
SLM Survey
SLM_Surveyは、小型言語モデル(SLMs)に特化した研究プロジェクトです。調査と計測を通じて、これらのモデルに関する深い理解と技術評価を提供することを目的としています。本プロジェクトは、Transformerベースのデコーダーのみの言語モデルを対象とし、パラメーター数は1億から50億の間です。59個の最先端のオープンソースSLMを調査し、その技術革新を分析し、常識推論、コンテキスト学習、数学、プログラミングなど複数の分野で能力を評価しました。さらに、推論遅延とメモリ使用量を含む実行時コストについてもベンチマークテストを実施しました。これらの研究は、SLM分野の研究推進に重要な価値を持ちます。
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AIレポート2024
AIレポート2024は、AI分野の投資家であるNathan Benaich氏とAir Street Capitalが共同で作成する年次レポートです。AI分野における最も興味深い進歩を分析し、AIの現状とその将来への影響に関する情報に基づいた議論を促すことを目的としています。研究、産業、政治、安全保障など複数の側面を網羅し、将来のAI発展予測と評価を提供します。このレポートは、AI分野の最新動向とトレンドを理解するための重要な情報源であり、研究者、起業家、政策立案者、そしてAIに関心のある一般の方々にとって、非常に高い参考価値があります。
AI研究開発
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LLMベンチマークにおける不正行為の研究
「Cheating LLM Benchmarks」は、いわゆる「ゼロモデル」を構築することで、自動言語モデル(LLM)のベンチマークにおける不正行為を調査することを目的とした研究プロジェクトです。本プロジェクトでは、実験を通じて、単純なゼロモデルでさえこれらのベンチマークで高い勝率を達成できることを発見しました。これは、既存のベンチマークの有効性と信頼性に疑問を投げかけるものです。この研究は、現在の言語モデルの限界を理解し、ベンチマーク手法を改良するために重要な意味を持ちます。
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Paper Central
Paper Centralは、Hugging Faceが提供する包括的で使いやすい学術プラットフォームです。arXiv、Hugging Face論文ページ、モデル、データセット、Space、GitHub、会議論文集など、複数のソースからオープンソースの学術リソースを統合し、研究者や開発者がオープンソースリソースを迅速に取得して利用できるようにします。
AI研究開発
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AI Researcher
AI-Researcherは、スタンフォード大学自然言語処理チームの研究プロジェクトに基づいたツールです。人工知能技術を用いて、研究アイデアの生成と管理を支援します。自然言語で研究テーマを入力すると、複数のプロジェクト提案を出力し、それらをランク付け、絞り込みを行い、研究者が革新的で実行可能な研究アイデアを迅速に見つける支援をします。関連論文検索、検索に基づくアイデア生成、アイデア重複排除、プロジェクト提案生成、プロジェクト提案のランク付けと絞り込みなどのモジュールが含まれています。
AI研究開発
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Openresearcher
OpenResearcherは、研究に関する問い合わせに役立つ回答を提供することを目的とした、先進的な科学研究支援ツールです。arXivのコーパスにアクセスし、最新の科学的知見を提供することで、ユーザーが科学の最先端を探求するお手伝いをします。
AI研究開発
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プラトニック表現仮説
プラトニック表現仮説(Platonic Representation Hypothesis)は、異なるAIシステムが現実世界をどのように学習し、表現するのかに関する理論です。この理論は、画像やテキストなど、異なる方法で学習するAIシステムであっても、その内部表現は最終的に一致する傾向があると主張します。この見解は、画像、テキスト、音声などあらゆるデータは、ある種の根源的な現実の投影であるという直感に基づいています。本仮説は、表現の一致性をどのように測定するか、タスクやデータの制約、モデル容量の増加など、一致をもたらす要因についても探求します。さらに、この一致がもたらす意味と限界についても考察します。
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Benchmark Medical RAG
Benchmark Medical RAGは、医療分野に特化した検索拡張型質問応答(Retrieval-Augmented Generation)のベンチマークテストプラットフォームです。医療情報検索と生成モデルの研究を促進するため、一連のデータセットと評価ツールを提供しています。
AI研究開発
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海外精選

