Dall・E 2」を発表したのに続いて、ほぼすべての主要IT企業がここ数カ月の間に、AIチャットボットやその他の生成AIツールをリリースしている。AI技術は日常生活に浸透し始めており、ウェブ上の情報を検索する方法
【必見】GPT-4超えと話題の『Claude 3』の仕事が捗る業務効率化事例5選を徹底解説 ※プロンプト付き｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
みなさん、こんにちは。 チャエンです！（自己紹介はこちら） Claude 3使ってますか？ 日本語の対応も良いので、ChatGPTより使用頻度が増えています。 【⚡️速報：GPT-4の全てを凌駕する「Claude 3」が登場】 OpenAIの競合であるAnthropicがエゲツないAIモデルをリリース。精度も高くて、トークン数も半端ない。 現状、Gemini 1.0 Ultra、GPT-4も超えて最強の座に君臨か。（Gemini 1.5 Proとは比較無し） 実際に課金して、試してみました。 ■特徴… pic.twitter.com/kbflhOXhWx — チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️ (@masahirochaen) March 4, 2024 ただ、精度が高い！トークン量がすごい！と言われても実際どのように業務や生活に落とし込んでいいかわからないことありますよね。 今
最強囲碁AIのAlphaGoを開発したDeepMindがGoogleのAI部門と統合して「Google DeepMind」に
イギリスのAI開発企業であるDeepMindは、プロ棋士にも勝利した最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」やタンパク質の立体構造予測AI「AlphaFold」を開発したことで知られています。そんなDeepMindと、姉妹企業であるGoogleの研究機関・Google ResearchのAI部門であるBrainチームが統合すると発表されました。 Google DeepMind: Bringing together two world-class AI teams https://blog.google/technology/ai/april-ai-update/ Announcing Google DeepMind https://www.deepmind.com/blog/announcing-google-deepmind Googleのスンダー・ピチャイCEOは、「私たちは2016
過去に集めたデータのみを用いて強化学習を行うオフライン強化学習に注目が集まっています．ではオフライン強化学習は，オンラインで環境と作用し学習する一般的な強化学習と比べてどのようなメリットや，技術的な違いがあるのでしょうか？ 本記事では，オフライン強化学習の基礎から最新の話題を橋渡しすることを目指します．まずオフライン強化学習のモチベーションから導入し，次に技術的に見たオンラインとオフラインの場合の違いを説明します．そして，オフライン強化学習における代表的な手法のひとつであるConservative Q-Leaning(CQL) と，その派生モデルのCOMBO, S4RLについて簡単に紹介します．(本記事ではモデルフリーQ学習が中心です) また，最終章では本記事執筆にあたり行ったサーベイに基づく分野の未解決課題と今後の展望を独自の視点でまとめています．これらはあくまで個人的な所感ではあります
Googleの人工知能関連企業であるGoogle DeepMindは、2018年にアミノ酸の塩基配列情報からタンパク質の立体構造を予測できるAI「AlphaFold」を発表しました。AlphaFoldはその後も改良が重ねられ、2023年10月30日にリリースされたAlphaFoldの最新版では、従来よりも予測の精度が大幅に向上し、タンパク質だけでなく、リガンドなどの生体分子の予測も可能になったとのことです。 A glimpse of the next generation of AlphaFold - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/ DeepMind’s latest AlphaFold model is more use
グーグル親会社アルファベット、AIファーストな創薬ビジネスを行うため新会社設立2021.11.09 22:305,611 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ Rina Fukazu ） ビッグテック企業、ヘルスケア業界へまた一歩。 Google（グーグル）の親会社であるAlphabet（アルファベット）は、新たに人工知能を用いた創薬を事業とする会社Isomorphic Labsを設立。もともとアルファベットのAI開発企業であるDeepMindでは、｢AlphaFold2｣と呼ばれるモデルを用いて、人の体のタンパク質の形状をほぼ正確に予測することが可能に。これは科学・医学界でのブレークスルーと見なされていて、新会社ではこうした知見をもとに創薬ビジネスに踏み込むといわれています。 アルファベットの新ビジネス創立者兼CEOのDemis Hassabis氏は｢AIフ
Spinach Forest
