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2025年最新 世界基盤モデルの比較と展望：強み・弱みを徹底分析

🗓 Created on 1/13/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷世界基盤モデルとは？その概要と重要性
    • 🏷主要な世界基盤モデルのリストと特徴
    • 🏷各モデルの強みと弱みの比較
    • 🏷世界基盤モデルの応用事例と実績
    • 🏷今後の展望：技術の進化と課題
    • 🏷結論：世界基盤モデルがもたらす未来の可能性
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は、世界基盤モデル（World Foundation Model、WFM）の現状と課題、そして今後の展望についてです。具体的には、WFMの特徴や重要性、主要なモデルの比較、強みと弱み、さらに技術の進化と今後の課題などを明らかにすることを目的としています。これにより、ユーザーがWFMの全体像を理解し、その可能性と課題を把握することができます。

回答と発見

WFMの特徴と重要性

WFMは、物理的なAIシステムの開発を加速するための重要なプラットフォームです。特に、NVIDIAのCosmosプラットフォームは、物理的相互作用を正確にモデル化した仮想環境の未来の状態を予測・生成するニューラルネットワークを提供しています。WFMの主な特徴は以下の通りです:
  • 物理的相互作用の理解: WFMは、物理的なダイナミクスを把握し、予測する能力を持っています。
  • 大規模なデータ: Cosmosのモデルは、9,000兆トークンからトレーニングされており、20万時間の実世界のデータを基にしています。
  • 合成データ生成: 開発者は、Cosmosのオープンモデルを使用して、物理ベースの合成データを生成したり、特定の物理AIセットアップに合わせてモデルを微調整したりできます。
WFMの重要性は以下の3点に集約されます:
  1. 高度な推論能力: WFMは、物理的な構造やダイナミクスを捉えることで、より高度な推論や計画能力を実現します。
  2. 現実世界への適用: AIの力を現実世界に持ち込むことで、さまざまな産業において新たな可能性を開きます。
  3. 持続可能な開発: WFMは、安全で責任あるAIモデルを構築するためのガードレールが設けられています。

主要なWFMとその特徴

  1. NVIDIA Cosmosプラットフォーム
    • 概要: NVIDIAが開発したCosmosは、物理AIや自律走行車両の開発を加速するためのプラットフォームです。
    • 特徴: Cosmosは、フォトリアルで物理に基づいた合成データを生成し、物理的相互作用やオブジェクトの永続性を考慮した高品質なシミュレーション環境を提供します。
  2. 合成データ生成
    • 概要: WFMは、合成データを大量に生成することで、物理AIモデルのトレーニングプロセスを効率化します。
    • 特徴: NVIDIAのCosmosは、20万時間のビデオを14日間で処理・キュレーション・ラベリングする能力を持ち、従来のCPUのみのパイプラインで3年以上かかる作業を大幅に短縮します。
  3. 物理AIの応用
    • 概要: WFMは、自動運転車やロボティクスの分野での応用が期待されています。
    • 特徴: 自動運転車は、さまざまな気象条件や交通シナリオをシミュレーションすることで、安全かつ効率的に機能することができます。
  4. 限界と課題
    • 概要: WFMには膨大な計算リソースを必要とし、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る場合があるという限界があります。
    • 特徴: これにより、WFMが進歩を促進するのか、それとも妨げるのかは、これらの限界をどのように克服し、特定のドメインに統合できるかにかかっています。

基盤モデルの強みと弱み

強み
  1. 適応性: 事前訓練されたモデルは特定のタスクに対して微調整することで、さまざまな用途に適応可能です。
  2. 時間とコストの効率性: 大規模なデータセットでの事前訓練により、新しいタスクに対してモデルを一から訓練する必要がなく、時間とリソースを節約できます。
  3. 微調整の柔軟性: 特定のタスクに合わせてモデルを調整することで、パフォーマンスを向上させることができます。
弱み
  1. データの不足: 大規模で多様なデータセットの収集が難しく、プライバシーや著作権の問題も考慮する必要があります。
  2. 機械学習のバイアス: 訓練データに存在するバイアスがモデルの予測に影響を与える可能性があります。
  3. 理解力の不足: 文脈を理解し、適切な応答を生成する能力には限界があります。
  4. スケーリングの問題: 大規模なモデルは、訓練やデプロイに多くの計算リソースを必要とします。

結果と結論

本調査の結果、世界基盤モデル（WFM）は物理AIの発展において重要な役割を果たすことが明らかになりました。特にNVIDIAのCosmosプラットフォームは、物理的相互作用を正確にモデル化した仮想環境の生成や、大量の合成データ生成を可能にし、自動運転車やロボティクスの開発を加速しています。
一方で、WFMには膨大な計算リソースを必要とし、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る場合があるという課題も存在します。また、基盤モデルにはデータの不足やバイアスといった問題も指摘されており、これらの要素は今後の発展に影響を与える可能性があります。
今後、WFMの技術的進化と、特定のドメインへの統合が重要になると考えられます。また、オープンソースの基盤モデルの登場により、AIの民主化が進むことが期待されています。これらの課題に取り組むことで、WFMは物理AIの未来を切り開く鍵となるでしょう。

