マルチモーダル推論の最前線と技術的ブレークスルー
AIが高度化する現代において、推論能力は人間知能の中核をなす重要な要素です。近年、大規模言語モデル（LLM）は、算術、常識推論、記号推論といった分野で目覚ましい進歩を遂げ、その推論能力を大きく向上させてきました。しかし、 […]
時系列データ分析のためのTransformerベースの基盤モデル
近年、Transformerモデルは自然言語処理（NLP）分野で目覚ましい成果を上げてきましたが、その革新的なアーキテクチャは時系列データ分析においても新たな可能性を切り拓いています。 本記事では、このTransform […]
Agricultural 4.0: 人工知能を活用したスマート農業の未来
現代の農業は、人口増加による食料需要の増大、気候変動による生産リスク、そして資源の枯渇といった多くの課題に直面しています。これらの課題を克服し、持続可能な食料供給を実現するために注目されているのが、IoT（Interne […]
GPT Researcher: AIエージェントを活用した情報収集と分析の効率化
近年、情報爆発の時代において、ソフトウェアエンジニアが日々の業務や学習に必要な最新情報を効率的に収集し、深く分析することは、ますますその重要性を増しています。技術の進化は加速し、新しい情報が常に生まれる中で、限られた時間 […]
LSNet－人間の視覚から着想を得た軽量かつ高性能な畳込みニューラルネットワーク
近年、コンピュータビジョンの分野では、目覚ましい発展を遂げた深層学習モデルが、その計算コストの高さから、実用的な課題に直面しています。特に、リアルタイム性が求められるアプリケーションや、計算資源に制約のあるモバイルデバイ […]
進化する知能: LLMエージェントの最新動向とエンジニアが知るべき技術的視点
近年、LLM（Large Language Model）エージェントがAI分野において急速に注目を集めています。LLMエージェントは、単にユーザーの入力に応答する従来のAIシステムとは異なり、大規模言語モデルを基盤とし、 […]
Stop Overthinking！－ 大規模言語モデルの「考えすぎ」を解消する
近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げ、自然言語理解だけでなく、数学やプログラミングといった複雑な推論能力においても驚くべき成果を上げています。特に、Chain-of-Thought（CoT）と呼ばれる段 […]
OpenVINOによる深層学習モデルのパフォーマンス改善
機械学習モデルの社会実装が加速する現代において、その推論速度は、アプリケーションの応答性、ひいてはユーザー体験を左右する重要な要素となっています。リアルタイム性が求められるエッジAIの現場から、大量データを処理するクラウ […]
Mixture of Experts (MoE) － 混合専門家モデルとは何か？
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理からコンピュータビジョン、さらにそれ以上の領域に至るまで、様々な分野で大きな進歩を遂げています。LLMの驚異的な能力は、そのモデルサイズ、多様なデータセット、そしてトレーニング中 […]
XGBoostLSS － 確率的推論のためのXGBoost拡張とその使い方
機械学習の世界では、予測モデルの精度だけでなく、その予測に伴う不確実性を理解することが重要です。特に、金融、医療、リスク管理などの分野では、予測の信頼性を評価し、それに基づいて意思決定を行う必要があります。 XGBoos […]