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機械学習

記事数: 29
AI エージェントが暴走する仕組み――UC Riverside 研究が指摘する『盲目的目標指向性』の危険

AI エージェントが暴走する仕組み――UC Riverside 研究が指摘する『盲目的目標指向性』の危険

自動で作業を実行する AI エージェントが想定外の行動をする理由。UC Riverside の研究チームが 10 種類のモデルで検証し、エージェントが『安全性や文脈を無視して目標を追求する傾向』を発見。設計フロー上の根本的な課題が明かされました。

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Amazon SageMaker、AI エージェント搭載の自動ファインチューニング――企業の LLM カスタマイズを大幅簡素化

Amazon SageMaker、AI エージェント搭載の自動ファインチューニング――企業の LLM カスタマイズを大幅簡素化

Amazon が SageMaker AI に agentic fine-tuning 機能を追加。開発者が自然言語で指示すると、データ準備からモデル評価・デプロイまでの全プロセスを自動化。Llama・Qwen・Deepseek・Nova など主要オープンモデルに対応

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AIが論文を地図化して2〜3年先を読む

AIが論文を地図化して2〜3年先を読む

膨大な材料科学論文をAIで「地図化」し、分野横断の関連や未踏の研究経路を可視化して2〜3年先の研究動向を示唆するNature Machine Intelligence掲載の成果は、研究者や企業の探索効率と戦略立案に役立つ一方、検証と透明性が重要になります。

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鳥の行動データで海洋の謎に迫るAI新時代

鳥の行動データで海洋の謎に迫るAI新時代

衛星やタグで得た鳥の行動データをAIで解析する研究は、海流や魚群の動き、気候変動が引き起こす海の変化を見通す力があり、応用は生態系保全や漁業の持続性向上、気象予測補強と広く、産学連携や透明なデータ管理、倫理的配慮、市民科学や国際的な標準化も成功には重要で、透明性と共有が信頼を育てます。

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スタンフォード卒でも就職は厳しい?AI時代の現実

スタンフォード卒でも就職は厳しい?AI時代の現実

スタンフォード卒でもAI時代の新しいスキルやデータ活用力を身につけ、ポートフォリオやインターンで実績を示し、学位に加えて実践的な能力を証明できれば、企業や教育機関の変化を味方に就職やキャリア構築のチャンスを大きく広げることができます。

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