トピック: Latent Space

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香港科技大学やテンセント等の研究チームが、生成AIの潜在空間に幾何情報を組み込む新手法「GAE」を発表した。映像の視覚品質と3次元的な一貫性を同時に高め、映像制作やシミュレーション分野への応用が見込まれる。

米ジョンズ・ホプキンス大などの研究チームが、最新の大規模拡散モデルの知識を軽量な旧世代モデルへ転送する「クロス空間蒸留」技術を発表。既存インフラを維持しながら生成品質を大幅に向上できると実証した。

複数企業が連携してAIを共同訓練する「連合学習」において、各社が保有するデータの種類（モダリティ）が異なる場合でも精度を維持する新手法が発表された。医療・金融・小売など、データ共有に制約がある業界での実用化を大きく前進させる可能性がある。

中国・華中科技大学らの研究チームが、110億パラメータ級の画像補完AIと同等の品質を2億2000万パラメータで実現する「Moebius」を発表した。推論速度は15倍以上速く、エッジ環境への実装コストを大幅に引き下げる可能性がある。

東京大学などの研究チームが、言語指示に基づいてロボットの動作を予測・制御する新型世界行動モデル「RepWAM」を発表した。製造・物流現場における自動化の精度向上と導入コスト削減に直結する成果として注目される。