GoogleはGemma 4モデルファミリーの技術レポートを公開しました。この文書はarXivで入手可能です。
Gemma 4技術レポートの公開
Google、3億3000万パラメータのゼロショット多変量時系列ファウンデーションモデル TimesFM-3 をリリース
Google Research は、単一の順伝播で複数の関連する系列を予測する 3億3000万パラメータの時系列ファウンデーションモデルである TimesFM-3 をリリースした。以前の単変量バージョンとは異なり、1兆以上の時系列ポイントで多変量予測のためにネイティブに事前学習されており、タスク固有のファインチューニングなしで複数のターゲット、過去の共変量、過去・未来の共変量を受け入れる。
Google DeepMind、サイクロン予測用のWeatherNext AIモデルをオープンソース化
Google DeepMindとGoogle Researchは、熱帯サイクロンの経路、強度、風構造の予測において最先端の精度を達成したWeatherNext 2およびWeatherNext Cyclones AIモデルをオープンソース化した。
Gemma 3がビジョン、長いコンテキスト、パフォーマンス向上を導入
Google DeepMindはGemma 3の技術レポートを公開し、10億〜270億パラメータの軽量オープンモデルファミリーGemmaにマルチモーダルアップデートをもたらしました。このバージョンでは視覚理解が追加され、少なくとも128Kトークンのコンテキストをサポートし、KV-cacheメモリ使用量を削減するためにアーキテクチャが変更されました。
Google、エージェントのトレーニング用に静的エージェント環境を適応させるEnvHarnessをリリース
Google Cloud AI Research、ワシントン大学セントルイス校、ノースカロライナ大学チャペルヒル校のチームは、静的なエージェントベンチマークを適応的なトレーニング世界に変換するプログラム可能なレイヤーであるEnvHarnessをリリースしました。このシステムは、プラグインコンポーネントを使用して既存の環境をラップし、標準のreset()およびstep()インターフェースを通じてのみ動作させることで、基盤となるシミュレータや人間が構築した検証子を改変することなく、環境がポリシーのトレーニングに適応できるようにしています。
AcroMELD検出器がフラットPDF内のインタラクティブフォームフィールドを復元
独立研究者のSamuel A.は、3940万パラメータのモデルであるAcroMELDをリリースしました。これは、フォームのように見えるが実際には入力可能ではないフラットPDF内のインタラクティブフォームフィールドを復元するために設計されています。