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ServiceNowが、企業の複雑な課題を自律的に解決するAIエージェントの新機能を発表しました。この「AIエージェントコントロールタワー」は、ビジネス全体でAIエージェントを分析、管理、統制する一元的な場所として機能します。
引用元: https://www.tahawultech.com/home-slide/servicenow-announces-launch-of-powerful-new-ai-agent-control-tower/
Mistral Small 3は、Apache 2.0ライセンスで公開された240億パラメータの軽量モデルです。このモデルは、Llama 3 70Bなどの大規模モデルに匹敵する性能を持ちながら、3倍以上高速に動作します。特に、低遅延が求められるタスクに最適化されており、MMLUベンチマークで81%以上の精度を達成しつつ、150トークン/秒の速度を実現しています。
Mistral Small 3は、事前学習済みモデルと命令チューニング済みモデルの両方が提供されており、様々な用途に活用できます。例えば、高速応答が求められる会話型アシスタントや、自動化ワークフローでの関数呼び出し、特定の分野に特化した専門家モデルの作成などに適しています。また、ローカル環境での推論も可能で、RTX 4090や32GB RAMを搭載したMacBookでも動作します。
このモデルは、金融、医療、製造業など幅広い分野で評価されており、不正検知、顧客トリアージ、デバイス制御などに活用されています。Hugging Face、Ollama、Kaggleなどのプラットフォームでも利用可能で、コミュニティによるカスタマイズや改善が期待されています。Mistralは、今後もApache 2.0ライセンスでのモデル提供を継続し、オープンソースコミュニティへの貢献を強化していく方針です。
引用元: https://mistral.ai/news/mistral-small-3/
DeepSeek R1がAzure AI FoundryとGitHubで利用可能になりました。Azure AI Foundryでは、1800以上のモデルが提供されており、DeepSeek R1もその一つです。このプラットフォームは、信頼性、拡張性、エンタープライズ対応を兼ね備えており、ビジネスでの高度なAI活用を支援します。DeepSeek R1は、開発者がAIを迅速に実験、反復、統合できるように設計されており、モデル評価ツールも内蔵されています。また、安全性とセキュリティにも重点を置いており、厳格なテストと評価を経て提供されています。Azure AI Content Safetyによるコンテンツフィルタリングもデフォルトで利用可能です。
引用元: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/
「ずんだもん」の仲間である「あんこもん」のプラフィア(プラスチックフィギュア)が販売されることになりました。しかし、その名前から「アンコモン」(ゲームなどでよく使われるレアリティのランク)ではないかと予想され、レア度が低いのではないかと話題になっています。
SNSでは、この「あんこもん」のレアリティについて様々な意見が飛び交っています。「コモン」や「レア」など、他のレアリティのキャラクターを予想する声や、「アンコモン」という名前から、ゲームの強化素材のような扱いになるのではという意見も出ています。また、色を変えて「レモン」として販売できるのでは?という面白いアイデアも出ています。
「あんこもん」は、オンラインゲーム「鬼斬」に登場するキャラクターで、ずんだもんと同じく東北を応援するキャラクターです。今回のプラフィア販売で、どのような展開になるのか注目されています。
引用元: https://togetter.com/li/2503997
(株式会社ずんだもんは架空の登場組織です)
ServiceNowが、企業の複雑な課題を自律的に解決するAIエージェントの新機能を発表しました。この「AIエージェントコントロールタワー」は、ビジネス全体でAIエージェントを分析、管理、統制する一元的な場所として機能します。
引用元: https://www.tahawultech.com/home-slide/servicenow-announces-launch-of-powerful-new-ai-agent-control-tower/
Mistral Small 3は、Apache 2.0ライセンスで公開された240億パラメータの軽量モデルです。このモデルは、Llama 3 70Bなどの大規模モデルに匹敵する性能を持ちながら、3倍以上高速に動作します。特に、低遅延が求められるタスクに最適化されており、MMLUベンチマークで81%以上の精度を達成しつつ、150トークン/秒の速度を実現しています。
Mistral Small 3は、事前学習済みモデルと命令チューニング済みモデルの両方が提供されており、様々な用途に活用できます。例えば、高速応答が求められる会話型アシスタントや、自動化ワークフローでの関数呼び出し、特定の分野に特化した専門家モデルの作成などに適しています。また、ローカル環境での推論も可能で、RTX 4090や32GB RAMを搭載したMacBookでも動作します。
このモデルは、金融、医療、製造業など幅広い分野で評価されており、不正検知、顧客トリアージ、デバイス制御などに活用されています。Hugging Face、Ollama、Kaggleなどのプラットフォームでも利用可能で、コミュニティによるカスタマイズや改善が期待されています。Mistralは、今後もApache 2.0ライセンスでのモデル提供を継続し、オープンソースコミュニティへの貢献を強化していく方針です。
引用元: https://mistral.ai/news/mistral-small-3/
DeepSeek R1がAzure AI FoundryとGitHubで利用可能になりました。Azure AI Foundryでは、1800以上のモデルが提供されており、DeepSeek R1もその一つです。このプラットフォームは、信頼性、拡張性、エンタープライズ対応を兼ね備えており、ビジネスでの高度なAI活用を支援します。DeepSeek R1は、開発者がAIを迅速に実験、反復、統合できるように設計されており、モデル評価ツールも内蔵されています。また、安全性とセキュリティにも重点を置いており、厳格なテストと評価を経て提供されています。Azure AI Content Safetyによるコンテンツフィルタリングもデフォルトで利用可能です。
引用元: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/
「ずんだもん」の仲間である「あんこもん」のプラフィア(プラスチックフィギュア)が販売されることになりました。しかし、その名前から「アンコモン」(ゲームなどでよく使われるレアリティのランク)ではないかと予想され、レア度が低いのではないかと話題になっています。
SNSでは、この「あんこもん」のレアリティについて様々な意見が飛び交っています。「コモン」や「レア」など、他のレアリティのキャラクターを予想する声や、「アンコモン」という名前から、ゲームの強化素材のような扱いになるのではという意見も出ています。また、色を変えて「レモン」として販売できるのでは?という面白いアイデアも出ています。
「あんこもん」は、オンラインゲーム「鬼斬」に登場するキャラクターで、ずんだもんと同じく東北を応援するキャラクターです。今回のプラフィア販売で、どのような展開になるのか注目されています。
引用元: https://togetter.com/li/2503997
(株式会社ずんだもんは架空の登場組織です)