コード実行

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<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>世界基盤モデルの比較</title>
    <script src="https://unpkg.com/mermaid@11.4.0/dist/mermaid.min.js"></script>
    <style>
        body { font-family: Arial, sans-serif; }
        .chart { margin: 20px; }
        .mermaid { margin: 20px; }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>世界基盤モデルの比較</h1>
    <h2>基盤モデルの種類と特徴</h2>
    <div class="mermaid">
        graph TD;
            A[基盤モデル] --> B[物体検出基盤モデル];
            A --> C[トランスフォーマーベースのモデル];
            A --> D[セマンティックセグメンテーションモデル];
            B --> E[YOLO];
            C --> F[Vision Transformer];
            D --> G[U-Net];
    </div>
    <h2>基盤モデルの利点と課題</h2>
    <div class="chart">
        <h3>利点</h3>
        <ul>
            <li>柔軟性と適応性</li>
            <li>効率的な学習と処理</li>
            <li>精度とパフォーマンスの向上</li>
            <li>開発時間とコストの削減</li>
        </ul>
        <h3>課題</h3>
        <ul>
            <li>データの不足</li>
            <li>機械学習のバイアス</li>
            <li>スケーリングの問題</li>
        </ul>
    </div>
    <h2>今後の展望</h2>
    <p>基盤モデルの未来は、効率性の向上やデータプライバシーの強化、バイアスの軽減、モデルの解釈性の向上など、多くの課題と可能性を抱えています。これらの進展は、AI技術の責任ある利用を促進し、社会全体に利益をもたらすことが期待されています。</p>
    <footer>
        <p>出典: <a href="https://www.basic.ai/blog-post/what-is-the-foundation-model" target="_blank" rel="noopener noreferrer">BasicAI's Blog</a></p>
    </footer>
</body>
</html>

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🔍 詳細

🏷世界基盤モデルとは？その概要と重要性

画像 1

世界基盤モデルの目的と重要性

世界基盤モデルは、物理的なAIシステム、例えば自動運転車のための世界モデルを構築することを目的としています。このプロセスは、リソースと時間を大量に消費します。具体的には、様々な地形や条件での運転データを収集するためには、ペタバイト単位のデータ、時間、そして数百万時間のシミュレーション映像が必要です。世界基盤モデルは、世界の基盤となる構造やダイナミクスを捉えることを目指しており、より高度な推論や計画能力を可能にします。これらのニューラルネットワークは、厳選された高品質の実世界データを大量に学習し、物理的なAIシステムのための強力な物理シミュレーターおよび合成データ生成器として機能します。AIの力は従来、デジタル領域で活用されてきましたが、世界モデルはAIを具体的で実際の体験に解放する鍵となります。

世界基盤モデルとは？

世界基盤モデル（World Foundation Model、WFM）は、物理的なAIシステムの開発を加速するための重要なプラットフォームです。特に、NVIDIAが発表したCosmos World Foundation Modelsは、物理的相互作用を正確にモデル化した仮想環境の未来の状態を予測・生成するニューラルネットワークを提供しています。このモデルは、テキスト、画像、動画、動きなどの多様な入力データを使用し、次世代のロボットや自律走行車（AV）の開発を支援します[
nvidia.com
](https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/)。
WFMの特徴として、以下の点が挙げられます：
  • 物理的相互作用の理解: WFMは、物理的なダイナミクスを把握し、予測する能力を持っています。これにより、AIシステムは環境との相互作用を通じて学び、適応することが可能になります。
  • データの規模: Cosmosのモデルは、9,000兆トークンからトレーニングされており、20万時間の実世界のデータを基にしています。この膨大なデータ量は、AIの学習能力を飛躍的に向上させます[
    nvidia.com
    ](https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/)。
  • 合成データ生成: 開発者は、Cosmosのオープンモデルを使用して、物理ベースの合成データを生成したり、特定の物理AIセットアップに合わせてモデルを微調整したりできます[
    nvidia.com
    ](https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/)。

