DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
論文の探し方 / 読み方 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は K3 Advent Calendar 2024 23日目の記事です 本記事では、趣味がSurveyで毎日論文漬けの僕から、論文の探し方・読み方のTipsを伝授します！ もちろん、研究分野によっても論文の書き方や特徴は変わってきます！基本的に普遍的なことを書くつもりですが、僕の専門であるコンピュータサイエンス・機械学習・コンピュータビジョン・自然言語処理の分野に依存した部分もたたあると思います！あくまで参考程度に、もし指導教員の話とコンフリクトしたら、そちら優先してマージしてください！ この記事を読んでる人の中には、来年度から研
生成AIの推論が高度になればなるほど、使う人間の側にも高度な知識が求められる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんなことを放言したら、思いの外結構伸びてしまったのでした。 「生成AIが博士号レベルの高度な課題解決や推論が出来る」ようになったら、その出力が正しいかどうかを判定できるのは同レベルの専門人材だけなので、そういう人材の需要が逆に高まる気がしている。それはプロの研究者が論文中で捏造や改竄をしても、プロの研究者でないと見破りづらいのと同じかと— TJO (@TJO_datasci) 2024年9月19日 ということで、今回も相変わらずネタ切れでブログに書くことがないので完全に与太記事ですが「生成AI（というかLLM）の推論がどんどん高度になることで逆にユーザーの側に高度なスキルが必要になる」とはどういうことかを、簡単なケーススタディと共に何となく書き綴ってみようと思います。 正解を知った上で生成AIに推論させるケース 正解がいまいち分からない中で生成AIに推論させるケース 生成AIの推論が
GoogleのNotebookLMを使って複数論文レビューをする｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
本記事はNotebookLMを使った医学研究論文のレビュー方法について、実践的な知識を提供します。以下のような情報が得られます。 NotebookLMの概要と特徴について NotebookLMを使って複数の医学研究論文をレビューする方法が分かります。具体的なプロンプトの例も提示されています。 NotebookLMの長所（正確性）と短所（回答の制限、アップロード数の制限など）について NotebookLMを効果的に活用するためのTips（論文数の制限、ピン留めによる保存など） NotebookLMの概要NotebookLMは、Googleが開発した革新的な生成AIサービスです。ユーザーが指定したデータを基に、AIが回答や要約を行うことができます。2024.6.9時点では無料で使えますが今後有料化の可能性はあるかもしれません。最新のモデルであるGemini 1.5 Proが利用されており、10
中国AIが加速。Soraに匹敵する中国の動画生成AI「KLING」、中国アリババの最新オープンLLM「Qwen 2」登場など生成AI関連技術5つを紹介（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50回目は、生成AI最新技術の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ Soraに匹敵する動画生成AI「KLING」登場。中国のショート動画アプリ開発チーム「快手」が手がける> アリババグルーブが開発するオープンソースな大規模言語モデルの新バージョン「Qwen 2」登場 ラベルなし静止画の学習だけ、ビデオ内の動く物体を検出・追跡できるモデル「MASA」 相手が話している適切なタイミングで同時翻訳するAIモデル「StreamSpeech」 OpenAIが大規模言語モデルの中身を理解するモデルを発表。GPT-4の中身は1600万の特徴を持つ Soraに匹敵する動
Transformerを性能で凌駕、AIの新たな可能性を拓く5月の注目論文
生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年5月（1日～31日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 Transformer並みの拡張性をLSTMで実現 5月に最も多く言及された論文は、オーストリアの研究チームが発表した「xLSTM:
1
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
