GoogleとKaggleが共同でFACTSベンチマークを発表。法律・金融・医療など高精度が求められる分野向けに、AIモデルの事実正確性を「文脈的事実性」と「世界知識的事実性」の2軸で評価する業界初の標準化評価枠組みを提供。....
Google FACTSチームとKaggleが共同でFACTSベンチマークを発表。生成AIの企業業務における事実正確性を評価する枠組みで、既存テストが出力の現実整合性を軽視する課題を解決。図表情報の検証に重点を置き、法務・金融分野での信頼性確保を目指す。....
GoogleはColabとKaggleHubを統合し、データエクスプローラー機能を導入。Colabノートブック内で直接Kaggleのデータセット・モデル・コンペを検索可能に。左側ツールバーからアクセスし、フィルターで種類や関連性を絞り込め、リソース取得を簡素化して利便性を向上。....
初のAIチェス大会開催、Grok4が初日から好調。GoogleとKaggle共催でOpenAI、DeepSeekなど8つのAIが参加。中村光氏が解説。Grok4が最高評価、DeepSeek R1は敗退。マスク氏は「副産物」とコメント。チェスの複雑さ（10^120局面）がAIテストに最適と注目。Grok4、Gemini2.5Proなど準決勝進出。....
世界をリードするデータサイエンス学習プラットフォーム
nvidia
Qwen2.5-14Bをファインチューニングした数学推論モデルで、AIMO-2 Kaggleコンペティションで1位を獲得
alexandreacff
このモデルはasapp/sew-mid-100kをalexandreacff/kaggle-fake-detectionデータセットでファインチューニングした音声分類モデルで、偽音声検出に使用されます。
hilmansw
ResNet-18をファインチューニングした猫と犬の画像分類モデルで、Kaggleの猫犬データセットでトレーニングされ、精度は99.29%
DunnBC22
Vision Transformerアーキテクチャに基づく天気画像分類モデルで、Kaggle天気データセットで微調整され、93.4%の精度を達成
sismetanin
RuBERT-Toxicは、DeepPavlovのrubert-base-casedモデルをロシア語の有害コメントデータセットで微調整したテキスト分類モデルで、ロシア語テキストの有害内容を検出するために特化しており、Kaggleのロシア語有害コメントデータセットで92.20%のF1スコアを達成しました。
このプロジェクトは、FastMCPライブラリをベースに構築されたKaggle MCPサーバーで、Kaggleデータセットの検索とダウンロード機能を提供し、EDAノートブックのヒントを生成することができます。
Kaggle - MCPは、Claude AIとKaggle APIを接続する統合ツールで、MCPプロトコルを通じてKaggleプラットフォームの機能をAIでインタラクションできるようにします。
NodeJSベースのKaggle MCPサービスで、データセットの探索とノートブックの作成に使用します。
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