Anthropicが最近発表したClaude 2.1は大きな注目を集めていますが、コンテキストウィンドウが200Kトークンであるにもかかわらず、Greg Kamradt氏の実験によると、90Kトークンを超えると性能が急激に低下することが分かり、誇大広告の疑いが浮上しています。
GPT-4 Turboとの比較では、Claude 2.1の200Kトークンというコンテキスト長での検索精度の低さが指摘されています。
テスト結果から、Claude 2.1を使用する際には、コンテキスト長が検索能力に与える影響に注意する必要があることが示唆され、業界で議論を呼んでいます。
【AIデイリー】へようこそ！ここは、毎日人工知能の世界を探求するためのガイドです。毎日、開発者に焦点を当て、技術トレンドを洞察し、革新的なAI製品アプリケーションを理解するのに役立つ、AI分野のホットなコンテンツをお届けします。
Anthropicによって開発されたAIコーディングアシスタントであるClaude Codeは、リリース以来、強力なコードベースの理解能力とターミナル統合機能により開発者から高い評価を受けている。最近のネット上の情報では、AnthropicがClaude CodeをClaude Proユーザーに拡張する可能性があることが示唆されており、これまでMaxサブスクリプションまたはAPIユーザーのみが利用可能だった制限を突破するものである。この措置により、多くの開発者がAI駆動のコーディング効率向上を体験できるようになることが期待されている。背景: Claude C
Anthropicは、そのAIアシスタントClaudeのProサブスクリプション計画が大幅にアップデートされたことを発表しました。「研究モード」（Research）やリモートモデルコンテキストプロトコル(MCP)の統合機能を新たに追加しました。これらの2つの機能はこれまで、Max、Team、およびEnterpriseのハイエンドプランユーザー専用でしたが、現在はより広範なProユーザーにも利用可能となりました。「研究モード」により、以前なら数時間かかっていた研究が数分で完了できるようになりました。
テクノロジー企業のAnthropicは、『Claude Explains』と名付けられたブログプロジェクトを静かに開始しました。このプロジェクトでは、同社のAIモデルであるClaudeのコンテンツ作成能力を披露することを目指しています。同ブログの内容の大半は主にClaude AIによって生成されますが、それを人類エキスパートチームが編集および強化しており、さまざまな技術トピックが含まれています。また、Claude Explainsブログの内容は単なるAIの自動生成ではなく、複数段階の厳格な編集プロセスを経て提供されます
先ごろ、テクノロジー大手の英偉達はマサチューセッツ工科大学（MIT）および香港大学と共同で、Fast-dLLMと呼ばれる新しいフレームワークを公開しました。この革新的なフレームワークは、拡散ベースの言語モデル（Diffusion-based LLMs）の推論速度を最大で27.6倍まで高速化し、人工知能の応用にさらなる強力な技術サポートを提供します。拡散モデルの課題と機会として、拡散モデルは従来の自己回帰モデル（Autoregressive Models）の強力なライバルと見られています。