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Rethinking LLM Training: The Promise of Inverse Reinforcement Learning Techniques
Large language models (LLMs) have gained significant attention in the field of artificial intelligence, primarily due to their ability to imitate human knowledge through extensive datasets. The current methodologies for training these models heavily rely on imitation learning, particularly next token prediction using maximum likelihood estimation (MLE) during pretraining and supervised fine-tuning phases. However, this…
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‘I Told Him I’m Not Getting in It’: Former Titan Submersible Engineer Testifies
The US Coast Guard’s OceanGate hearings started Monday with some startling revelations—including the last messages from the passengers.
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SambaNova challenges OpenAI’s o1 model with Llama 3.1-powered demo on HuggingFace
SambaNova unveils a high-speed Llama 3.1-powered demo on HuggingFace, challenging OpenAI’s O1 model and transforming enterprise AI with open-source, scalable solutions.Read More
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AI video rivalry intensifies as Luma announces Dream Machine API hours after Runway
With the launch of the Dream Machine API, Luma AI aims to further fuel AI video creation around the web through new third-party apps.Read More
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Language Model Aware Speech Tokenization (LAST): A Unique AI Method that Integrates a Pre-Trained Text Language Model into the Speech Tokenization Process
Speech tokenization is a fundamental process that underpins the functioning of speech-language models, enabling these models to carry out a range of tasks, including text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT), and spoken-language modeling. Tokenization offers the structure required by these models to efficiently analyze, process, and create speech by turning raw speech signals into discrete tokens. Tokenization…
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All the Top New Features in MacOS Sequoia
Apple has officially released macOS 15 Sequoia. Here’s how to install it, get new features, and figure out whether your current Mac will support the new operating system.
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Elon Musk Is a National Security Risk
Musk’s now-deleted post questioning why no one has attempted to assassinate Joe Biden and Kamala Harris renews concerns over his work for the US government—and potential to inspire extremist violence.
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AIのトレーニングが足りていない？ ITリーダーたちは必要性を感じているが、実際に提供している企業は少ない
