Llama 3.1The open source AI model you can fine-tune, distill and deploy anywhere. Our latest models are available in 8B, 70B, and 405B variants.
Meta、音声生成AIモデル「Voicebox」発表 ノイズ除去や言い間違い修正、多言語会話など多機能
Meta、音声生成AIモデル「Voicebox」発表 ノイズ除去や言い間違い修正、多言語会話など多機能 米Metaは6月16日（現地時間）、新たな音声生成AIモデル「Voicebox」を開発したと発表した。音声の編集、サンプリング、スタイルの設定などを行える。 音声とテキストを入力することで、以下のような音声を出力できる。 入力した声で入力したテキストを読み上げる音声クリップを作成する 録音した音声から犬の鳴き声やブザー音などのノイズを除去する 録音した音声の言い間違いを修正する 1つの言語のスピーチを同じ声のまま別の言語に変換する（英語の音声を仏語に、など） 1つのテキストを多様な声で読み上げる Metaは、Voiceboxで将来的にはメタバース内のバーチャルアシスタントやNPC（ノンプレイヤーキャラクター）が自然な声で話せるようになるとしている。また、自分の声のまま（本来は話せない）外
チャットGPTなどの生成AIは「過去のもの」 メタのチーフサイエンティスト
【6月14日 AFP】交流サイト（SNS）フェイスブック（Facebook）を運営する米IT大手メタ（Meta）のチーフAI（人工知能）サイエンティストを務めるヤン・ルカン（Yann LeCun）氏は13日、対話型AI「チャットGPT（ChatGPT）」のような生成AIは既に過去のものだと指摘し、代わりに人に近い合理性を備えた新たなAIを開発すると宣言した。 ルカン氏は仏パリで、画像ベースの結合埋め込み型予測アーキテクチャー（JEPA）と呼ばれる新たなAIの開発計画を発表。記者団に対し「現在のAIや機械学習は全くもって最悪だ。人には常識があるが、機械にはない」「生成モデルは過去のものだ。私たちはこの技術を捨て、JEPAを採用する」と述べた。 JEPAは、チャットGPTのような生成AIの限界を打破し、ネット上に存在する情報を反復するだけでなく、抽象的なアイデアの概念化を可能にすることを目指し
エヌビディア、ＡＩ新製品発表－スパコンやネットワークシステム
米エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）は29日、人工知能（ＡＩ）に関連する新たな製品・サービスを発表した。ＡＩを巡る熱狂による株価急伸でエヌビディアの時価総額は押し上げられ、半導体メーカーとしては世界首位となっている。 幅広い種類の新製品には「DGX GH200」と呼ばれるＡＩスーパーコンピューターが含まれる。フアンＣＥＯが台湾で開催されている台北国際コンピューター見本市（COMPUTEX）で説明した。DGX GH200はテクノロジー企業が対話型ＡＩ「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」の後継サービスを開発するのを支援するもので、マイクロソフトやメタ・プラットフォームズ、アルファベット傘下グーグルなどが最初のユーザーとなる見込みだという。 エヌビディアはさらに、ＡＩやメタバースを使って広告作成コストを押し下げるため英広告大手ＷＰＰと協力する。データセンター内の情報速度を急
Meta、AI強化に向けた自社開発のAIチップ、スパコン、データセンター、生成AIアシスタントを発表
米Metaは5月18日（現地時間）、FacebookやInstagram、メタバースにおけるAI体験強化に向けた「次世代インフラ」について発表した。 AIトレーニング高速化のためのチップ「MTIA」 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）は、AIによるレコメンデーションシステムを強化し、ユーザーのフィード上に表示する最適なコンテンツをより迅速に見つけられるように設計された第1世代のカスタムチップ。ASIC（特定用途向け集積回路）で、複数のタスクを並行して実行するようにプログラムできる。2025年リリースの予定だ。 動画処理向けチップ「MSVP」 Meta Scalable Video Processor（MSVP）は、VOD（ビデオオンデマンド）やライブストリーミングの処理ニーズに合わせて設計したASIC。 多様な端末上のFacebook
ImageBind: Holistic AI learning across six modalities
When humans absorb information from the world, we innately use multiple senses, such as seeing a busy street and hearing the sounds of car engines. Today, we’re introducing an approach that brings machines one step closer to humans’ ability to learn simultaneously, holistically, and directly from many different forms of information — without the need for explicit supervision (the process of organi
Amazonはなぜ生成AI領域でここまで遅れを取ってしまったのかの仮説｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
Amazonがここまで生成AI領域で遅れを取っている理由は何だろうと考えてみると、逆説的に生成AI領域での勝ち筋のヒントが掴めるのではないかと思って徒然に考えてみた。 発明企業を標榜するAmazonがここまで出遅れてしまっている理由としては、以下の3点が大きいのではないだろうか。 1. ファウンダーのコミットの薄さMicrosoftには、今回のAI革命をGUI以来の衝撃と称するビル・ゲイツが復帰してきていて、OpenAIへの巨額の投資によって自社製品の次世代化やクラウドレイヤーのAzureのシェア拡大を実現するという、リスクも大きいが得られる果実も大きい領域で大胆な動きができている。 Metaも社名にするほど注力していたメタバースからZuckもBozも軽やかにAIにシフトできたのはZuckが陣頭指揮を取っていることが大きいと思われる。 Amazonも一応、Hugging FaceやStab
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ImageBind by Meta AI
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メタ、最先端のコンピュータービジョンモデル「DINOv2」をオープンソースで公開（アスキー） - Yahoo!ニュース
Facebook(Meta)が発表したリアルタイムAI翻訳めちゃ便利そう！もうすぐ世界中の人とオンラインでリアルタイムに話せる時代が来るのか。AIの進化で通訳の仕事とかなくなっちゃう勢いを感じる…