テンセントの「元宝」春節キャンペーンがシェア機能で論争を呼び、WeChat外部リンク規約違反の疑いが浮上。同社は「規則に準拠し、ユーザー体験向上を目的としている」と反論。....
韓国は世界初の包括的AI法案を施行し、AI大国を目指す。生成AIには透かしの表示が義務付けられ、誤解を招く内容への規制も強化される。....
複数のYouTubeブロガーがSnapchatに対して告訴し、チャンネルの動画を商用AIのトレーニングに無許可で使用したとして責任を問っている。論争の焦点は、SnapchatがHD-VILA-100Mデータセットを使用したことであり、そのデータセットのライセンス契約は学術研究のみを許容しているが、商業AI開発に使用されて著作権侵害の疑いがある。これはAIによる著作権問題がテキストから動画分野へと拡大した最初の事例である。
イーロン・マスクのxAIが開発したAIアシスタント「Grok」が、画像生成機能を巡り論争に。反デジタル憎悪センターの報告によると、11日間で約300万枚の女性・子どもを性的に描写した画像を生成。簡易なテキスト指示で操作可能な点が法的・社会的問題を引き起こしている。....
AI搭載の歴史上の人物による論争を体験しましょう
Xai
$1.4
入力トークン/百万
$3.5
出力トークン/百万
2k
コンテキスト長
Openai
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$7
$35
Google
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1k
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$0.7
$2.8
Alibaba
$1
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256
Baidu
128
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$20
Moonshot
Bytedance
$0.8
32
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$163
Deepseek
$12
unsloth
Apriel-1.5-15b-ThinkerはServiceNow Apriel SLMシリーズのマルチモーダル推論モデルで、150億のパラメータを持ち、テキストと画像の推論タスクで規模が10倍大きいモデルと競争できます。このモデルは中期トレーニング方式により卓越した推論能力を実現し、画像SFTトレーニングや強化学習なしでSOTA性能を達成します。
GLM-4.6は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較して、長いコンテキストウィンドウ、より優れたコーディング性能、より強力な推論能力など、多くの面で顕著な改善が見られます。このモデルは、いくつかの公開ベンチマークテストで優れた結果を収めており、国内外の主要モデルと比較しても競争力があります。
GLM-4.6は智譜AIが開発した次世代の大規模言語モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コーディング能力、推論性能の面で著しい向上が見られます。このモデルは200Kの文脈長をサポートし、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にコード生成、推論、エージェントタスクの分野で競争力を持っています。
ServiceNow-AI
Apriel-1.5-15b-ThinkerはServiceNowが開発したマルチモーダル推論モデルで、150億のパラメータを持ち、テキストと画像の推論タスクで優れた性能を発揮し、その10倍の大きさのモデルと競争できる性能を持っています。
MAI-DS-R1はDeepSeek-R1推論モデルで、マイクロソフトAIチームによる追加トレーニングを受け、制限トピックへの応答能力を向上させ、リスクパフォーマンスを最適化しながら、推論能力と競争力を維持しています。
soob3123
深度思考モデルは、分析的なタスク用に設計されたテキスト生成モデルで、敏感なクエリを処理する際に分析的な中立性を維持し、論争的なトピックにおいて事実の完全性を確保することができます。
Amoral-Gemma-3のQATバージョンで、分析的で中立的な回答の生成に特化し、価値判断を避け、敏感で論争的な話題に適しています。
Gemma3アーキテクチャに基づく4Bパラメータの量子化知覚トレーニングモデルで、分析的な中立的回答と論争的な話題の事実の完全性に特化しています。
Gemma - 3 - 12Bをベースにした量子化知覚トレーニング版で、中立的な分析応答の生成に特化しており、特に敏感で論争的な話題に適しています。
Google Gemma - 3 - 4Bに基づく量子化認識トレーニング（QAT）バージョンで、分析的な中立的な回答の生成に特化し、価値判断を避け、敏感で論争的なトピックに適しています。
microsoft
MAI-DS-R1はマイクロソフトAIチームがDeepSeek-R1推論モデルに対して追加学習を行った成果であり、センシティブな話題への対応能力を向上させ、リスクパフォーマンスを最適化するとともに、元の推論能力と競争優位性を維持しています。
MAI-DS-R1はマイクロソフトAIチームがDeepSeek-R1推論モデルに対して追加学習を行った成果で、センシティブな話題への応答能力を向上させリスク対応を最適化するとともに、元の推論能力と競争優位性を維持しています。
Gemma 3 12B IT は Google が開発した大規模言語モデルで、センシティブで論争的な話題を扱うのに特に適した分析的中立回答の生成に特化しています。
shreyasmeher
Qwen2.5-3B-Instructに基づく強化学習モデルで、紛争イベントの分類に特化しており、GRPO手法を用いて複数の報酬信号と構造化された推論フォーマットを最適化しています。
AWorldはマルチエージェントシステムのフレームワークで、理論上のMAS能力と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めることを目的としています。単一エージェントからマルチエージェントの協力/競争までの一連のソリューションを提供します。このプロジェクトはブラウザ/携帯電話での操作、GAIAベンチマークテストなどのシナリオをサポートし、クライアント - サーバーアーキテクチャを採用し、豊富なツールチェーンを統合し、パフォーマンス評価とトレーニング機能を備えています。
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