世界基盤モデルの重要性

世界基盤モデルは、AIの進化において非常に重要な役割を果たしています。特に、以下の点が挙げられます：
  1. 高度な推論能力: WFMは、物理的な構造やダイナミクスを捉えることで、より高度な推論や計画能力を実現します。これにより、AIは複雑な状況においても適切な判断を下すことが可能になります[
    ibm.com
    ](https://www.nvidia.com/en-us/glossary/world-models/)。
  2. 現実世界への適用: AIの力をデジタル領域から現実世界に持ち込むことで、さまざまな産業において新たな可能性を開きます。例えば、自動運転車の開発においては、WFMを利用することで、リアルな運転シナリオをシミュレーションし、より安全で効率的な運転が実現されます[
    snorkel.ai
    ](https://substack.com/home/post/p-154577620?utm_campaign=post&utm_medium=web)。
  3. 持続可能な開発: 世界基盤モデルは、AIの開発において持続可能性を考慮した設計が求められています。NVIDIAの信頼できるAI原則に基づいて開発されており、安全で責任あるAIモデルを構築するためのガードレールが設けられています[
    nvidia.com
    ](https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/)。
このように、世界基盤モデルは、物理的AIの発展において不可欠な要素であり、今後の技術革新に大きな影響を与えることが期待されています。AIが現実世界を理解し、相互作用する能力を高めることで、私たちの生活や産業に新たな価値をもたらすでしょう。
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NVIDIA Cosmos
physical AI
world foundation models
Announced at CES
Best of CES Awards
NVIDIA Llama Nemotron and Cosmos Nemotron models
physical AI
NVIDIA NeMo framework
autoregressive
diffusion
NVIDIA API catalog
NVIDIA NGC catalog
Hugging Face
low-latency inference
NVIDIA Omniverse
Hugging Face
synthetic data generation
AI agent learning
NVIDIA DGX Cloud
NVIDIA AI Enterprise
Cosmos platform
NVIDIA NeMo Curator
NVIDIA Hopper GPUs
NVIDIA Blackwell GPUs
transformer models
inference
Hugging Face
GitHub
NeMo framework
trustworthy AI
NVIDIA API catalog
NVIDIA Research
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
Hugging Face
notice
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NVIDIA Makes Cosmos World Foundation Models Openly Available to Physical AI Developer Community.
World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey.
LLMs, Make Room For World Models
NVIDIA unveils Omniverse upgrades, Cosmos foundation model, and more at CES.
What are AI ‘world models,’ and why do they matter?
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https://cdn.governance.ai/Open-Sourcing_Highly_Capable_Foundation_Models_2023_GovAI.pdf
https://arxiv.org/pdf/2403.07918v1
http://arxiv.org/pdf/2302.04844
https://arxiv.org/pdf/2405.15802
https://www.regulations.gov/document/NTIA-2023-0009-0001/comment
https://arxiv.org/abs/2201.05159
https://foundation.mozilla.org/en/research/library/technical-readout-columbia-convening-on-openness-and-ai/
https://foundation.mozilla.org/en/research/library/policy-readout-columbia-convening-on-openness-and-ai/
https://arxiv.org/abs/2307.15043
https://arxiv.org/abs/2311.00117
https://hai.stanford.edu/policy-brief-safety-risks-customizing-foundation-models-fine-tuning
https://partnershiponai.org/about-ml-resources-library/
https://arxiv.org/pdf/2406.16746
https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3600211.3604693
https://opensource.org/osd
https://opensource.org/deepdive/drafts/the-open-source-ai-definition-draft-v-0-0-8
https://artificialintelligenceact.eu/article/53/
https://www.federalregister.gov/documents/2024/03/14/2024-05357/global-ai-research-agenda
https://kclpure.kcl.ac.uk/portal/en/studentTheses/the-more-things-change
https://ai-challenges.nist.gov/aria/docs/evaluation_plan.pdf
https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1240435/pdf/ehp0109-000871.pdf
https://www.gov.uk/government/publications/frontier-ai-safety-commitments-ai-seoul-summit-2024/frontier-ai-safety-commitments-ai-seoul-summit-2024
https://partnershiponai.org/modeldeployment/
https://www-cdn.anthropic.com/1adf000c8f675958c2ee23805d91aaade1cd4613/responsible-scaling-policy.pdf
https://cdn.openai.com/openai-preparedness-framework-beta.pdf
https://arxiv.org/abs/2211.14946
https://s3.us-east-1.amazonaws.com/files.cnas.org/documents/CNAS-Report-Tech-Secure-Chips-Jan-24-finalb.pdf
https://cdn.governance.ai/Computing_Power_and_the_Governance_of_AI.pdf
https://breakingdefense.com/2012/03/cyber-command-lawyer-praises-stuxnet-disses-chinese-cyber-stanc/
https://warontherocks.com/2024/04/how-will-ai-change-cyber-operations/
https://www.schumer.senate.gov/imo/media/doc/Roadmap_Electronic1.32pm.pdf
https://carnegieendowment.org/research/2024/03/envisioning-a-global-regime-complex-to-govern-artificial-intelligence?lang=en
https://carnegieendowment.org/research/2024/04/advancing-a-more-global-agenda-for-trustworthy-artificial-intelligence?lang=en
https://hbr.org/2023/12/charting-the-emerging-geography-of-ai
https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379

🏷主要な世界基盤モデルのリストと特徴

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世界基盤モデルの特性とその重要性

世界基盤モデル（WFM）は、物理AIの発展において重要な役割を果たします。これらのモデルは、大量のデータで訓練され、物理環境をシミュレーションし、結果を予測する能力を持つ強力なニューラルネットワークです。特にNVIDIAのCosmosプラットフォームは、物理AIや自律走行車両の開発を加速するために設計されており、開発者が特定のアプリケーションのニーズに応じてモデルをカスタマイズできるようにしています。WFMは、合成データを生成することでトレーニングプロセスを効率化し、コストを削減することが可能です。また、物理AIシステムのトレーニングやテストはリソースを大量に消費しますが、WFMは仮想の3D環境を提供し、リスクやコストを抑えつつシミュレーションとテストを行うことができます。しかし、WFMには膨大な計算リソースを必要とし、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る場合があるという限界も存在します。これらのモデルは、特に自動運転車やロボティクスの分野での応用が期待されており、さまざまな気象条件や交通シナリオをシミュレーションすることで、安全かつ効率的な機能を確保することができます。

