YOLO26: 次世代のエッジAI物体検出
2026年1月、Ultralytics社はYOLOシリーズの最新版となる「YOLO26」をリリースしました。YOLOv8やYOLO11といった歴代モデルの正統進化でありながら、今回の設計思想は「エッジデバイスでの推論効率 […]
Qwen3-TTS: 思い通りの声を創り出すAI音声合成
Qwenチーム(Alibaba Cloud)は、最新の多言語対応音声合成(TTS)モデルシリーズ「Qwen3-TTS」を公開しました。本モデルは500万時間以上という圧倒的な規模の音声データで学習され、日本語を含む10言 […]
The Dead Salmons: 統計的・因果的推論によるAI解釈性の再構築
2009年、神経科学の世界に衝撃的な報告がなされました。MRI装置の中に入れられた「死んだ鮭」が、人間の写真に対して感情反応を示す脳活動を見せたのです。もちろん、鮭に意識があったわけではありません。これは多重比較の補正を […]
GluonTS入門: Pythonによる確率的時系列モデリング
時系列予測とは、過去の観測データに見られるパターンが将来も継続するという前提に基づき、未来の値を予測する技術です。これは、電力網における需給バランスの維持や、レストランや小売業における在庫の最適化など、ビジネスの様々な場 […]
DeepOD入門: ディープラーニングによる異常検知の実践
システム運用や製造現場のデータ分析において、異常検知(Anomaly Detection:通常とは異なるデータを見つけ出す手法)は欠かせない技術です。ですが、データが複雑になるにつれて、従来の統計的な手法では十分な精度を […]
2025年まとめ: AI関連の必読論文 総チェック
2025年は、AI技術が「生成」から「推論(Reasoning)」、そして「自律的なエージェント(Agentic AI)」へと劇的な進化を遂げた1年でした。LLMの効率化から、マルチモーダル化、さらにはAI自身が科学的発 […]
Reranking モデルの進化: 古典的手法から大規模言語モデルまで
現代のデジタル社会において、情報を的確に見つけ出す 情報検索(IR: Information Retrieval)システムは、検索エンジンから知識管理プラットフォームに至るまで、欠かせない存在です。特に、大規模言語モデル […]
PyTorchで始める Deep Unfolding 入門: 数理最適化とニューラルネットワークの融合
近年、深層学習は画像認識などで圧倒的な性能を示していますが、信号処理や画像再構成などの逆問題において、その推論過程が不透明(ブラックボックス)である点が実務的な課題となっています,。特に信頼性が重視されるミッションクリテ […]
LLMの浅い理解と深い理解: AIは本当に言葉を理解しているのか?
生成AIは驚くほど流暢な文章を作成します。しかし一方で、事実とは異なる内容をもっともらしく語る「ハルシネーション」や、論理的に破綻した回答を生成することも少なくありません。なぜAIは、「言葉」の操り方は完璧なのに「意味」 […]
iLTM: 表形式データ向けの大規模基盤モデル
表形式データのモデリングにおいて、長らく実務のデファクトスタンダードとして君臨してきたのは勾配ブースティング決定木(GBDT)でした。画像や自然言語の分野で深層学習が席巻する中、表形式データだけは「GBDTが最適解」とい […]