拡散モデルが暴く“見えない亀裂”の衝撃
拡散モデルは観測データから見えない内部亀裂を推定しうる技術です。故障予防や歩留まり向上の可能性がある一方、現場導入には再現性や誤検知、データ多様性、実装負荷の厳密な検証と段階的な運用が重要です。
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拡散モデルは観測データから見えない内部亀裂を推定しうる技術です。故障予防や歩留まり向上の可能性がある一方、現場導入には再現性や誤検知、データ多様性、実装負荷の厳密な検証と段階的な運用が重要です。
続きを読むAIスタートアップInceptionがMenlo Venturesらの出資で5,000万ドルを調達し、画像で注目の拡散モデルをテキストやコード生成へ低コストで提供する計画を発表しました。
続きを読むInceptionが5,000万ドルを調達し、拡散(ディフュージョン)モデルを採用した新モデルMercuryを公開しました。速度・コスト・品質の主張を独立検証で確認することが今後の焦点です。
続きを読むInceptionがTechCrunch報道で5000万ドルを調達し、画像で注目の拡散モデルをコード生成に応用する研究に着手しました。実用化には品質、速度、検証体制の整備が鍵です。
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