もし、AIツールを効果的に活用できる従業員がいなければAIプロジェクトが失敗すると信じているITリーダーの95％に含まれているなら、恐らく今のままでは十分な対策を取っていない可能性が高い。 これは、Pluralsightの最新のAIスキルレポートによると、経営者やITリーダーの40％しか従業員に対して正式なAIトレーニングを提供していないからだ。CIOが従業員のAIトレーニング計画の責任を負う機会が増えている今、ITリーダーたちは、AI対応の準備不足を問われる立場に置かれるかもしれない。 そして、従業員たちもその状況を見逃していない。デジタルワークプレースベンダーのスリングショットが8月に発表した調査によると、回答者の約半数以上の従業員が、AIに関して十分なトレーニングを受けていると感じている。 「何か新しいテクノロジーが現れて、私たちのやり方を根本から覆すようなことがあれば、多くの人が驚くことになるでしょう」と、PluralsightのジェネレーティブAIの主要著者であるデビッド・ハリス氏は言う。「ビジネスマンの誰もが、何らかの形でAIを導入する必要があることは理解していると思いますが、具体的にどのように導入すればよいのか、また、従業員がどの程度理解しているのかを正確に把握しているわけではありません。」 また、AIは新しいテクノロジーであるため、採用市場もあまり役には立たないだろうとハリス氏は指摘する。その代わり、彼をはじめとする業界の専門家やアナリストは、開発者、営業担当者、事務員を含むすべての従業員がAIトレーニングから恩恵を受けることができると考えている。 IT従事者も、AIに自分の仕事が取って代わられるのではないかと懸念している。Pluralsightの調査に参加したIT専門家の4分の3近くが、AIによって自分のスキルが時代遅れになるのではないかと心配していると答えた。 雇用が危機に瀕している中、人材の確保が問題となる AIは雇用市場に大きな影響を及ぼし、従業員にとってAIトレーニングが不可欠になるだろうと、Ikigai Labsの社長であるカマル・アルワリア氏氏は言う。Ikigai Labsは、企業が保有する少ないデータで動作する生成AIツールを提供している。 アルワリア氏は、AIによって現在のIT関連の仕事の3分の1がいずれは消滅し、また3分の1はAIによって強化されるだろうと考えている。さらに、将来の仕事の3分の1はAIによって創出されるだろうと予測している。 「置き換えられる仕事の規模は相当なものであり、私たちが考えているよりも早く起こるでしょう」と、以前は人事関連企業eightfold.aiの社長を務めていたアルワリア氏は言う。「私は、会う人すべてに率直に伝えています。今後やりたいことをできるよう、自分にとって必要なスキルを習得する準備をしておくべきだと。」 組織は今すぐにAIトレーニングに投資する必要があり、CIOやその他の経営陣が従業員のトレーニングを率先して行うべきだと彼は言う。CIOやその他の経営陣は、従業員が最新のAIスキルを継続的に習得するよう奨励し、AIトレーニングをうまく活用している従業員の成功事例を指摘する必要がある。 また、市場におけるAI専門家の不足を理由に、従業員のトレーニングを行うことも理にかなっていると彼は付け加える。 「企業が再教育、スキルアップの波をどう捉えるかを変える手助けをすることは、非常に重要なことです。経営陣にその変化を率先してもらう必要があります。傍観するだけでなく、中間管理職や個々の従業員にその対応を任せるのではなく、なぜなら、それが大企業であれ中小企業であれ、あらゆる組織の基調となるからです。」 さらに、Pluralsightの調査によると、ITプロフェッショナルの74%がAIによって自分のスキルが時代遅れになるのではないかと懸念している一方で、81%はAIを自分の役割に統合できると自信を持っている。ITプロフェッショナルを積極的にAIのスキルアップに関与させない組織は、そうする組織にITプロフェッショナルが流出し、ITプロフェッショナルがAIトレーニングをキャリアの存続に不可欠なものとして捉えるようになるというリスクに直面している。 調和を生み出す デジタルコンサルティング企業である West Monroe Partners 社の AI およびエンジニアリング担当シニアパートナーであるエリック・ブラウン氏は、組織と従業員が共に「AI があらゆる場所に存在する」未来に備える必要があるため、この感覚は正しいと考えている。 ブラウン氏は、AI トレーニングでは、従業員と AI の「調和の構築」と、人間が主導権を握っていることを示すことに重点を置くべきだと述べている。「人間が持つ創造性と批判的思考を AI の効率性と組み合わせることで、最良の結果が得られる」とブラウン氏は付け加えている。 AIの影響をより強く受ける従業員もいるが、トレーニングは全員に提供されるべきだとブラウン氏は付け加える。「企業は、Cレベルから一般社員に至るまで、全従業員のスキル開発と向上に投資すべきである」とブラウン氏は言う。「トップを含む全従業員がトレーニングを受けられるようにすることで、誰もがAI主導の企業文化の推進に貢献し、責任を負うことができるようになる。 多くのITリーダーがAIトレーニングを賞賛する一方で、課題があることを認める人もいる。データ分析およびAIツールのプロバイダーであるSeeqのCTO、ダスティン・ジョンソン氏は、多くの従業員は、特に継続的なコースを受講する時間がないと指摘する。同氏は、各従業員のニーズに合わせた、消化しやすいジャストインタイムのコースを利用することを企業に推奨している。 企業はAIを利用してトレーニングコースを設計し、提供することもできる。例えば、AIツールがトレーニングと参考資料を統合し、メーカーの特定の機器やプロセスに合わせた情報を提供できる、と同氏は言う。 先駆者たちを解き放つ ジョンソン氏は、AIへの投資を行い、先駆的な社員たちにAIを活用させることも推奨している。 そうすれば、企業はウェビナーやその他のイベントを開催し、先駆者たちが成功を収め、幻覚やその他のAIの問題を回避した方法を披露することができる。 「これらのセッションは、プロジェクトリーダーたちが、AIに質問をどう考えるかを指示するプロンプトエンジニアリングの急速な発展や、関連文書の検索が精度の飛躍的な向上にどのように貢献しているかを共有する機会を提供する」と彼は言う。これにより、テクノロジーに対する信頼性が高まり、データや入力内容を確認することで結果を追跡できるようになる。 AIテクノロジーの急速な進歩も課題のひとつだと、Pluralsightのハリス氏は付け加える。AIトレーニングコースは、新しい機能や用途を反映させるために定期的に更新する必要があると同氏は言う。 AIコースで提供される情報が、1週間もしないうちに古くなってしまう場合もあると彼は付け加える。 「もはや、『これは年内にリリースされる予定のものだとか、これから数か月かかるであろう、こんなソフトウェアの新バージョンがある』というような話ではありません。『昨日はどうだったか?そして明日はどうなるのか?』という話なのです」
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Runway debuts API allowing enterprises to build apps, products atop its realistic video AI model
Depending on the plan chosen, Runway API users will receive endpoints to integrate Gen-3 Alpha Turbo into their respective products.Read More
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Slack’s new AI-powered assistant aims to streamline your busy work week
Next month, Slack will receive an AI assistant as part of a new beta – plus new impressive AI-powered features to ease your workload.