安定性 AI のオープンソース ヴィンセント グラフ モデル、モー ヤン氏に ChatGPT に受賞スピーチの執筆を依頼、Yuncong 氏が大規模な AI モデルをリリース丨AIGC の主要イベント

1. 安定性 AI オープンソース ヴィンセント グラフ モデル

2. Mo Yan は ChatGPT に受賞スピーチの執筆を依頼しました

3. Yunchong Technology が大規模な AI モデルをリリース

4. メディカルコンピューティングネットワーク大型モデルリリース

5. Google、無料の AI プログラミング ツールを開始

6. Amazon は AIGC を Alexa に導入します

7. Microsoft CEO: AI は 10 億人のテクノロジー開発者をもたらすでしょう

8. ChatGPT は米国放射線医学委員会の試験に合格しました

1. Stability AI オープンソース グラフ モデル

Stability AI は本日、DreamStudio のオープンソース バージョンである StableStudio のリリースを発表しました。これにより、コミュニティの開発者がインターフェイスを改善して実験できるようになり、同社はこれらの改善から利益を得る可能性があります。 StableStudio では、ユーザーは同社の最新の Stable Diffusion XL イメージ ジェネレーターと StableLM 言語モデルを使用できます。 Stability AI は現在、StableLM 用の StableVicuna チャット インターフェイスも開発しており、最終的には StableStudio に追加される予定です。

Stability AI はコミュニティ構築を重視しており、「ローカルファースト開発の実現から新しいプラグイン システムの実験に至るまで、私たちは常に外部開発者向けに物事を拡張できるように取り組んでいます。」

StableStudio プロジェクト URL:

https://github.com/Stability-AI/StableStudio

DreamStudio公式ウェブサイト:

https://dreamstudio.ai/generate

2. Mo Yan は ChatGPT に受賞スピーチの執筆を依頼しました

今日の新聞によると、『ハーベスト』誌の創刊65周年記念式典で、莫言氏は余華さんの授賞式で、余華さんは良き友人だが、余華さんの受賞スピーチは思い浮かばなかったと述べたという。数日書き続けてからはぁ、出てきた後、ChatGPT に書くのを手伝ってくれるように頼みました。最後に、Mo Yan さんは ChatGPT にシェイクスピア風に 1,000 語以上の賛辞を書くよう依頼し、「生きている」、「歯を抜く」、「文成」などのキーワードをいくつか入力しました。

3. Yunchong Technology が大規模な AI モデルをリリース

今朝、Yuncong Technology は静けさの大規模モデルをリリースし、質疑応答、高校入試の小論文の作成、意図の理解、複数ラウンドの対話、英語における静けさの大規模モデルを現場でデモンストレーションしました。作文、機械翻訳、プログラミング、絵と文章のクロスモーダル読解、高校入試本番の問題を解く力など。大型モデルは現在、内部テスト段階にあります。

デモンストレーションによると、冷静モデルは、事前にアップロードされた約500～600ページの書籍「西洋美術史」について、書籍の関連内容を質問したり、どのような内容なのかを要約したりするなど、徹底的な理解を行いました。指定された要件を満たす写真を検索するなど。

2022年高校入試の実問題の難易度をYuncong Technologyが大規模モデルChatGPTとGPT-4を用いてテストしました。 Yunconongrong は、ChatGPT よりも速く質問に答えます。歴史と生物学の質問に答えるスコアは ChatGPT よりわずかに低く、地理の質問に答えるスコアは ChatGPT と同じで、政治的質問、倫理、法律に関する質問に答えるパフォーマンスは ChatGPT より優れています。 GPT-4.0 の現在のレベルは、他のシステムよりも大幅に優れています。

Yunchong Technology の会長である Zhou Xi 氏によると、大規模モデルは、主に質疑応答、コンパニオンシップ、ホスティングという 3 つの方法で提示されていた従来のインタラクション方法を完全に変えることになります。このうち、「質疑応答」は現行の GPT を指し、「伴奏」は AI が友達のように色々なことを同行してくれることを意味し、「ホスティング」は主に 1 つのことを AI に任せることを意味し、同様にオンラインゲームにおける「オンフックトレーニング」。 「ホスティング」段階に達すると、人々はより有意義で興味深いことに自由に従事できるようになります。

