AIが量産するデータで何度も学習するAIは「モデル崩壊」する研究結果、SD級の大型画像生成AIを「約29万円」「2.6日」の高コスパで訓練できるSonyAI開発「MicroDiT」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
Google DeepMindは、同社のAIシステム（AlphaProofとAlphaGeometry 2）が2024年の国際数学オリンピック（IMO）の問題6問中4問を解いたと発表しました。解くのに3日かかった問題もありましたが、超難問も含め42点満点中28点を獲得しました。これは銀メダル相当の成績で、金メダル圏内まであと1点という高得点です。 さて、この1週間の気になる生成AI技術をピックアップして解説する「生成AIウィークリー」（第57回）では、生成AIが生成したコンテンツを生成AIが学習し続けると性能低下が見られ、モデル崩壊が起きるという研究報告を取り上げます。また、Sony AIが大型の画像生成AI（11.6億パラメータ）の訓練を8台のNVIDIA H100 GPUを使用してわずか2.6日で完了し、しかもそれが約29万円という高いコストパフォーマンスを達成した手法「MicroDi
Runway Gen-3でImage to Videoとリップシンク生成可能に。これは現時点最強のAI動画モデルなのか？（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
7月30日、動画生成AIサービスの老舗であるRunwayが、最新モデルであるGen-3 AlphaでImage to Videoを使えるようにしました。前日には一部ユーザーが短時間使えるようになったと報告していたものが、正式に実装されました。 早速試してみました。 ■Runway Gen-3 AlphaのImage to Videoを試す動画生成のユーザーインタフェースは、Gen-3 AlphaとGen-2を画面左上から選択できるようになっています。Gen-3 Alphaを選ぶと、画像を選択する画面が表示されます。 画像を選択すると、Crop image to supported size (1280x768) と、画面をクロップするよう指示されます。現時点では1280x768解像度固定のようです。 クロップすると、プロンプトを記述し（オプションです）、秒数を指定（10秒がデフォルトですが
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