主要な世界基盤モデルのリストと特徴

  1. NVIDIA Cosmosプラットフォーム
    • 概要: NVIDIAが開発したCosmosは、物理AIや自律走行車両の開発を加速するためのプラットフォームです。開発者は、特定のアプリケーションのニーズに応じてモデルをカスタマイズできるように設計されています。
    • 特徴: Cosmosは、フォトリアルで物理に基づいた合成データを生成し、物理的相互作用やオブジェクトの永続性を考慮した高品質なシミュレーション環境を提供します。これにより、物理AIの研究開発が促進されます。詳細は
      nvidia.com
      で確認できます。
  2. 合成データ生成
    • 概要: WFMは、合成データを大量に生成することで、物理AIモデルのトレーニングプロセスを効率化します。
    • 特徴: 例えば、NVIDIAのCosmosは、20万時間のビデオを14日間で処理・キュレーション・ラベリングする能力を持ち、従来のCPUのみのパイプラインで3年以上かかる作業を大幅に短縮します。この効率化により、開発コストが削減されます。詳細は
      nvidia.com
      を参照してください。
  3. 物理AIの応用
    • 概要: WFMは、自動運転車やロボティクスの分野での応用が期待されています。
    • 特徴: 自動運転車は、さまざまな気象条件や交通シナリオをシミュレーションすることで、安全かつ効率的に機能することができます。また、ロボティクスにおいても、WFMは異なる環境でのロボットシステムの動作をシミュレートし、タスクを安全に実行できることを確認します。詳細は
      nvidia.com
      で確認できます。
  4. 限界と課題
    • 概要: WFMには膨大な計算リソースを必要とし、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る場合があるという限界があります。
    • 特徴: これにより、WFMが進歩を促進するのか、それとも妨げるのかは、これらの限界をどのように克服し、特定のドメインに統合できるかにかかっています。詳細は
      medium.com
      で確認できます。
これらの情報は、物理AIの発展におけるWFMの重要性を示しており、今後の技術革新に大きな影響を与えることが期待されています。
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Gerard Siderius
Unsplash
gibblesmash asdf
Unsplash
Mika Baumeister
Unsplash
Possessed Photography
Unsplash
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NVIDIA Cosmos™
, advanced tokenizers, guardrails and an accelerated video processing pipeline built to advance the development of
systems such as
and
.
synthetic data
Cosmos models
, or download the family of models and fine-tuning framework from the
or
.
Galbot
,
IntBot
, Skild AI, Virtual Incision, Waabi and XPENG, along with ridesharing giant Uber, are among the first to adopt Cosmos.
customize
keynote at CES
1X World Model Challenge
NVIDIA DGX Cloud
was developed
principles, which prioritize privacy, safety, security, transparency and reducing unwanted bias.
autoregressive
models on the NVIDIA API catalog include invisible watermarks to identify AI-generated content, helping reduce the chances of misinformation and misattribution.
now available
microservices.
NVIDIA NeMo Curator
.
offers a fast and easy way to deploy these models, with enterprise support available through the
software platform.
NVIDIA Llama Nemotron large language models and NVIDIA Cosmos Nemotron vision language models
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world foundation models
physical AI
synthetic data
NVIDIA Cosmos
open and accessible
pretrained
transformer models
build large-scale models
self-driving cars
robotics
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🏷各モデルの強みと弱みの比較

画像 1

基盤モデルの強みと弱みの分析

基盤モデルの強みとして、適応性やコスト効率性が挙げられています。これにより、事前訓練されたモデルは特定のタスクに対して微調整することで、さまざまな用途に適応可能です。また、大規模なデータセットでの事前訓練により、新しいタスクに対してモデルを一から訓練する必要がなく、時間とリソースを節約できます。しかし、基盤モデルにはデータの不足やバイアスといった課題も存在します。大規模で多様なデータセットの収集が難しく、プライバシーや著作権の問題も考慮する必要があります。さらに、訓練データに存在するバイアスがモデルの予測に影響を与える可能性があり、これらの要素は、世界基盤モデルの強みと弱みを比較する際に重要な観点となります。

基盤モデルの強み

  1. 適応性: 基盤モデルは、事前訓練された状態から特定のタスクに対して微調整することで、さまざまな用途に適応できます。例えば、BERTやGPTなどのモデルは、自然言語処理やテキスト生成において高いパフォーマンスを発揮しています。これにより、企業は特定のニーズに応じたカスタマイズが可能となります。
  2. 時間とコストの効率性: 大規模なデータセットでの事前訓練により、新しいタスクに対してモデルを一から訓練する必要がなく、時間とリソースを節約できます。例えば、NVIDIAのMegatron-Turingモデルは5300億のパラメータを持ち、言語処理の限界を押し広げていますが、事前訓練によって多くのタスクに迅速に対応可能です
    v7labs.com
    。
  3. 微調整の柔軟性: 特定のタスクに合わせてモデルを調整することで、パフォーマンスを向上させることができます。例えば、医療分野では、基盤モデルを用いた診断支援システムが開発されており、特定の疾患に対する精度を高めるために微調整が行われています。
Foundation Models Overview

基盤モデルの弱み

  1. データの不足: 大規模で多様なデータセットの収集が難しく、プライバシーや著作権の問題も考慮する必要があります。特に、医療や法律などの分野では、データの収集が制限されることが多く、モデルの訓練に影響を与える可能性があります。
  2. 機械学習のバイアス: 訓練データに存在するバイアスがモデルの予測に影響を与える可能性があります。例えば、CLIPモデルは、リンゴに「ピザ」と書かれた紙が貼られていると、リンゴをピザと誤認識することがあり、信頼性の欠如が問題視されています
    aimultiple.com
    。
  3. 理解力の不足: GPT-3は文法的には正しい文を生成できるものの、文脈を理解し、適切な応答を生成する能力には限界があります。商業利用においては、常識的理解の欠如が倫理的な問題を引き起こす可能性があります。
  4. スケーリングの問題: 大規模なモデルは、訓練やデプロイに多くの計算リソースを必要とします。これにより、特に中小企業にとっては導入が難しくなることがあります。
このように、基盤モデルには多くの可能性がある一方で、信頼性や倫理的な問題に対する対策が求められています。今後の研究と開発が期待されます。
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What are foundation models?
How transformers paved the way for foundation models
Transformer-based architectures
Recurrent Neural Networks (RNNs)
Foundation models examples
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BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
GPT/OpenAI
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
ChatGPT
Megatron-Turing/NVIDIA
Megatron-Turing
Megatron-LM
unsupervised learning
DALL-E-2/OpenAI
DALL-E-2
CLIP model
Types of foundation models
Language models
Vision models
image classification
object detection
Convolutional Neural Network (CNN)
image recognition
SimCLR
Self-Supervised
contrastive learning
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Speech models
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wav2vec 2.0
BERT
Applications of the foundation models
Language translation
Research
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Object detection
YOLO (You Only Look Once)
autonomous vehicles
surveillance systems
Healthcare
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support healthcare professionals
Generative art and content creation
generate creative content
Virtual assistants and chatbots
Cloud-based solutions
Benefits of foundation models
Adaptability
Time and cost-effectiveness
Fine-tuning
Challenges of foundation models
Data scarcity
Machine learning bias
Scaling issues
The future of foundation models
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Transfer learning
Bonus: Using foundation models in V7
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Bias in AI: What it is, Types, Examples & 6 Ways to Fix it
What is AI Bias in the Healthcare Sector and How To Avoid It
What is Large Multimodal Models (LMMs)? LMMs vs LLMs
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“On the Opportunities and Risks of Foundation M
“Has AI found a new Foundation?”
“GPT-3, Bloviator: OpenAI’s language generator has no idea what it’s talking about”
“Has AI found a new Foundation?”
“The Efforts to Make Text-Based AI Less Racist and Terrible”
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Cosmos
world foundation models
physical AI