2024-03-01 妻氏、学校の送迎はしないがピアノのクラスは行くのかい。体調大丈夫なのかね。回復を最優先して drop all the balls してほしいんだけど、なんか drop しない性格なのだよな。まあ personality なのでとやかくいうこともなし。 ACM の renewal. O’Reilly は別料金 ($80/y) になっていた。それでも本家よりは格安。格安すぎて ACM 自体の料金を入れてもまだ安い。公式メンバーシップは本以外もあるので一概に比較はできないが、でもねえ。 ふと調べる: Mountain View の minimum wage $18.75/h vs 東京の最低賃金 1113JPY/h. $1=140JPY で算すると 2.3 倍か. 外食の価格比体感 (3x)よりは幅が小さかった… 今日も自炊してくぞ！ ふと調べる part 2: UC の学
ディープマインドは、｢AGI（汎用人工知能）｣の構築に特化したグーグルのAI研究部門だ。 ディープマインドのAGIは、実際にヘルスケア、科学、工学の分野で現実世界の問題解決のために応用されている。 この分野にはOpenAIをはじめとした競合企業が存在するが、グーグルのアプローチはOpenAIとは異なり、営利を目的としている。 ここ数年で、人工知能（AI）はSFの世界を飛び出し、日常生活に浸透してきた。 今ではGoogle Gemini、ChatGPT、Dall-E、CoPilotをはじめ数え切れないほどのAIシステムがあるが、グーグル ディープマインド（Google DeepMind）は少し違う。 2010年に設立されたディープマインドは、｢AGI（汎用人工知能）｣と呼ばれるAIの開発を目標としている。 グーグルのディープマインドは何をするのか？ 現在使用されている多くのAIシステムは、特
OpenAIにDeepMind、Stability AIの創業者たちがAIを語るーーNVIDIAオンラインイベント、ジェネレーティブ（生成）AIだけでも70セッションに - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image credit：NVIDA 14回目を迎えるNvidia GTCのオンラインイベントでは、ジェネレーティブ（生成）AIに関するセッションだけでも70件、全体では650件以上のセッションが行われる予定だ。オンラインイベントは3月20日から3月23日まで開催され、筆者（訳註：Dean Takahashi氏・VentureBeat/GamesBeatのリードライター）がモデレートする産業用メタバースに関するセッションは太平洋時間22日の朝に放送される。 Nvidiaのマーケティング担当副社長であるGreg Estes氏は、Nvidiaのテクノロジーエコシステムに関するイベントの内容の多くは、ジェネレーティブAI、メタバース、大規模言語モデル、ロボティクス、クラウドコンピューティングなどに関するトークが中心になるとインタビューに答えている。 AWS、Dell Technologies、D
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AlphaFold2、何でそんなに話題なん？ – tayo magazine
強化学習 - 2020論文までの道のり(Q学習中心～R2D3, Agent57) - Qiita
最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 - AI をすべての人にとってより役立つものに
「現時点での汎用AIは猫程度のIQしかない」とGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOが主張
DeepMindが作った平凡な性能のAI「Gato」、何がすごいのか
ロボットを根本から変えるLLM技術「Transformer」の威力
「ChatGPT」の言語モデル統合で「Bing」はグーグルの牙城を崩せるか
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOが「GoogleとDeepMindはなぜ統合されたのか」を語る
AlphaGo - The Movie | Full award-winning documentary
生成AIの進化に置いてかれないためにフォロー必須なアカウント47選 - Qiita
ディープマインドCEO独白 「私がアルファ碁よりも 本当に作りたかったAI」
2021年の深層学習ハイライト（研究論文編） - Qiita
2021年の深層学習ハイライト（応用事例編） - Qiita
AlphaFold reveals the structure of the protein universe
最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 - AI をすべての人にとってより役立つものに
グーグルの次世代AIモデル｢Gemini 1.5｣について知っておくべきこと
OpenAI、AIの「壊滅的」リスクに備え専門家チームを創設--核攻撃などを想定
2019年のおもしろかったDL/ML論文10選 - Qiita
OpenAIなどAI業界のリーダーら、人類「絶滅」レベルのリスクを警告する声明に署名
ゼロから始めてオフライン強化学習とConservative Q-Learningを理解する - Qiita
タンパク質の立体構造を正確に予測するAI「AlphaFold」の最新版がリリース、従来よりも高精度な分子の予測が可能に
グーグル親会社アルファベット、AIファーストな創薬ビジネスを行うため新会社設立
グーグルのAI研究部門、ディープマインドについて知っておくべきこと…OpenAIとはどこが違うのか