同氏は、強力な基本モデルがなければ、業界レベルの大規模モデルを直接構築しても長期的に持続可能な活力が欠如すると強調した。今後数年間、テクノロジーは引き続きシナリオの開発を促進し、シナリオ関係者は業界の効率とユーザー エクスペリエンスを向上させる方法を模索し続けるでしょう。

4. メディカル コンピューティング ネットワークの大規模モデル リリース

本日、上海経済情報技術委員会の微博公式アカウントによると、上海ユニコム、華山医院、上海スーパーコンピューティングセンター、ファーウェイは共同で上海コンピューティングネットワークデジタル医療イノベーション研究所を設立した。医療コンピューティング ネットワークの大規模モデルが本日リリースされました。 「Uni-talk」のリリースは、産業アプリケーションにおけるコンピューティング パワー ネットワークの徹底的な探究と新たなブレークスルーを示しており、AGI は医療業界に向けて確かな一歩を踏み出しました。

5. Google、無料の AI プログラミング ツールを開始

Google は、Colaboratory (Colab) がコード生成、コード補完、プログラミング チャットボットなどの新しい AI コーディング機能を追加すると正式に発表しました。新しい機能を無料で利用できるようにし、GPT-4 と競合できるようにする PaLM2 モデルのサポートを導入します。

新機能により反復的なコーディング作業の負担が軽減されるため、開発者はより価値のあるプログラミングやデータ サイエンスの作業に集中できます。 AI 主導のコード生成、完成、チャットボットとの対話により、機械学習開発者の作業が容易になります。この新機能は、Python や Google の標準 SQL を含む 20 以上のコーディング言語をサポートし、Python を学習または使用したい人なら誰でも利用できるようになります。新機能は Python と Colab 向けに最適化され、開発者により良いユーザー エクスペリエンスを提供することを目指しています。

参考文献:

https://blog.google/technology/developers/google-colab-ai-coding-features/

6. Amazon は Alexa 用の ChatGPT のようなツールを導入します

Amazon は東部時間 5 月 17 日に新しい Echo デバイスを発売し、音声アシスタント Alexa に ChatGPT スタイルの AI ツールを導入すると約束しました。 Amazonのデバイスおよびサービス担当シニアバイスプレジデントであるデイブ・リンプ氏はインタビューで、デジタルアシスタントAlexaは1年以上にわたり、ChatGPTと競合他社をサポートする社内で構築された大規模な言語モデルを使用していると述べた。ウェブから収集したテキストを利用して、Alexa が複数の言語でよりスムーズに会話できるようにします。

7. Microsoft CEO: AI は 10 億人のテクノロジー開発者をもたらすでしょう

5 月 17 日の CNBC の報道によると、Microsoft CEO のサティア ナデラ氏は CNBC のインタビューで、AI に関する懸念に関して、このテクノロジーを最大限に活用するために社会全体が団結する必要がある、テクノロジーは機会をもたらし、リスクを軽減すると述べました。ナデラ氏によると、新たな破壊的テクノロジーが登場するたびに、それは雇用市場に大きな変化をもたらす可能性があるという。それでも同氏は、人工知能が新たな雇用を生み出し、将来的には10億人のテクノロジー開発者を可能にする可能性があると信じている。

8.ChatGPT は米国放射線医学委員会の試験に合格しました

本日の Science and Technology Daily の報道によると、カナダの科学者らは、ChatGPT の最新バージョンが米国放射線医学委員会の試験に合格し、大規模言語モデルの可能性を強調していると述べた新しい論文を Radiology 誌に発表しました。いくつかの間違った回答が提供されました。これは、人々が提供した回答をまだ確認する必要があることを示しています。

米国放射線医学委員会の試験問題における ChatGPT のパフォーマンスを評価し、その長所と限界を調査するために、研究チームは画像を含まない 150 の多肢選択問題を使用し、低レベル (知識の想起、基本的な理解) と問題に分けました。高次の（応用的、分析的、総合的）思考の質問。

調査によると、GPT-3.5 に基づく ChatGPT の正解率は 69% であるのに対し、よりパフォーマンスの高い GPT-4 の正解率は 81% であり、高次思考の質問の正解率はGPT-3.5 では 81% で、これははるかに優れています。研究チームは、GPT-4が低次の思考問題を処理する精度が80％にすぎないことを懸念しており、GPT-4が収集する情報の信頼性に疑問を抱いている。

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