1月1日にXinzhiyuanが報じたように、MetaのリサーチャーであるMartin Signoux氏は、2024年のAIについて8つの予測を行いました。 人工知能スマートグラスがトレンドになっています。 マルチモーダル技術の台頭により、大手AI企業はAIウェアラブルの開発に倍増するでしょう。 AIアシスタントをホストするのにメガネのフォームファクタよりも優れているものは何でしょうか? 2. ChatGPT は、AI アシスタントにとって、Google が検索するものです。 2023年、ChatGPTは輝き始めており、Bard、Claude、Llama、Mistral、そして何千ものスピンオフが次々と登場しています。 製品化が進むにつれて、ChatGPTはもはやこの分野の唯一の参照基準ではなくなり、その評価も見直されることになります。 3.大規模なモデルモデルに別れを告げ、マルチモーダルモデルにこんにちは。 LMMは引き続き登場し、マルチモーダル評価、マルチモーダル安全性、マルチモーダルこれ、マルチモーダルあれをめぐる議論においてLLMに取って代わるでしょう。 さらに、LMMは真の汎用AIアシスタントへの足がかりとなります。 4.大きなブレークスルーはありませんが、すべての面で改善されています。 新しいモデルは真のブレークスルー(GPT-5)にはつながらず、LLMはまだ性質が限られており、幻覚を起こしやすい。 2024年には、「基本的なAGIを解く」のに十分な信頼性を持つ飛躍は見られません。 5. 小型モデル(SLM)はすでに登場していますが、費用対効果と持続可能性への配慮により、この傾向が加速するでしょう。 定量的技術も大幅に改善され、それによって消費者サービスのためのデバイス統合の波が押し寄せます。 6.オープンソースモデルがGPT-4を打ち負かし、オープンソースとクローズドの戦いは徐々に沈静化しました。 過去 12 か月間のオープンソース コミュニティの活力と進歩を振り返ると、オープンソース モデルがまもなくパフォーマンスのギャップを埋めることは明らかです。 7. ベンチマークは依然として課題である。 ベンチマーク、リーダーボード、または評価ツールは、モデル評価のワンストップショップです。 代わりに、特にマルチモダリティの観点から、一連の改善(HELMなど)と新しいイニシアチブ(GAIAなど)が見られます。 8.存在するリスクは、既存のリスクと比較してあまり議論されていません。 2023年はX-riskが話題になりますが、公開討論では、バイアス、フェイクニュース、ユーザーの安全、選挙の公正性などに関連する既存のリスクや論争に焦点が当てられるようになるでしょう。

11 月 16 日の IT Home のレポートによると、Microsoft は本日開幕した Ignite 2023 カンファレンスで、Win11 システムでの AI アプリケーションの開発を簡素化および加速できる、開発者向けの新しい「Windows AI Studio」エクスペリエンスを発表しました。 Windows AI Studioは、Azure AI Studio、Hugging Faceなどのカタログから主要なAI開発ツールとモデルを統合し、生成AIアプリの開発プロセスを簡素化し、開発者がWindowsアプリがローカルで使用するための最先端の小型言語モデル(SLM)を微調整、カスタマイズ、デプロイできるようにすると言われています。 Windows AI Studio では、AI エクスペリエンスを構築するためのセットアップ プロセスを簡素化するだけでなく、GPU と NPU 用に最適化された AI モデルも強調表示されますが、この機能は後日利用可能になります。 さらに、MicrosoftはDirectML、Olive、およびWindows ONNX Runtimeを更新して、さまざまなWindowsハードウェアでLlama 2 7Bをネイティブに実行しました。