SciAgentsDiscoveryは、マルチエージェントシステムと大規模なオントロジー知識グラフを活用し、科学研究を自動化するシステムです。大規模言語モデル、データ検索ツール、マルチエージェント学習システムを統合することで、研究仮説の自律的な生成と改良を行い、潜在的なメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を明らかにします。本システムは、生物模倣材料分野において、従来の人間主導型研究方法を超える、学際的な関係性の発見能力を実証しています。

AIKitは、大規模言語モデル（LLM）のホスティング、デプロイ、構築、微調整のプロセスを簡素化することを目的としたオープンソースツールです。OpenAI APIと互換性のあるREST APIを提供し、様々な推論機能とフォーマットをサポートすることで、ユーザーは任意の互換性のあるクライアントを使用してリクエストを送信できます。さらに、AIKitはUnslothをサポートする拡張可能な微調整インターフェースを提供し、ユーザーに迅速でメモリ効率が高く、使いやすい微調整エクスペリエンスを提供します。

本論文では、ビデオTransformer表現の概念説明問題に取り組みます。具体的には、自動的に発見された高度な時空間概念に基づいて、ビデオTransformerの意思決定過程を説明することを目指します。従来の概念に基づいた説明可能性に関する研究は、画像レベルのタスクのみに焦点を当ててきました。これに対し、ビデオモデルは追加の時間次元を処理するため、複雑さが増し、時間とともに変化する動的概念の識別において課題が生じます。本研究では、最初のビデオTransformer概念発見（VTCD）アルゴリズムを導入することで、これらの課題を体系的に解決します。そのため、効果的な教師なしビデオTransformer表現ユニット（概念）の識別手法を提案し、モデル出力におけるそれらの重要度をランク付けします。得られた概念は高い説明可能性を備え、非構造化ビデオモデルにおける時空間推論メカニズムとオブジェクト中心表現を明らかにします。多様な教師ありおよび教師なし表現においてこの分析を共同で行うことで、これらのメカニズムの一部がビデオTransformerにおいて普遍的であることを発見しました。最後に、VTCDが細かいタスクのモデル性能向上に役立つことを示します。

本論文では、大規模言語モデル（LLM）が徐々に複雑化する視覚概念の生成と認識能力を体系的に評価し、テキストモデルを用いて初期の視覚表現学習システムを訓練する方法を示します。言語モデルはピクセルレベルの視覚情報を直接処理できませんが、コードで画像を表すことで研究を行います。LLMによって生成された画像は自然画像のようではありませんが、画像生成と修正の結果は、文字列の正確なモデリングが言語モデルに視覚世界の多くの側面を教えることができることを示しています。さらに、テキストモデルで生成された画像を用いた自己教師あり視覚表現学習の実験は、LLMのみを用いて、自然画像のセマンティック評価を行うことができる視覚モデルを訓練できる可能性を浮き彫りにしています。

Ai2 PaperFinderは、研究者が必要な文献を迅速に見つけることを支援するオンラインツールです。このプラットフォームは、800万件以上の全文論文と1億800万件以上の要約を網羅しており、強力な文献検索と合成機能を備えています。簡単なキーワード検索により、ユーザーは関連する研究を迅速に取得でき、研究効率を大幅に向上させます。この製品の背景は、研究文献に対する切実なニーズに基づいており、価格は無料で、あらゆる種類の研究者にとって適しています。

SciAgentsDiscoveryは、マルチエージェントシステムと大規模なオントロジー知識グラフを活用し、科学研究を自動化するシステムです。大規模言語モデル、データ検索ツール、マルチエージェント学習システムを統合することで、研究仮説の自律的な生成と改良を行い、潜在的なメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を明らかにします。本システムは、生物模倣材料分野において、従来の人間主導型研究方法を超える、学際的な関係性の発見能力を実証しています。

AIKitは、大規模言語モデル（LLM）のホスティング、デプロイ、構築、微調整のプロセスを簡素化することを目的としたオープンソースツールです。OpenAI APIと互換性のあるREST APIを提供し、様々な推論機能とフォーマットをサポートすることで、ユーザーは任意の互換性のあるクライアントを使用してリクエストを送信できます。さらに、AIKitはUnslothをサポートする拡張可能な微調整インターフェースを提供し、ユーザーに迅速でメモリ効率が高く、使いやすい微調整エクスペリエンスを提供します。

Jinnoは、AIを使用してHTMLまたはReactコンポーネントを開発するためのプラグインです。React、HTML、CSSコードの修正が可能です。React、CSS、JavaScriptに対応し、カラーピッカー、フォントセレクター、ページ定規などの機能を提供します。React、HTML、CSSコードをエクスポートでき、開発者とデザイナーの双方にご利用いただけます。

本論文では、ビデオTransformer表現の概念説明問題に取り組みます。具体的には、自動的に発見された高度な時空間概念に基づいて、ビデオTransformerの意思決定過程を説明することを目指します。従来の概念に基づいた説明可能性に関する研究は、画像レベルのタスクのみに焦点を当ててきました。これに対し、ビデオモデルは追加の時間次元を処理するため、複雑さが増し、時間とともに変化する動的概念の識別において課題が生じます。本研究では、最初のビデオTransformer概念発見（VTCD）アルゴリズムを導入することで、これらの課題を体系的に解決します。そのため、効果的な教師なしビデオTransformer表現ユニット（概念）の識別手法を提案し、モデル出力におけるそれらの重要度をランク付けします。得られた概念は高い説明可能性を備え、非構造化ビデオモデルにおける時空間推論メカニズムとオブジェクト中心表現を明らかにします。多様な教師ありおよび教師なし表現においてこの分析を共同で行うことで、これらのメカニズムの一部がビデオTransformerにおいて普遍的であることを発見しました。最後に、VTCDが細かいタスクのモデル性能向上に役立つことを示します。

本論文では、大規模言語モデル（LLM）が徐々に複雑化する視覚概念の生成と認識能力を体系的に評価し、テキストモデルを用いて初期の視覚表現学習システムを訓練する方法を示します。言語モデルはピクセルレベルの視覚情報を直接処理できませんが、コードで画像を表すことで研究を行います。LLMによって生成された画像は自然画像のようではありませんが、画像生成と修正の結果は、文字列の正確なモデリングが言語モデルに視覚世界の多くの側面を教えることができることを示しています。さらに、テキストモデルで生成された画像を用いた自己教師あり視覚表現学習の実験は、LLMのみを用いて、自然画像のセマンティック評価を行うことができる視覚モデルを訓練できる可能性を浮き彫りにしています。

Outsetは、AIモデルを活用したスマートインタビューにより、調査の深度と速度を向上させ、企業が迅速かつ的確な意思決定を支援するAI駆動型調査プラットフォームです。プラットフォームは、カスタマイズ可能なAIインタビュー、自動コーディングと集計、包括的な分析などの機能をサポートしています。Outsetは、市場調査、ユーザー調査、製品開発など幅広いシーンで活用されています。価格プランはニーズに合わせてカスタマイズ可能です。