ICEIC2025参加 2025년 01월 23일2025년 01월 23일| shinshin| 0 Comments| 4:00 pm| Categories: news Post navigation Previous Previous post: Next Next post: Related Posts 2025년 04월 14일2025년 04월 14일 🦙 Llama 4:軽量かつ高性能なマルチモーダル(4/14) Metaは2025年4月5日、次世代の大規模言語モデル(LLM)ファミリー「Llama 4」を発表しました。このシリーズには、マルチモーダル対応の「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」、そして現在トレーニング中の「Llama 4 Behemoth」が含まれています。 🦙 Llama 4 Scout:軽量かつ高性能なマルチモーダルモデル 🦙 Llama 4 Maverick:高性能なエンタープライズ向けモデル 🦙 Llama 4 Behemoth:トレーニング中の巨大モデル ... Read MoreRead More 2025년 01월 23일2025년 01월 23일 Development of a Cable-Driven Bionic Spherical Joint for a Robot Wrist Zixun He, Yutaka Ito, Shotaro Saito, Sakura Narumi, Yousun Kang, Duk Shin Biomimetics https://doi.org/10.3390/biomimetics10010052 Abstract Wrist movements play a crucial role in upper-limb motor tasks. ... Read MoreRead More 2025년 02월 25일2025년 02월 25일 Perplexity AI、「R1 1776」モデルをオープンソース化 Perplexity AIは、DeepSeek-R1を改良した「R1 1776」モデルをオープンソースとして公開しました。従来のDeepSeekは優れた性能を誇る一方で、検閲や個人情報漏洩のリスクが指摘され、議論を呼んでいました。今回発表されたR1 1776は、こうした問題を解決することに重点を置いて開発されています。 R1 1776の開発背景と特徴 開発過程では、中国共産党による検閲対象とされる約300のトピックを特定し、それに関連するプロンプトデータを収集したとされています。しかし、最も困難だったのは、これらのプロンプトに対して正確な回答を得ることでした。 Perplexity AIは、この課題を解決するために以下の技術を導入しました。 これにより、R1 1776はすべての質問に対して正確な回答を提供することを目指しているとのことです。 オープンソース化されたR1 1776は、研究者や開発者にとって、透明性の高い言語モデルとして注目を集める可能性があります。 https://www.perplexity.ai/ko/hub/blog/open-sourcing-r1-1776 ... Read MoreRead More