アタノール:自然言語を用いた静的視覚化における動作修正ベースのインタラクションの作成
TL;DR既存の静的なデータ可視化画像に対し、自然言語で指示するだけでインタラクティブな機能を追加できるシステム「Athanor」が提案されました。マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を活用し、元のコードやデータがない状態でも、ユーザーの操作に応じて変化するグラフへと変換可能です。
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運営: Cognitive Research Labs(CRL) / crl.co.jp
TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
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TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
TL;DR既存の静的なデータ可視化画像に対し、自然言語で指示するだけでインタラクティブな機能を追加できるシステム「Athanor」が提案されました。マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を活用し、元のコードやデータがない状態でも、ユーザーの操作に応じて変化するグラフへと変換可能です。
TL;DR人間社会に遍在する「ステータス階層(序列)」が、AIエージェント間でも形成されるかを検証した研究。言語モデル同士が協力する際、特定の社会的属性(資格や専門性)が付与されると、能力が同等であっても有意な階層関係が生じることが判明した。
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