🏷世界基盤モデルの応用事例と実績

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基盤モデルの多様な応用とその影響

基盤モデルは、さまざまな分野での応用が進んでおり、特にカスタマーサービスや教育、科学研究において顕著な成果を上げています。例えば、自然な会話を行うチャットボットや、個別化された学習体験を提供するシステムが実用化されています。また、基盤モデルは膨大なデータセットを分析し、仮説を生成することで科学的発見を加速する役割も果たしています。さらに、オープンソースの基盤モデルが登場することで、開発者や研究者が自由に利用できる環境が整いつつあり、これがAIの民主化を促進しています。一方で、バイアスや差別の問題も懸念されており、訓練データの選定やモデル出力のバイアス軽減が求められています。基盤モデルの未来は明るく、さらなる進化と多様な応用が期待されています。

基盤モデルの進化とアプリケーションの現状

基盤モデルは、過去5年間で急速に進化してきました。特に、トランスフォーマーアーキテクチャの導入により、GPT-3やDALL-Eなどのモデルが登場し、テキストや画像生成の分野で革新をもたらしました。これらのモデルは、広範なデータセットで訓練されており、さまざまなタスクに適応可能です。例えば、GitHub Co-Pilotは、開発者が書いたコードの説明に基づいて実行可能なコードブロックを提案する機能を提供していますが、アプリケーションの進化は基盤モデルの進化に対して十分ではないとされています【Foundation Models: The future isn't happening fast enough】(https://www.madrona.com/foundation-models-create-opportunity-tooling-layer/)。

基盤モデルの影響とオープンソースの重要性

基盤モデルは、カスタマーサービスや教育、科学研究など多くの分野での影響を与えています。例えば、カスタマーサービスでは、自然な会話を行うチャットボットが導入され、顧客とのインタラクションを向上させています。また、教育分野では、個別化された学習体験を提供し、学生の理解度に応じたフィードバックを行うシステムが実用化されています。さらに、科学研究においては、大規模データセットを分析し、仮説を生成することで新たな発見を加速しています【The Rise of Foundation Models: A New Era in Artificial Intelligence】(https://medium.com/@frankmorales_91352/the-rise-of-foundation-models-a-new-era-in-artificial-intelligence-a46afa729502)。
オープンソースの基盤モデルも重要な役割を果たしています。LLaMA 3やMistral 8x7Bなどのプロジェクトは、開放的でアクセス可能なAIの限界を押し広げ、開発者や研究者が自由に利用できる環境を提供しています。これにより、AIの民主化が進み、多くの人々が新しい技術を利用できるようになっています。
基盤モデルの進化

課題と未来の展望

しかし、基盤モデルの台頭には重要な課題も伴います。主な懸念は、バイアスや差別の可能性です。これらのモデルは膨大なデータから学習するため、訓練データのバイアスを反映し、強化する可能性があります。この問題に対処するためには、訓練データの慎重なキュレーションと、モデル出力のバイアスを軽減する技術の開発が必要です【The Foundation Model: Key Facts and Insights | BasicAI's Blog】(https://www.basic.ai/blog-post/what-is-the-foundation-model)。
基盤モデルの未来は明るいと考えられています。研究が進むにつれて、モデルはさらに洗練され、より多様なアプリケーションが期待されます。オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方を活用することで、社会に利益をもたらし、世界の最も緊急な課題に対処するための変革的な可能性を引き出すことができます。
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Attention is All You Need
have now tested dramatic increases in scale
New techniques make it possible to train smaller foundation models with similar quality
bigger models gain new “emergent” capabilities
quality and quantity of training data matter even more than model size
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We risk biased, offensive, and tangential results
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brimming with both promise and challenges
1] Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J. & Houlsby, N. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (cite arxiv:2010.11929Comment: Fine-tuning code and pre-trained models are available at [https://github.com/google-research/vision_transformer
4] Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M. & Hinton, G.. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. <i>Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning</i>, in <i>Proceedings of Machine Learning Research</i> 119:1597-1607 Available from [https://proceedings.mlr.press/v119/chen20j.html
Data Annotation in 2024: Shaping the Future of Computer Vision
Object Tracking in Computer Vision: An In-Depth Exploration and Practical Guide
Video Annotation: Techniques, Types, and Advanced Solutions with BasicAI
YOLO Algorithm: Advancing the Frontiers of Object Detection in AI
Leading Object Detection Algorithms in 2023: A Comprehensive Overview
Demo | How Can ChatGPT Help Annotation of Computer Vision Data? Here’s the Answer!
A Guide to 3D Point Cloud Segmentation for AI Engineers: Introduction, Techniques and Tools
Image Segmentation: 10 Concepts, 5 Use Cases and a Hands-on Guide [Updated 2023]
Camera & LiDAR Sensor Fusion Key Concept: Intrinsic Parameters
Camera & LiDAR Sensor Fusion Key Concept: Extrinsic Parameters
Futuristic Horizons: Unveiling the Potential of Human in the Loop
Computer Vision Unveiled: Navigating its Evolution, Applications, and Future Horizons
Revolutionizing Vision: The Rise and Impact of Image Recognition Technology
Training Machines to Observe Our World: Examining Video Recognition
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Frank Morales Aguilera, BEng, MEng, SMIEEE

