【生成AI×GPU活用術セミナー】セキュアなAIエージェントを構築する方法 ～ なぜRAGが欠かせないのか ～
近年、「AIエージェント」 が急速に注目を集めています。AIエージェントとは、ユーザーの指示に基づいて、情報検索・タスク実行・データ処理などを自律的に行うシステ...
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cotomiとは？NECが提供するLLMの特徴やメリット、活用事例を徹底解説！
NECが開発した生成AIのLLM「cotomi」は、業務の効率化と自動化に革新をもたらしています。この記事では、cotomiの概要と特徴を深掘りし、ビジネスシー...
【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...
【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】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...
「生成AI Business Conference 2025」イベント開催レポート
2025年1月15日、AI Marketは、最新の生成AI技術とそのビジネス活用トレンドを共有する大型イベント「生成AI Business Conference...
【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】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】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】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...
