【AI論文解説】LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlock Richer Visual Representation：LLMの力でCLIPの限界を超えるLLM2CLIP
本論文は、画像とテキストのマルチモーダル表現学習を向上させる新しいアプローチ「LLM2CLIP」を提案しています。 従来のCLIPモデルは、画像とテキストを共有...
AIを学ぶ・知るの記事一覧
【AI論文解説】LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step：VLMに段階的な推論力を与えるLLaVA-CoT
近年、LLM（大規模言語モデル）は推論能力で大きな進歩を遂げていますが、画像とテキストを扱うVLM（Vision Language Model）は複雑な視覚的質...
【AI論文解説】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning：LLMの推論力を強化学習で引き出し、小型モデルへ蒸留する
近年、LLM（大規模言語モデル）は数学、プログラミング、論理推論といった高度なタスクにも対応できるほど精度が向上し、汎用的なAIシステムとして急速に進化していま...
【AI論文解説】SynthCLIP: Are We Ready for a Fully Synthetic CLIP Training?
こんにちは、現役機械学習エンジニアの石川です。 本記事では、 “SynthCLIP: Are We Ready for a Fully Synthe...
【AI論文解説】Agent-R：エージェントが自ら誤りを見つけて軌道修正し、学習を繰り返すことで自己訂正能力を獲得するフレームワーク
近年、さまざまな対話型エージェント環境において、LLM（大規模言語モデル）が複雑なタスクを遂行するために活用されるようになりました。 しかし、これらのモデルは一...
【AI論文解説】Evolving Deeper LLM Thinking：自然言語の答えを“遺伝子”として進化させ、より賢い解答を生み出す新しいアプローチ
高度化したLLM（大規模言語モデル）は、質問応答や要約など多様なタスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。 しかし、解くべき問題が複雑で制約が多い場合、単...
【AI論文解説】Deliberative Alignment：LLMが自ら『安全』を推論する
LLM（大規模言語モデル）の性能向上によって、さまざまなタスクで優れた成果が得られる一方、モデルが悪用されてしまうリスクや、意図しない有害な応答を生成してしまう...
【AI論文解説】OmniHuman-1：たった1枚の画像から、リアルな人間の動画を生成する
近年、Diffusion model（拡散モデル）やTransformerを用いた汎用的なビデオ生成が急速に進歩し、画像分野と同様に大規模なデータセットから学習...
【AI論文解説】SmolLM2：17億パラメータ×11兆トークンで実現する高性能なSLM（小規模言語モデル）
LLM（大規模言語モデル）の飛躍的な性能向上に伴い、多くのタスクで高精度な結果を得られるようになりました。 しかし数十億から数千億パラメータ規模のモデルを本番環...
CodexやClaude Codeで使える/goalコマンドとは？通常指示との違い、AI Market編集部の実使用レビュー、使い方解説！
/goalは、目標状態を指定し、それを達成するまでAIに修正と検証を自動的に繰り返させるコマンド /goalはCodexとClaude Codeで利用可能 達成...
