[ビッグ モデル デイリー、12 月 19 日] 研究は生物学的脳メカニズムを使用して、継続的な学習を促し、インテリジェント システムにおける適者生存を可能にします。清華朱俊氏と他のチームによる研​​究が、ネイチャー副号の表紙に掲載されます。業界 OpenAI が発表ChatGPT セキュリティ フレームワーク: 追跡、評価、セキュリティ ベースラインなど。

生物学的脳のメカニズムを利用して継続的な学習を促し、インテリジェントシステムにおける適者生存を可能にする、清華大学のZhu Jun氏らの研究チームによる研​​究が、Natureの小誌の表紙に掲載された

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人工知能、特に深層学習の開発における重要なボトルネックとして、近年、人工知能の分野で継続学習が広く注目されています。 ほとんどの継続学習手法は、新しいタスクを学習しながら古いタスクを実行するためのネットワーク パラメーターを修正するなど、致命的な忘却を克服するために学習した知識の記憶の安定性を向上させることに重点を置いています。 ただし、これらの方法は通常、特定のシナリオでのみ機能し、生物学的知能のような現実世界の複雑な環境やタスクに普遍的に適応することは困難です。 したがって、生物学的脳の継続学習メカニズムから学び、新しい継続学習方法を開発できるかどうかは、人工知能の分野では常に共通の関心事でした。 この問題に対応して、清華大学コンピューターサイエンス学部のZhu Jun教授のTSAIL研究グループと生命科学部のZhong Yi教授の研究グループは最近、「神経インスピレーションを組み込んだ人工知能手法の組み込み」と題する論文を発表した。 Nature Machine Intelligence 誌の「適応性」（人工知能における継続学習のための神経にインスピレーションを受けた適応性）が発表され、12 月の表紙記事に選ばれました。

GPT-5やAlphaFoldの新バージョンなどのAIツールに期待 ネイチャーが2024年に注目すべき科学イベントを発表

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今年、ChatGPT の台頭は科学界に大きな影響を与えました。 その作成者である OpenAI は、チャットボットを強化する次世代 AI モデルである GPT-5 を来年後半にリリースする予定です。 GPT-5 は、前世代の GPT-4 よりも高度な機能を実証する可能性があります。 科学者たちは、GoogleのGPT-4のライバルであるGeminiの打ち上げにも注目している。 大規模な言語モデルは、テキスト、コンピューター コード、画像、オーディオ、ビデオなどの多くの種類の入力を処理できます。 Google DeepMindの人工知能ツールであるAlphaFoldの新バージョンも来年リリースされる予定で、研究者らはすでにそれを使用してタンパク質の3D形状を高精度に予測している。 人工知能はタンパク質、核酸、その他の分子間の相互作用を原子の精度でモデル化できるようになり、医薬品の設計と発見に新たな可能性が開かれる可能性があります。 重大な規制上の問題があります。 人工知能に関する国連のハイレベル諮問機関は、人工知能の国際規制のガイドラインを定める最終報告書を2024年半ばに発表する予定です。

人工知能が新薬への道を開く: 幾何学的なディープラーニング手法により、薬物分子を合成する最適な方法を予測できる

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後期段階の機能化は、薬剤候補の特性を最適化するための経済的な方法です。 しかし、薬物分子の化学的複雑さにより、後期段階での多様化が困難になることがよくあります。 この問題を解決するために、ルートヴィヒ マクシミリアン大学ミュンヘン、チューリッヒ工科大学、ロシュ イノベーション センター バーゼルの研究者らは、幾何学的な深層学習とハイスループット反応に基づいた手法を開発しました。 ホウ素化が後の官能化における重要なステップであることを考慮して、計算モデルは、平均絶対誤差範囲 4 ～ 5% でさまざまな反応条件下での反応収率を予測します; 既知および未知の基質との新しい反応に対するモデルの反応性を分類するには、バランスの取れた精度はそれぞれ 92% と 67% でした。 主要生成物の位置選択性は、67% の分類子 F スコアで正確に捕捉されました。 このプラットフォームを 23 の異なる市販薬分子に適用したところ、構造多様化の数多くの機会を特定することに成功しました。

OpenAI が ChatGPT セキュリティ フレームワークを発表: 追跡、評価、セキュリティ ベースラインなど。

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OpenAIは12月19日、「Preparedness Framework」のベータ版を公式サイトで発表した。 この文書では、OpenAI が ChatGPT などの製品のセキュリティ保護対策、開発および展開プロセスをどのように保証するかについて詳しく説明します。 OpenAIは、大規模モデルの機能反復が向上し続けるにつれて、その機能が主要なAGI（人工知能）に近づき始めており、安全性がAIモデルの開発における最優先事項になっていると述べた。 したがって、OpenAIは、AIモデルのセキュリティフレームワークを詳細に公開することで透明化し、社会とユーザーがモデルの動作メカニズムを深く理解し、実際のビジネスに確実に適用できるようにしたいと考えています。安全で健康的な方法で。 同時に、スーパーモデルの開発のための安全な基盤を築きます。

あらゆる大規模モデルはマルチモーダルに可能、Apple はソースをオープン 4M

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ChatGPTなどのモデルの普及に伴い、単一のモデルでテキストと画像の両方を生成できるなど、ユーザーの機能に対する要求もマルチモーダルに発展しています。 ただし、既存の視覚モデルは通常、単一のモダリティとタスクに対してのみ最適化されており、複数のモダリティやタスクを処理する一般的な機能が不足しています。 この問題を解決するために、Apple の研究者と世界的に有名な公立大学 EPFL (スイス、ローザンヌ連邦工科大学エコール工科大学) が共同で 4M フレームワークを開発し、間もなくオープンソース化される予定です。 4M は、テキスト、画像、ジオメトリ、セマンティック モダリティ、ニューラル ネットワーク機能マップなどを含む複数の入出力モダリティをすべて大規模なモデル (Transformer アーキテクチャに適用可能) に統合できます。

アドビ、200億ドルのFigma買収計画を打ち切る：規制当局の抵抗を克服するのは困難

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2022年9月、業界大手のAdobeは、有名なUIおよびUXデザインツールスイートメーカーであるFigmaを最大200億ドルで買収すると発表した。 このニュースが発表されるとすぐに、デザイン界はすぐに多くの否定的な反応を示しました。 デザイナーたちの最大の懸念は、Adobe が Figma の製品を台無しにするか、さらには販売中止することであるようです。 また、アドビがFigmaの製品アイデアを中途半端な方法で自社製品に統合するのではないかという憶測もある。 結局のところ、Figma は、チーム全体があらゆるデバイスからプラットフォームを越えて共同作業できる高度な機能を提供しており、Adobe の UX/UI デザイン アプリ Adob​​e XD に対する最強の競合相手の 1 つです。

スピチ、自社開発の大型モデルDFM-2が出願に合格したと発表

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スピチは、自社開発した大型モデルDFM-2が「生成型人工知能サービス管理暫定措置」に登録されたと発表、江蘇省初の企業として登録を通過し、全土で正式に公開できるようになった。社会。

Jaxon AI が IBM Watson と提携して大規模モデルの幻覚問題を解決

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ジャクソン・アル 元々は、最高の信頼性と精度要件を備えた AI システムを構築するために米国空軍のために設立されたこのスタートアップは、現在、ドメイン固有人工知能言語 (DSAIL) 市場と呼ばれる実証済みのテクノロジーを使用して、より広範な企業に拡大しています。 IBM WatsonX ベース モデルは、人工知能の分野における大きな課題、つまり大規模な言語モデルにおける錯覚と不正確さを解決することを目的としています。