コンテキスト・エンジニアリングの現状と未来

近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その性能は提供される「コンテキスト（文脈情報）」によって根本的に左右されます。これまで、LLMの能力向上においては「プロンプト・エンジニアリング」と呼ばれる、より良い指 […]

LLMのハルシネーションはなぜ避けられないのか？

近年、ChatGPTやLlamaといった大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げ、自然言語処理を中心として研究、産業、社会に大きな影響を与えています。しかし、その一方で、「ハルシネーション」（幻覚）と呼ばれる、も […]

IoTデバイスの普及に伴い、エッジAIの重要性は増すばかりです。しかし、クラウドAIには遅延やプライバシーの問題がつきものです。この課題を解決する技術として「TinyML」が知られていますが、近年その進化版である「Tin […]

リアルタイム物体検出の分野では、YOLOシリーズがその優れた精度と計算効率により、長らく支配的な地位を占めてきました。しかし、YOLO11以前の畳み込みアーキテクチャやYOLOv12の自己注意メカニズムは、局所的な情報集 […]

近年、ディープラーニングの技術は目覚ましい進歩を遂げ、画像認識、自然言語処理、ロボティクスなど、多岐にわたる実世界の問題解決に応用されています。しかし、複雑な物理現象や数学的な問題、特に微分方程式の解決においては、従来の […]

従来の機械学習モデルは、データの特徴が時間の経過とともに変化しないという前提で動いています。しかし、現実の世界ではそうはいきません。データは常に変化し、ユーザーの行動も、周りの環境も移り変わっていくからです。進化する機械 […]

AI技術は目覚ましい進化を遂げ、今やビジネスに深く浸透しています。日々の定型業務の自動化から、データに基づいた戦略立案に至るまで、AIはもはや欠かすことのできないツールと言えるでしょう。このような中、最近「AI Age […]

機械学習の世界では、日々新しいアルゴリズムや興味深い論文が発表されています。そんな中、最近「Boltzmann Classifier: A Thermodynamic-Inspired Approach to Super […]

私たちの周りでは、日々新しい技術やサービスが登場し、機械学習（ML）はそれらを支える中心的な役割を担っています。しかし、従来の機械学習モデルを訓練するには、大量のデータが必要となるのが一般的です。新しい感染症が突如とし […]

近年の目覚ましいAI技術の発展に伴い、画像認識分野における物体検出モデルの活用が、医療や自動運転をはじめとする多岐にわたる分野で急速に拡大しています。しかしながら、これらの高性能な深層学習モデルが、どのように物体を検出し […]