ロイター通信によると、ビル・ゲイツ氏は世界的なAIの制限について習近平氏に圧力をかける計画だという
ビル・ゲイツ氏は、危険なAIモデルのリリースと生物学的リスクの監視に対する国際的な制限を提案するため、今年後半に中国の習近平国家主席との会談を求めているとロイター通信が報じた。中国は会談を確認しておらず、提案も支持していない。
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誇大宣伝を追わずに AI を理解する必要がある人向けに、出典を確認した AI ストーリーを最新のものから順に紹介します。
MIT Technology Review は 7 つのパズルを使用して、AI モデルがまだ失敗している箇所を明らかにしています
MIT Technology Review では、空間推論、記憶、抽象化、直観、論理計画をテストする 7 つのパズルを紹介し、一部のベンチマークで急速に向上したにもかかわらず依然として残っているギャップを浮き彫りにしています。
technologyreview.com
Disrupt Africa が Flowt が AI 融資プラットフォームの非公開プレシードラウンドを調達すると報告
Disrupt Africaの報道によると、ナイロビに本拠を置くFlowt社は、アフリカの気候変動に配慮した企業向けの運転資本融資を評価するためにAIと取引データを活用する非公開のプレシードラウンドで資金調達を行ったという。
disruptafrica.com
さらに多くのストーリー
9 物語TechCrunchは、Z.aiがOx Alphaのメーカーとして確認され、重量リリースを計画していると報じた
TechCrunchの報道によると、ブルームバーグは匿名で公開されたOx Alpha無差別級モデルの背後にある研究所として中国のZ.aiを特定したという。 Z.ai は、このモデルが同社の GLM シリーズに属することを確認し、その重量は水曜日に発表されると述べたと伝えられている。
techcrunch.comMIT の研究者が AI を使用して材料の生成を化学的に安定した結晶に誘導
MITの研究者らは、原子構造が作成される前にAIが生成する材料式を制約するCrysVCDと呼ばれるフレームワークを報告し、報告される安定率を向上させ、対象となる結晶材料の計算によるスクリーニングコストを削減する。
news.mit.eduプレプリントにより、LLM 時系列異常検出に周波数領域の証拠が追加されます
新しい arXiv プレプリントでは、大規模な言語モデルに、インデックス付き観測と並行してコンパクトな周波数領域の証拠を提供し、繰り返し発生する時系列パターンの異常を検出できるようにすることを提案しています。
arxiv.orgファイブ・アイズの大臣、テロ対策、麻薬密輸、詐欺対策のための AI について議論
ストレーツ・タイムズ紙の報道によると、情報共有グループ「ファイブ・アイズ」の閣僚らはシドニーでの会談で、テロ対策、麻薬密輸、詐欺、組織犯罪の脅威に対する人工知能の活用について話し合った。
straitstimes.comG2I 論文は、グラフ AI の説明から介入を設計する簡単な方法を提案しています
論文では、グラフ ニューラル ネットワークの説明を実用的な介入ルールに変える 2 段階の手法である G2I を紹介しています。合成グラフと自殺リスク ネットワークのテストは効率の向上を示唆していますが、情報源には提案された介入が現実世界を改善するという数値結果や証拠は示されていません…
arxiv.orgAIが仕事を再構築する中、ビル・ゲイツ氏は「人間が予約した」仕事を呼び掛ける
ガーディアン紙の報道によると、ビル・ゲイツ氏は一部の役割をAI代替から保護することを望んでおり、テクノロジーが雇用、教育、公共機関に与える影響に備えるよう各国政府に求めているという。
theguardian.comGoogleは15億ドル以上のMechanize契約に向けて交渉を進めていると報じられている
gHacksがまとめたBusiness Insiderによると、GoogleはAIコーディングの新興企業Mechanizeから技術ライセンスを取得し、従業員の一部を雇用する契約について協議していると報じられている。この協議では合意は公表されておらず、両社はコメントを拒否した。
ghacks.net研究によると、LLM の言語間推論機能は必ずしも互換性があるわけではない
新しいプレプリントでは、異なる言語で同じ数学の問題を解くときに、多言語言語モデルが共有の内部機能を使用するかどうかを検証します。それは、フィーチャ間の幾何学的類似性が機能的な互換性に確実に変換されないことを発見しました。
arxiv.org研究によると、LLMは直接の因果関係を特定する際に自信過剰になることが多いことが判明
12 のオープンウェイト言語モデルを評価すると、多くの誤った判断に対して高い信頼性を示しながら、間接的または逆の関係を直接の因果関係と誤認することが多いことがわかりました。
arxiv.org
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