C2NP:3D材料生成におけるスケール依存の幾何学的不変性を学習するためのベンチマーク
TL;DR材料生成AIモデルが、無限に周期的なバルク結晶から有限サイズのナノ粒子への「スケール移行」に対応できるかを評価する新ベンチマーク「C2NP」が提案されました。17万以上のナノ粒子構成を用いた実験により、既存の拡散モデルやフローマッチングモデルは物理的な一般化ではなく、単なるテンプレートの暗記に依存している傾向が示唆されました。
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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。
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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材料生成AIモデルが、無限に周期的なバルク結晶から有限サイズのナノ粒子への「スケール移行」に対応できるかを評価する新ベンチマーク「C2NP」が提案されました。17万以上のナノ粒子構成を用いた実験により、既存の拡散モデルやフローマッチングモデルは物理的な一般化ではなく、単なるテンプレートの暗記に依存している傾向が示唆されました。
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