株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250305
内容紹介
AIエージェント時代の可能性と実践 #AIエージェント_findy、Inception LabsのMercury Coder：dLLMs、IBM、推論機能を強化したLLM「Granite 3.2」を発表、OpenAI最高研究責任者が「（GPT-4.5では）ASCIIアートを作る能力なんかもすごく向上しました」というから初音ミクのアスキーアートを頼んでみました
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関連リンク
LayerX名村氏によるAIエージェントに関する発表資料です。 LLMによってソフトウエアが「考える力」を手にしたことで、ソフトウエアの能力が限界突破し、プログラムは「定義された入力→定義された出力」から「予測不要な入力→予測可能な出力」へ変化しました。 AIエージェント開発に必要な技術要素として、Model Routing、Workflow、Tool、Memory、RAG、Evaluationを紹介。 AIエージェントの設置場所として、サーバー、ブラウザ拡張、デスクトップアプリを比較検討し、AI SDK by Vercel、Meilisearch、LlamaIndex.TS、Langfuse等の技術を紹介しています。 プロンプトインジェクションに対する対策も重要です。
引用元: https://speakerdeck.com/layerx/ai-agents-practice-202503
Inception Labsが開発したMercury Coderは、Diffusion Model（拡散モデル）をベースにした新しいLLMです。従来のTransformerモデルと異なり、ノイズ除去のプロセスでテキストを生成します。これにより、NVIDIA H100 GPU上でGPT-4の最大10倍の速度でテキストを生成できます。特にコード生成に優れており、高速なプログラミング支援が可能です。今後の展望として、チャットボットへの応用も期待されています。
引用元: https://zenn.dev/acntechjp/articles/8827db27237c8a
IBMが企業向けLLM「Granite 3.2」を発表。推論機能向上が特徴で、CoT推論という手法で複雑な問題を分割、人間のような推論を目指しています。特に、TPOフレームワークにより、推論能力を高めつつ、タスク全体の性能を維持。また、ドキュメント理解に特化したVLMも導入し、大量のPDFデータで学習させています。さらに、長期予測が可能なTiny Time Mixerモデルも提供。これらのモデルはHugging Face等で公開されており、Apache License 2.0で利用可能です。
引用元: https://japan.zdnet.com/article/35229974/
OpenAIの最高研究責任者がGPT-4.5でASCIIアート生成能力が向上したと発言。実際に初音ミクのASCIIアートを生成させたところ、「やる夫」風のものが生成され、SNSで話題になっています。期待されたほどの出来ではなかったようです。
引用元: https://togetter.com/li/2520076
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