データ千倍でも破れない動画AIの壁
最新の大規模動画データ（従来の約1000倍）での評価により、Sora 2やVeo3.1は人間水準への挑戦が続く一方、データの質や多様性、評価設計とアルゴリズム改善が性能向上の有望な道であることが示されました。
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データ品質
記事数: 8 件
SpeciesNetが拓く野生生物識別の未来
GoogleのSpeciesNetは画像ベースで野生生物を識別する取り組みで、保全や研究の現場を変える可能性があり、本稿では利点と実務課題、導入の指針を分かりやすく解説します。
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AIが現場工程を自動調整、遅延を防ぐ兆し
UEL主導の研究はAIが現場データからリスクを早期検知し工程を自動調整する実証可能性を示しており、段階的導入とデータ整備で遅延防止と効率化が期待できます。
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ブリンジョルフソンが語るAIと生産性
ブリンジョルフソン氏はAI投資が生産性向上に寄与する可能性を示しつつ、データのノイズや因果の不確実性を重視し、慎重な検証とインフラ整備を企業や政策に勧めています。
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エージェント拡張の科学：いつ効果が出るか
Google Researchの議論を踏まえ、エージェント群の拡張がいつ有効かをデータ品質、タスク適合性、可観測性、安全性の四つの条件で分かりやすく整理し、実務で使える段階的な判断基準と評価の手引きを示します。
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合成データで7Bが14Bを超えた理由
合成データだけで7B級モデルが14B級を上回る成果が報告されました。データの質とタスクの多様性が鍵で、コスト削減や倫理配慮の面でも合成データ活用が有望です。
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AIチャットで誤釈放は防げるか？HMP Wandsworthの試み
誤釈放が相次ぐ課題を受け、英政府はHMP WandsworthでAIチャットの導入を承認しました。手早い対策として期待される一方、データ品質や人間の監督、透明な評価と段階的な運用が不可欠です。
続きを読む失敗から学ぶ：スケール前に壊れたAIの6教訓
AIのPoCが本番化しない理由を、実例から導いた6つの教訓で整理しました。目標設定、データ品質、運用設計など現場で使える実践策と段階的ロードマップを丁寧に解説します。
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