Jules AI
Jules は、自動で煩雑なコーディングタスクを処理し、あなたに核心的なコーディングに時間をかけることを可能にする異步コーディングエージェントです。その主な強みは GitHub との統合で、Pull Request(PR) を自動化し、テストを実行し、クラウド仮想マシン上でコードを検証することで、開発効率を大幅に向上させています。Jules はさまざまな開発者に適しており、特に忙しいチームには効果的にプロジェクトとコードの品質を管理する支援を行います。
開発プログラミング
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Nocode
NoCode はプログラミング経験を必要としないプラットフォームで、ユーザーが自然言語でアイデアを表現し、迅速にアプリケーションを生成することが可能です。これにより、開発の障壁を下げ、より多くの人が自身のアイデアを実現できるようになります。このプラットフォームはリアルタイムプレビュー機能とワンクリックデプロイ機能を提供しており、技術的な知識がないユーザーにも非常に使いやすい設計となっています。
開発プラットフォーム
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Listenhub
ListenHub は軽量級の AI ポッドキャストジェネレーターであり、中国語と英語に対応しています。最先端の AI 技術を使用し、ユーザーが興味を持つポッドキャストコンテンツを迅速に生成できます。その主な利点には、自然な会話と超高品質な音声効果が含まれており、いつでもどこでも高品質な聴覚体験を楽しむことができます。ListenHub はコンテンツ生成速度を改善するだけでなく、モバイルデバイスにも対応しており、さまざまな場面で使いやすいです。情報取得の高効率なツールとして位置づけられており、幅広いリスナーのニーズに応えています。
AI
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中国語精選

腾讯混元画像 2.0
腾讯混元画像 2.0 は腾讯が最新に発表したAI画像生成モデルで、生成スピードと画質が大幅に向上しました。超高圧縮倍率のエンコード?デコーダーと新しい拡散アーキテクチャを採用しており、画像生成速度はミリ秒級まで到達し、従来の時間のかかる生成を回避することが可能です。また、強化学習アルゴリズムと人間の美的知識の統合により、画像のリアリズムと詳細表現力を向上させ、デザイナー、クリエーターなどの専門ユーザーに適しています。
画像生成
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Openmemory MCP
OpenMemoryはオープンソースの個人向けメモリレイヤーで、大規模言語モデル(LLM)に私密でポータブルなメモリ管理を提供します。ユーザーはデータに対する完全な制御権を持ち、AIアプリケーションを作成する際も安全性を保つことができます。このプロジェクトはDocker、Python、Node.jsをサポートしており、開発者が個別化されたAI体験を行うのに適しています。また、個人情報を漏らすことなくAIを利用したいユーザーにお勧めします。
オープンソース
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Fastvlm
FastVLM は、視覚言語モデル向けに設計された効果的な視覚符号化モデルです。イノベーティブな FastViTHD ミックスドビジュアル符号化エンジンを使用することで、高解像度画像の符号化時間と出力されるトークンの数を削減し、モデルのスループットと精度を向上させました。FastVLM の主な位置付けは、開発者が強力な視覚言語処理機能を得られるように支援し、特に迅速なレスポンスが必要なモバイルデバイス上で優れたパフォーマンスを発揮します。
画像処理
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海外精選

ピカ
ピカは、ユーザーが自身の創造的なアイデアをアップロードすると、AIがそれに基づいた動画を自動生成する動画制作プラットフォームです。主な機能は、多様なアイデアからの動画生成、プロフェッショナルな動画効果、シンプルで使いやすい操作性です。無料トライアル方式を採用しており、クリエイターや動画愛好家をターゲットとしています。
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Liblibai
LiblibAIは、中国をリードするAI創作プラットフォームです。強力なAI創作能力を提供し、クリエイターの創造性を支援します。プラットフォームは膨大な数の無料AI創作モデルを提供しており、ユーザーは検索してモデルを使用し、画像、テキスト、音声などの創作を行うことができます。また、ユーザーによる独自のAIモデルのトレーニングもサポートしています。幅広いクリエイターユーザーを対象としたプラットフォームとして、創作の機会を平等に提供し、クリエイティブ産業に貢献することで、誰もが創作の喜びを享受できるようにすることを目指しています。
AIモデル
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