AIを活用したパーソナライズド提案を提供する新アプリSuperfy

国産AI高 examinations数学実力の競争: 夸クが豆パと元宝をリード

ナノAIスーパーサーチインテリジェンスが爆発的なアップデート！ PPT、ビデオ、口述原稿をワンクリックで生成 医学研究も瞬時に検索

360カンパニー傘下のナノAIスーパーサーチインテリジェンスに大規模なアップデートが登場しました。新しい機能として、マルチモーダルコンテンツ生成、クロスドメインの専門的検索、さらにはよりスマートなタスクプレビュー機能が追加されました。ワンクリックでPPTやPDFレポートを生成し、動画、口述原稿、ブランディング計画まで自動的に統合。ナノAIはより効率的で直感的な操作性で、AI検索とクリエイティブ制作の境界線を再定義しました。AIベースが最新のソーシャルメディア動向を総合的に収集し、ナノAIの最新の進化について詳しくご紹介します。マルチモーダル生成:PPTからビデオまでワンクリックで完了 ナノAIスーパーサーチインテリジェンス

AIデイリーニュース: アリが3DデジタルヒトプロジェクトMNN TaoAvatarをオープンソース化; MiniMaxエージェントがリリース; 羅永浩のデジタルヒトによるライブ配信でAI+IP販売モデルを再探求

ようこそ【AIデイリーニュース】コーナーへ!ここはあなたが毎日AIの世界を探究するためのガイドです。毎日、当社ではAI分野の注目すべき内容をお届けし、開発者に焦点を当て、技術トレンドや革新的なAI製品の応用についてご理解いただけるようお手伝いします。新しいAI製品の詳細はこちら: https://top.aibase.com/1、モバイル端末上で動作する3DデジタルヒトアプリケーションMNN TaoAvatarを阿里がオープンソース化しました。これは仮想カスタマーサービスや仮想アナウンサーとして使用可能です。アリババグループはMNN TaoAvatarのオープンソースを通じて

OpenAI社員の株式売却が30億ドルに達し、ソフトバンクが最大の受益者に！人材流出に対する懸念が増大

2021年以降、OpenAIの社員や元社員は、株式売却を通じて、すでにほぼ30億ドルを手にしました。これは特にテクノロジー業界において注目を集めています。頻繁な株式売却は一般的ではありません。ソフトバンクはこの取引で全体の半分近くの株式を購入し、人工知能分野での投資ポジションをさらにおびただしく強化しました。OpenAIは年2回のペースで株式売却を行っており、他の多くのテックカンパニーと比べても非常に頻繁に行われています。このような取り組みの目的は、社員に財務的な自由を与え、組織への継続的な貢献を促すことにあると考えられます。しかし同時に

加速発展：Gartner が生成 AI アプリケーションによるデリバリー時間の50％短縮を予測

Gartner の最新予測によると、2028年までに、80% の生成 AI ビジネスアプリケーションは既存のデータマネジメントプラットフォーム上で開発される見通しです。この変革により、開発の複雑さが低下し、デリバリー時間が50％削減されることになります。現在、生成 AI ビジネスアプリケーションの開発では、主に大規模言語モデル（LLMs）と企業内データの結合や、ベクトル検索、メタデータ管理、プロンプト設計、埋め込み技術などの進化する技術が使用されています。しかし、統一された管理手法がなければ、企業は採用に際して

Match Groupの新しい調査：AIパートナーが好まれている。60%がAIとの関係が不倫に該当しないと考える

Match Groupが発表した独身者に関する最新の調査によると、知能ロジック（AI）パートナーは情緒的側面で新たな選択肢として注目を集めています。

ボッシュと阿里雲が提携、AI搭載スマートシートテクノロジーが新たな時代へ突入！

インドのAI人材需要が急増: 45,000以上のポジションが待機中、高給与のチャンス到来のタイミング

インドの人工知能（AI）就職市場は前例がないほどの発展を遂げています。最新の報告によると、2025年までにインドでは45,000を超えるAI関連のポジションが空席になると予測されており、この国がAI分野で急速に成長し、大きな潜在力を秘めていることが示されています。このトレンドは特に医療保健やフィンテックなどの業界で特に顕著であり、イノベーションと効率の大幅な向上を推進しています。リンクリン（LinkedIn）の最近の報告書によれば、インドのAI関連ポジションはわずか1年間で驚異的な74%も成長しました。企業

GoogleのAIが気候予測を支援：従来のモデルの限界を超えて、精度10キロメートルを達成！

地球システムモデルは、環境変化の予測において重要なツールであり、我々が未来に備える手助けとなります。しかし、これらのモデルの計算ニーズは非常に高く、十分な分解能で動作させることが困難です。現在、ほとんどのモデルの分解能は約100キロメートル程度で、これはハワイの大きさとほぼ同じです。そのため、特定の地域での正確な予測が難しくなっています。しかし、農業、水資源計画、災害対応などの実際の応用では、約10キロメートルサイズの都市レベルの予測が非常に重要です。したがって、これらのモデルの分解能を引き上げることが、より良い保護につながります。

AIによる雇用への影響に対する黄仁勋の回答：プログラマーの未来と新しい機会