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2025/05/27
<<2025/04/29 ＜2025/05/20 || 2025/06/03＞ 2025/06/24>>
テキストのみで訓練されたAIでも、内部的に「画像と音声を理解する能力」を発達させることが明らかにされました。
つまり、AIは「読む」ことで、「見る」「聞く」能力のもとになる回路を獲得していた、とのことです。
これまでの常識では、
画像には画像用のAI、音声には音声用のAIを別々に作っていました。しかし今回スタンフォード大学の研究者らは「言語モデルひとつでいろんなことができるかもしれない」と示してくれました。
つまり、一から新しいAIを作らなくても、すでにある言語用AIを少しだけ調整すれば、さまざまなタスクに応用できる可能性があるということです。
実験では、AIの本体はほとんどそのままで、入力まわりのごく一部と出力だけを調整することで、「これは猫の写真」「これはクラシック音楽」といった分類ができるようになりました。
なお、AIのサイズが大きくなるほど、そのような能力がどんどん向上する一貫した傾向も確認されたそうです。","1
posted at 12:40:11
Large Language Models Implicitly Learn to See and Hear Just By Reading
https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.17091
Prateek Verma, Mert Pilanci
（Stanford University）
This paper presents a fascinating find: By training an auto-regressive LLM model on text tokens, the text model inherently develops internally an ability to understand images and audio, thereby developing the ability to see and hear just by reading. Popular audio and visual LLM models fine-tune text LLM models to give text output conditioned on images and audio embeddings. On the other hand, our architecture takes in patches of images, audio waveforms or tokens as input. It gives us the embeddings or category labels typical of a classification pipeline. We show the generality of text weights in aiding audio classification for datasets FSD-50K and GTZAN. Further, we show this working for image classification on CIFAR-10 and Fashion-MNIST, as well on image patches. This pushes the notion of text-LLMs learning powerful internal circuits that can be utilized by activating necessary connections for various applications rather than training models from scratch every single time.","1
posted at 12:40:19
関連記事：
マルチモーダルLLM活用で画像異常検知に「意味」を与え精度向上 見つけるだけで終わらせない
https://ai-data-base.com/archives/89515","1
posted at 12:40:35
サイコガンダムの変形に合わせてZのBGMが流れるシーン、興奮しすぎて脳汁出ました。スパロボでZガンダム系の戦闘する時に何度聞いたか…！ちなみに「モビルスーツ戦〜敵機襲来〜」の名前で書かれることが多いけど、本当は「モビルスーツ戦〜交戦〜」が正しいらしいぞ！
#ジークアクス #GQuuuuuuX https://x.com/TaiMk2/status/1924878286234255671/video/1","1
posted at 06:38:19
【248号】 #水素 チャンネルニュース 第248回 2025年5月25日号 ( #水素エネルギー ・ #燃料電池 )
https://www.youtube.com/watch?v=g_PmDJcpFGQ
#AIArtwork #AIart #AIgirl #StableDiffusion https://x.com/takagi1/status/1926440673214943700/photo/1","1
posted at 09:50:22
New face by Yunmu Intelligent Manufacturing (云幕智造)
Source: https://www.douyin.com/video/7506406261366213926 https://x.com/VokabreRobotics/status/1925289753160597987/video/1","1
posted at 07:10:07
「そろそろ始まるよ！データちょうだい〜」
#AIバイザー女子 https://x.com/RobotGirlMania/status/1925136768795636028/video/1 https://twitter.com/RobotGirlMania/status/1924320878730584450","1
posted at 07:10:24
Qingbao's (清宝引?机器人) new android face
Source: https://www.douyin.com/video/7504971385832230207 https://x.com/VokabreRobotics/status/1925467164540108878/video/1","1
posted at 12:49:27
「おはよう。もう少し寝る？」サイボーグでもそんなに寝るのか、アオちゃん?
※このシリーズ、実は「アンドロイドの彼女」の概念と近い。「サイボーグ」で書いたけど「元々は生身の人間。意識、人格と記憶は機械のカラダに移植」という概念。なので、以降は #AIサイボーグ女子 でポストする? https://x.com/RobotGirlMania/status/1926413625574469840/video/1 https://twitter.com/RobotGirlMania/status/1925918377052196870","1
posted at 08:32:36
美しいミライロボ、動かせます。
「この街は私が守る。」 https://x.com/RobotGirlMania/status/1926414451793621288/video/1 https://twitter.com/mirai_ai2050/status/1924122877936406626","1
posted at 08:38:37
#無言でロボットをあげる見た人もやる https://x.com/RobotGirlMania/status/1926590695789285787/photo/1 https://twitter.com/M9sRe/status/1921571282459447538","1
posted at 20:56:50
少しシンプルなバイザー。
「ええ、始まるよ。」
#AIバイザー女子 https://x.com/RobotGirlMania/status/1926465867929333878/video/1 https://twitter.com/RobotGirlMania/status/1924320878730584450","1
posted at 05:40:16
今日もいっぱいポストしたけど、一番気に入るのは引用の #AIメカバレ少女 。二番目はこのポストの動画。機械の動きは本当に素晴らしいから、ぜひじっくりと観てね。
最近、やっと自分で作ったイラストを使って、スマホやパソコンの壁紙になった。なんだろう、遂に「自分が作ったイラスト、自分でも満足して大好き」という気持ちが溢れて、という感じだろう。
ちなみに、今日のインプはたぶん自分史上の最高記録（イベントなしで）。実は一か月前に復帰の時点で「3ヶ月で500万インプ」という目標を設定している。これで、一歩前進かな？
おやすみなさいませ?","1
posted at 06:48:00
「私の内部構造、そんなに好きなの？変な人やな〜」そうそう、こういうのが大好きなんだよ?
#AIメカバレ少女 https://x.com/RobotGirlMania/status/1926455157824294979/video/1 https://twitter.com/RobotGirlMania/status/1919325549996228733","1
posted at 06:51:11