🏷今後の展望：技術の進化と課題

技術の進化と今後の課題

技術の進化と今後の課題について、特に大規模言語モデル（LLM）や大規模マルチモーダルモデル（LMM）の発展が、自然言語処理や自動運転技術において新たな可能性を示しています。これらの技術は、コンテキスト学習の能力を持ち、AIシステムの適応性を高める一方で、データ統合やクロスモーダル理解の精度に関する課題が残っています。これらの課題を克服することで、基盤モデルの応用範囲が広がると期待されています。

大規模言語モデル（LLM）の技術的進展

近年、トランスフォーマーベースの事前学習言語モデル（PLM）が自然言語処理（NLP）タスクにおいて優れた成果を上げています。特に、ChatGPTの開発は学術界と産業界に大きな影響を与え、社会的な関心を集めています。これにより、LLMはコンテキスト学習の能力を持ち、小規模モデルにはない性能向上を実現しています。詳細については、
sciopen.com
を参照してください。

大規模マルチモーダルモデル（LMM）の可能性

LMMは、テキスト、画像、音声などの異なるデータモダリティを統合することで、AIシステムの適応性と柔軟性を向上させています。これにより、クロスモーダルコンテンツの理解と生成において高度な能力を示しています。しかし、データ統合やクロスモーダル理解の精度に関する課題も指摘されています。これらの課題を克服することで、LMMの技術的発展と応用の可能性が広がると期待されています。詳細は
nih.gov
で確認できます。

自動運転における基盤モデルの適用

基盤モデル（FMs）は、自動運転技術の進展においても重要な役割を果たす可能性があります。FMsは、豊富な言語データと視覚データに基づいて事前学習され、運転シーン内のさまざまな要素を理解し、解釈する能力を持っています。これにより、運転の意思決定や計画に必要な指示を提供することが可能です。特に、DREAMERシリーズに代表される世界モデルは、物理法則やダイナミクスを理解し、見たことのないが現実的な運転環境を生成する能力を示しています。詳細は
nih.gov
を参照してください。

課題と今後の方向性

自動運転技術における基盤モデルの適用には、ホロウシネーション（幻覚）やリアルタイムデプロイメントの問題が存在します。これらの課題を克服するためには、データの拡張やモデルの安定性向上が求められます。また、ファウンデーションモデルのロボティクスへの適用には、データ不足やリアルタイム性能の課題があり、これらを解決するための新たなアプローチが必要です。詳細は
arxiv.org
で確認できます。
技術の進化
これらの技術の進展と課題を理解することで、今後の研究や実用化に向けた方向性を見出すことができるでしょう。
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https://openreview.net/forum?id=uvSQ8WhWHQ
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🏷結論：世界基盤モデルがもたらす未来の可能性

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NVIDIA Cosmosが切り開く物理AIの未来

NVIDIAのCosmosプラットフォームは、物理AIの開発を加速するために設計されており、自律走行車やロボットなどのシステム向けに最先端の生成型世界基盤モデルを提供します。Cosmosはオープンモデルライセンスの下で利用可能で、開発者は既存のモデルをトレーニングおよび評価するために、大量のフォトリアルな物理ベースの合成データを生成することができます。これにより、物理AIの研究開発が加速され、シミュレーション環境での高品質な生成が可能になります。NVIDIAは、物理AIを民主化し、一般の開発者がロボティクスにアクセスできるようにすることを目指しており、Cosmosは製造業や物流業界に革命をもたらす可能性を秘めています。今後、物理AIの進化は、産業においてますます重要な役割を果たすでしょう。

結論：世界基盤モデルがもたらす未来の可能性

NVIDIAのCosmosプラットフォームは、物理AIの未来を切り開く重要なステップであり、特に自律走行車（AV）やロボットの開発において大きな影響を与えると期待されています。Cosmosは、最先端の生成型世界基盤モデルを提供し、開発者が物理AIシステムを迅速に構築できる環境を整えています。このプラットフォームは、オープンモデルライセンスの下で提供され、開発者はNVIDIA APIカタログやNVIDIA NGCカタログからモデルファミリーをダウンロードし、カスタマイズすることが可能です。
具体的には、NVIDIAのCEOであるジェンセン・ファン氏は、「ロボティクスのためのChatGPTの瞬間が来ている」と述べ、Cosmosの目的は物理AIを民主化し、一般の開発者がロボティクスにアクセスできるようにすることだと強調しました。このように、Cosmosは物理AIの研究開発を加速し、シミュレーション環境での高品質な生成を実現するための基盤を提供します。
また、Cosmosは、ペタバイトのビデオデータを処理するためのNVIDIA AIおよびCUDA加速データ処理パイプラインを提供し、従来のCPUのみのパイプラインでは3年以上かかる作業を14日間で完了できるようにします。これにより、物理AIモデルの開発にかかるコストと時間が大幅に削減され、より多くの開発者がこの分野に参入できるようになります。
さらに、Cosmosを採用している企業には、1X、Agile Robots、Agility Robotics、Figure AI、Uberなどがあり、これらの企業はすでにこのプラットフォームを活用して自律走行車やロボティクスの開発を進めています。これにより、製造業や物流業界に革命をもたらす可能性が高まっています。
NVIDIA Omniverse
今後、物理AIの進化は、産業においてますます重要な役割を果たすでしょう。NVIDIAのCosmosは、物理AIの未来を切り開くための重要な要素であり、開発者が新たな可能性を追求するための強力なツールとなることが期待されます。
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CES 2025
NVIDIA
announced Cosmos
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Agility
NEURA Robotics
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research and development
sensor
simulated
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testing
digital twins
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Nvidia
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CES 2025
Nemotron large language models
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BERT model
paper on foundation models
advancing machine learning tools to NASA’s Earth Observation data

