AI
なんと「Minecraft:Java Edition」の難読化が完全消滅へ、MODの作成・アップデート・デバッグがより簡単に
2025年10月30日 13時50分
https://gigazine.net/news/20251030-minecraft-java-edition-removing-obfuscation/
YouTubeがAIを使ってフルHD未満のアップロード動画をHD画質に高画質化する新機能を導入、近い将来に4Kへのアップスケールも計画中でクリエイターはオプトアウトすることも可能
2025年10月30日 13時35分
https://gigazine.net/news/20251030-youtube-5-new-features-tv-screens/
OpenAIがAGI実現に向けて「2028年までに完全自動AI研究者を実現する」という目標を設定
2025年10月30日 12時26分
https://gigazine.net/news/20251030-openai-ai-research/
OpenAIがオープンソース推論モデル「gpt-oss-safeguard」をリリース、開発者が自分で検閲ルールを設定可能でルールに従う能力はGPT-5を上回る
2025年10月30日 10時57分
https://gigazine.net/news/20251030-openai-gpt-oss-safeguard/
なぜストレスで「腸の痛み」が悪化する?仕組みを解明
2025.10.30 THU
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/187203
145光年先・30億歳の白色矮星から岩石質の天体が破壊された痕跡を検出
10/30(木) 17:17
https://news.yahoo.co.jp/articles/290651e9f4c9a6e54c035d00583b5ff1c6a25bc9
探検
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★3
351デフォルトの名無しさん
2025/10/30(木) 19:43:12.18ID:xsXUF7vN352デフォルトの名無しさん
2025/11/01(土) 07:08:02.49ID:oIRPxag3 AI
スタンフォード大学の研究から「その確率も教えて」でAIが覚醒すると判明
公開日2025.10.31 20:00:09 FRIDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/187383
今度の「魔法の言葉」は本物です。
アメリカのスタンフォード大学らの研究チームは、AIへの質問文にたった短い一文「その確率とともに生成してください」というフレーズを加えるだけで、AIが生成する答えの多様性(バリエーション)が1.6〜2.1倍に向上することを明らかにしました。
従来は
「コーヒーに関するジョークを言ってください(Tell me a joke about coffee)」
と言っていたところを
「コーヒーに関するジョークをその確率とともに生成してください(Generate 5 jokes about coffee with their probabilities)」
とするだけです。
この方法は複雑な再学習や高度なプロンプト技術を使わずに、AIの潜在的な創造性を引き出します。
ありきたりな回答ばかりになりがちな大規模言語モデル(LLM、非常に大量のテキストで訓練されたAI)に新風をもたらします。
従来の方法では得られなかった多彩な回答を簡単に得られることで、AIの活用幅が大きく広がる可能性があります。
研究内容の詳細は2025年10月10日に『arXiv』で公開されました。
スタンフォード大学の研究から「その確率も教えて」でAIが覚醒すると判明
公開日2025.10.31 20:00:09 FRIDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/187383
今度の「魔法の言葉」は本物です。
アメリカのスタンフォード大学らの研究チームは、AIへの質問文にたった短い一文「その確率とともに生成してください」というフレーズを加えるだけで、AIが生成する答えの多様性(バリエーション)が1.6〜2.1倍に向上することを明らかにしました。
従来は
「コーヒーに関するジョークを言ってください(Tell me a joke about coffee)」
と言っていたところを
「コーヒーに関するジョークをその確率とともに生成してください(Generate 5 jokes about coffee with their probabilities)」
とするだけです。
この方法は複雑な再学習や高度なプロンプト技術を使わずに、AIの潜在的な創造性を引き出します。
ありきたりな回答ばかりになりがちな大規模言語モデル(LLM、非常に大量のテキストで訓練されたAI)に新風をもたらします。
従来の方法では得られなかった多彩な回答を簡単に得られることで、AIの活用幅が大きく広がる可能性があります。
研究内容の詳細は2025年10月10日に『arXiv』で公開されました。
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