ICEIC2025参加

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. ...

©GoogleGoogleは、推論能力に重点を置いた言語モデル「Gemini（ジェミナイ）2.5」を発表した。今回公開されたのはGemini 2.5 Proの実験バージョンで、Googleが本格的に推論型AIモデル競争に参入したことを示している。 Gemini 2.5は、アップグレードされたベースモデルとポストトレーニング（後処理学習）を組み合わせて性能を向上させており、LMArena、Humanity’s Last Exam、AIMEといった主要ベンチマークで最先端の成績を収めている。現在、Google AI Studioにアップデートされており、Gemini Advancedのサブスクリプション利用者はGeminiアプリでも利用可能。数学の問題解決や複雑な推論を必要とする日常の課題も、より簡単に解決できるようになっている。 強力なコーディング能力 GoogleはAIによるコーディング性能の向上に注力しており、Gemini 2.5は前バージョンの2.0と比べて大きな進歩を遂げた。今後も継続的な改善が予定されている。Gemini 2.5 Proは、視覚的に魅力あるWebアプリケーションの制作、エージェント型コードの開発、コードの変換・編集など、さまざまな分野で優れた性能を発揮している。 特に、エージェント型コード評価の業界標準とされる「SWE-Bench Verified」では、カスタマイズされたエージェント設定を用いて63.8%という高いスコアを記録し、卓越したコーディング能力を証明した。 以下の動画では、Gemini 2.5 Proがわずか1行のプロンプトから実行可能なコードを生成し、ビデオゲームを制作する様子が確認できる。 ...

©NVIDIA NVIDIAは、長いコンテキスト理解に特化したVLM（ビジョン・ランゲージ・モデル）「Eagle 2.5」を発表しました。長編動画や高解像度画像の理解は、マルチモーダルモデルにとって大きな課題とされてきました。 NVIDIAは、効率的な画像サンプリング手法とポストトレーニング（追加学習）フレームワークを組み合わせることで、長編動画の理解能力を大幅に向上させました。Video-MMEベンチマークでは、動画の長さが増しても性能を維持し、8Bサイズの小型モデルでありながら、GPT-4oやQwen2.5-VL-72Bといった大規模モデルに匹敵する性能を示し、AIによる映像解析の効率性を大きく高めました。 Eagle 2.5: Boosting Long-Context Post-Training for Frontier Vision-Language Models　https://nvlabs.github.io/EAGLE/ ...