【AI論文解説】HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieved Knowledge in RAG Systems：HTMLそのものを活用し、LLMの知識強化を革新する新手法『HtmlRAG』の提案
近年、LLM（大規模言語モデル）の性能向上とともに、外部知識を活用するRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システ...
AIを学ぶ・知るの記事一覧
【AI論文解説】CLEAR: Character Unlearning in Textual and Visual Modalities：マルチモーダルAIにおける『忘れる技術』を評価する新たなベンチマークデータセット
近年、ディープラーニングモデルの大規模化に伴い、プライバシーやセキュリティに関する懸念が高まっています。特に、テキストと画像の両方を扱う大規模マルチモーダル言語...
【AI論文解説】Differential Transformer：重要な情報だけを引き出す新型Transformer「Diff Transformer」
Diff Transformerは、Transformerの注意メカニズムが不要な文脈に過度に集中し、重要な情報を見逃しがちな問題に対処するために開発されました...
【AI論文解説】OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models：全てを公開したトップクラスのコード生成モデル
本論文では、コード生成に特化した高性能なLLM（大規模言語モデル）であるOpenCoderを提案しています。 現在、多くのコードLLMが商用であり、そのデータや...
【AI論文解説】Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation：AIでトップ科学者の生産性が倍増し、材料発見数44%増、特許出願39%増
本論文は、AI（人工知能）が科学的発見と製品イノベーションに与える影響を調査するため、米国の大手企業の研究開発ラボに所属する1,018人の科学者に新しい材料発見...
【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...
