AIプログラミングアシスタントCursorが23億ドル調達、評価額は99億ドルから293億ドルへ約2倍増。AccelとCoatueが主導し、NVIDIAやGoogleなどが参加。資金は10月発表の自社モデル「Composer」開発に投入。....
ニューヨーク州立大学とコロンビア大学の研究によると、少量データで微調整したAIモデルは著名作家のスタイルで人間の模倣者を上回る作品を生成可能。文学模倣におけるAIの優位性が示され、米国の著作権訴訟や「フェアユース」論争に影響を与える可能性がある。....
昨夜、松延動力は京东プラットフォームで最新の人形ロボット「小布米（Bumi）」の予約販売を正式に開始し、限定価格9998元という手頃な価格で、人形ロボット製品を初めて1万円以内の市場に導入し、業界の広範な注目を浴びました。この施策は、人形ロボット製品が長年抱えてきた高価格の壁を打ち破っただけでなく、人形ロボットの普及時代の到来を示唆しています。
AIコーディングアシスタントCursorの親会社Anysphereが、CoatueとAccelと10億ドル超の資金調達を協議中。投前評価額は270億ドル。前回調達時の99億ドルから約3倍に急騰。AccelはAIインフラプロジェクトへの投資を強化。Anysphereは資金十分だが新規調達を検討。....
ChatGPTなどの複数のモデルのAI生成コンテンツを高精度に検出し、20種類以上の言語に対応し、精度は99.98%を超えます。
AI検出を回避 | 99.8%の成功率でAI検出器を回避
Videotowords AIはオーディオとビデオの文字起こしツールで、98種類以上の言語の文字起こしに対応し、99.9%の精度を提供します。
Scribeは、99言語に対応する世界で最も正確な音声テキスト変換モデルです。
LeviDeHaan
SecIntは、リアルタイムのnginxセキュリティログ分類に対して微調整されたSmolLM2-360Mモデルです。Webサーバーログ内のセキュリティ脅威、エラー、および正常なトラフィックパターンを自動的に検出することを目的としており、精度は99%を超え、CPU上でリアルタイム検出を実現できます。
MikeKuykendall
これはWeOpenMLに基づくGPT-OSS 20BモデルのGGUF形式のバージョンで、革新的なMoE CPUエキスパート卸載技術を初めて実現しました。この技術は、完全な生成品質を維持しながら、99.9%のVRAM削減を実現し、200億パラメータのハイブリッドエキスパートモデルを2MBのVRAMで実行できます。
preszzz
これはASTアーキテクチャに基づく音声検出モデルで、ドローン音声識別タスクに特化して微調整されています。評価セットで99.6%の正解率と99.74%のF1値を達成し、優れた性能を発揮しています。
agasta
ビジョントランスフォーマーを基にした二値分類モデルで、ディープフェイク画像の検出に特化しており、精度は99.2%
rawsun00001
このモデルはmicrosoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたバージョンで、評価データセットで優れた性能を示し、精度は99.87%に達しました。
RedHatAI
QwQ-32BのFP8量子化バージョン、動的量子化技術により50%のストレージとメモリ要件を削減、99.75%の元のモデル精度を維持
nm-testing
QwQ-32BのFP8量子化バージョン、動的量子化技術により50%のストレージとメモリ要件を削減、99.75%の元モデル精度を維持
harshhmaniya
DistilBERTをファインチューニングしたフェイクニュース分類モデルで、精度は約99%
99eren99
これはPyLateを使用してModernBERT-base-Turkish-uncased-mlmから微調整されたトルコ語モデルで、文の類似性計算と文書の再ランキングに使用されます。
Zeyadd-Mostaffa
wav2vec2-baseをファインチューニングしたディープフェイク音声検出モデルで、精度は99.66%
facebook/wav2vec2-baseを微調整した音声処理モデルで、評価セットで99.48%の精度を達成
gui8600k
bert-base-multilingual-casedをファインチューニングしたモデルで、評価セットで99.93%の精度を達成
nguyenkhoa
DINOv2アーキテクチャに基づく生体検知モデルで、実在の顔と偽造攻撃を区別し、評価データセットで99.32%の精度を達成。
ar4min
これはスパム検出用にファインチューニングされたBERTモデルで、検証精度は約99%です
wellCh4n
ResNet-50をファインチューニングしたトマト葉病画像分類モデルで、精度は99.56%
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基にファインチューニングしたトマト葉病害分類モデルで、評価セットで99.67%の精度を達成
gechim
このモデルは、PhoBERT-base-v2を未知のデータセットで微調整したテキスト分類モデルで、評価セットで99.67%の正解率と99.32%のF1値を達成しました。
DavidCombei
microsoft/wavLM-baseを微調整した音声処理モデルで、評価セットでの精度は99.62%
MelodyMachine
音声フォルダデータセットでファインチューニングされたDeepfake音声検出モデル、精度99.73%
音声フォルダデータセットでファインチューニングされたDeepfake音声検出モデルで、合成音声を効率的に識別でき、評価精度は99.64%に達します
RevenueBase MCPサーバーは、業界をリードする電子メール検証APIへのアクセスを提供し、リアルタイム検証、バッチ処理、クレジット管理などの機能をサポートし、精度は99％を超えます。
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