🖍 考察

推定

世界基盤モデル（World Foundation Model、WFM）は、物理的なAIシステムの開発を加速するための重要なプラットフォームです。特に、NVIDIAが発表したCosmos World Foundation Modelsは、物理的相互作用を正確にモデル化した仮想環境の未来の状態を予測・生成するニューラルネットワークを提供しています。
WFMの主な特徴は以下の通りです:
  1. 物理的相互作用の理解: WFMは、物理的なダイナミクスを把握し、予測する能力を持っています。これにより、AIシステムは環境との相互作用を通じて学び、適応することが可能になります。
  2. データの規模: Cosmosのモデルは、9,000兆トークンからトレーニングされており、20万時間の実世界のデータを基にしています。この膨大なデータ量は、AIの学習能力を飛躍的に向上させます。
  3. 合成データ生成: 開発者は、Cosmosのオープンモデルを使用して、物理ベースの合成データを生成したり、特定の物理AIセットアップに合わせてモデルを微調整したりできます。
一方で、WFMには以下のような課題も存在します:
  1. 膨大な計算リソースの必要性: WFMは、膨大な計算リソースを必要とするため、中小企業にとっては導入が難しい可能性があります。
  2. 特定のタスクに特化したAIソリューションとの比較: WFMは、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る可能性があります。

分析

WFMは、物理AIの発展において非常に重要な役割を果たしています。高度な推論能力、現実世界への適用、持続可能な開発といった点で大きな意義を持っています。
特に、WFMは自動運転車の開発において重要な役割を果たします。WFMを利用することで、リアルな運転シナリオをシミュレーションし、より安全で効率的な運転が実現されます。また、ロボティクスの分野においても、WFMは異なる環境でのロボットシステムの動作をシミュレートし、タスクを安全に実行できることを確認することができます。
一方で、WFMには膨大な計算リソースを必要とするという課題があります。これにより、特に中小企業にとっては導入が難しくなる可能性があります。また、特定のタスクに特化したAIソリューションに劣る場合もあるため、WFMが進歩を促進するのか、それとも妨げるのかは、これらの限界をどのように克服し、特定のドメインに統合できるかにかかっています。

今後の調査

今後の調査として、以下のようなテーマが考えられます:
  1. WFMの計算リソース要件の削減に関する研究
    • WFMの計算コストを削減し、中小企業でも導入しやすい方法の検討
  2. 特定のタスクに特化したAIソリューションとの統合に関する研究
    • WFMの強みを活かしつつ、特定のドメインに最適化された解決策の開発
  3. WFMの倫理的な利用に関するガイドラインの策定
    • WFMの出力に含まれる偏見やバイアスの問題への対策
  4. WFMの持続可能性に関する研究
    • WFMの環境負荷の軽減や、エネルギー効率の向上に関する取り組み
これらの調査を通して、WFMの課題を克服し、物理AIの発展に貢献することが期待されます。

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🏷 世界基盤モデルとは？その概要と重要性

Cosmos World Foundation Models Openly Available to Physical AI ...
World foundation models, or WFMs, are as fundamental as large language models. They use input data, including text, image, video and movement, ...
nvidia.comnvidia.com
What are World Foundation Models? | NVIDIA Glossary
#### 世界基盤モデル（World Foundation Model）の概要と定義 世界基盤モデルは、物理的なAIシステム、例えば自動運転車のための世界モデルを構築することを目的としています。このプロセスは、リソースと時間を大量に消費します。具体的には、様々な地形や条件での運転データを収集するためには、ペタバイト単位のデータ、時間、そして数百万時間のシミュレーション映像が必要です。 次に、このデータをフィルタリングし、準備するには数千時間の人間の努力が求められます。さらに、大規模なモデルのトレーニングには数百万ドルのGPU計算コストがかかり、多くのGPUが必要です。 世界基盤モデルは、世界の基盤となる構造やダイナミクスを捉えることを目指しており、より高度な推論や計画能力を可能にします。これらのニューラルネットワークは、厳選された高品質の実世界データを大量に学習し、物理的なAIシステムのための強力な物理シミュレーターおよび合成データ生成器として機能します。 世界基盤モデルは、開発者が生成AIを2Dソフトウェアの枠を超えて拡張し、その能力を物理的なAIの形で現実世界に持ち込むことを可能にします。AIの力は従来、デジタル領域で活用されてきましたが、世界モデルはAIを具体的で実際の体験に解放する鍵となります。 詳細については、こちらのリンクをご覧ください：[What are World Foundation Models? | NVIDIA Glossary](https://www.nvidia.com/en-us/glossary/what-are-world-foundation-models/)
nvidia.comnvidia.com
Understanding World Foundation Models and Their Role in AI's Future
Researchers have identified several key aspects that contribute to world modeling abilities: Physical Understanding: The ability to grasp and ...
substack.comsubstack.com
Beyond Open vs. Closed: Emerging Consensus and Key Questions ...
Future foundation models that push the so-called frontier of capabilities and/or bring fresh kinds of risks will need more advanced evaluations ...
carnegieendowment.orgcarnegieendowment.org

🏷 主要な世界基盤モデルのリストと特徴

World Foundation Models: Key to Physical AI or a Detour? - Medium
Foundation models are advanced types of AI models that are trained on large amounts of data and can be applied to a wide variety of tasks.
medium.commedium.com
NVIDIA Launches Cosmos World Foundation Model Platform to ...
Foresight and “multiverse” simulation, using Cosmos and Omniverse to generate every possible future outcome an AI model could take to help it ...
nvidia.comnvidia.com
Why World Foundation Models Will Be Key to Advancing Physical AI
Building world models often requires vast amounts of data, which can be difficult and expensive to collect. WFMs can generate synthetic data, ...
nvidia.comnvidia.com

🏷 各モデルの強みと弱みの比較

Foundation Models: The Benefits, Risks, and Applications - V7 Labs
Looking to dive deeper into foundation models? In this article, we'll cover all the basics and throw in theoverview of their applications, ...
v7labs.comv7labs.com
Foundation Models ['25]: Use cases, case studies & limitations
Explore what foundation models are, how they work, the possible applications of these models, and the challenges that they bring.
aimultiple.comaimultiple.com
Why 'World Foundation Models' are key to unlocking Physical AI and ...
Liu emphasizes that WFMs allow AI systems to imagine different environments and simulate future scenarios · He acknowledges that while the ...
getcoai.comgetcoai.com

🏷 世界基盤モデルの応用事例と実績

Foundation Models: The future isn't happening fast enough
The result of these challenges is that the applications that use foundation models are not evolving nearly as fast as the models themselves.
madrona.commadrona.com
The Foundation Model: Key Facts and Insights | BasicAI's Blog
Future Prospects of Foundation Models in AI. The trajectory of foundation models in AI points towards a future brimming with both promise and challenges.
basic.aibasic.ai
The Rise of Foundation Models: A New Era in Artificial Intelligence
This essay will explore the key characteristics of foundation models, their potential impact across multiple domains, and the challenges that accompany their ...
medium.commedium.com

🏷 今後の展望：技術の進化と課題

Evolution and Prospects of Foundation Models: From Large ...
Finally, the survey highlights the prospects of LMMs in terms of technological development and application potential, while also pointing out challenges in data ...
sciopen.comsciopen.com
Prospective Role of Foundation Models in Advancing Autonomous ...
The application of FMs in autonomous driving holds considerable promise. For example, they can contribute to enhancing scene understanding and reasoning.
nih.govnih.gov
Foundation Models in Robotics: Applications, Challenges, and the ...
Foundation models have the potential to unlock new possibilities in robotics domains such as autonomous driving, household robotics, industrial robotics, ...
arxiv.orgarxiv.org

🏷 結論：世界基盤モデルがもたらす未来の可能性

CES 2025: NVIDIA launches Cosmos world foundation model ...
“The ChatGPT moment for robotics is coming. Like large language models, world foundation models are fundamental to advancing robot and AV ...
robotics247.comrobotics247.com
Nvidia launches Cosmos world foundation model platform to ...
Nvidia launched its Cosmos World Foundation Model platform to accelerate physical AI development for systems such as AVs and robots.
venturebeat.comventurebeat.com
AI Foundation Models to Augment Scientific Data and the Research ...
#### AI Foundation Models to Augment Scientific Data and the Research Lifecycle このブログでは、AI基盤モデルが科学データと研究ライフサイクルをどのように強化できるかについての旅を紹介しています。 #### 背景 NASAの科学ミッションは、宇宙に関する重要で深遠な科学的質問に答えることです。この目的のために、NASAは膨大なデータを収集しており、これが科学的発見を加速する重要な役割を果たしています。例えば、1960年代初頭にNASAが国立気象局のために実験的な気象衛星を打ち上げた際、TIROSシリーズは宇宙からの新しい視点を提供し、環境や気候変動に関する研究を促進しました。 #### データの規模 NASAは、地球観測データの世界最大のコレクションを持っています。2021年のアーカイブメトリクスによると、地球科学データのボリュームは約60ペタバイト（Pb）で、今後250Pbに増加する見込みです。これは、約5000億ページの印刷されたテキストに相当します。アーカイブは、170万人のユーザーにサービスを提供し、約20億ファイルが配布されています。 #### 科学を実現するために データと研究ライフサイクルは、科学とアプリケーションを実現するための基本的な要素を示しています。データは中心にあり、その周りにはデータの作成、管理、配布、保存を可能にする複雑なライフサイクルプロセスがあります。このプロセスを支えるツールとインフラストラクチャが、研究とアプリケーションを可能にします。 #### AI基盤モデルの役割 AIは、科学データの発見、アクセス、利用を改善し、強化する重要な役割を果たします。AIを内部プロセスや研究プロセスに体系的に組み込むことで、科学的発見を加速することが可能です。例えば、NASAは地球科学特化型の言語モデル「BERT-E」を開発し、IBM Researchチームと協力して、地球科学に特化したモデルを構築しました。 #### 基盤モデルの将来の展望 基盤モデル（FM）は、包括的なデータセットで事前学習されたAIモデルであり、多くの異なる下流タスクに利用できます。NASAのアーカイブには、大規模な多次元時系列データがあり、これを用いて基盤モデルを作成することが可能です。基盤モデルが実現すれば、科学を加速し、アーカイブから新たな洞察を引き出す重要な役割を果たすことが期待されます。 #### 結論 基盤モデルは、データライフサイクルを強化し、研究とアプリケーションを加速するために利用される未来の状態を描いています。技術の革新のスピードを考えると、FMモデルの可能性はすぐに明らかになるでしょう。 *このブログは、NASA/MSFCのシニア研究科学者であるRahul Ramachandranによって書かれました。詳細は[こちら](https://arxiv.org/pdf/2108.07258.pdf)で確認できます。*
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📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 84件追加のソース: 0件チャット: 5件
What Are Foundation Models? | NVIDIA Blogs
nvidia.comnvidia.com
What are foundation models? - IBM Research
The future of AI is flexible, reusable AI models that can be applied to just about any domain or industry task.
ibm.comibm.com
Foundation Models 101: Guide & Essential FAQs | Snorkel AI
Foundation models are large AI models trained on enormous quantities of unlabeled data—usually through self-supervised learning.
snorkel.aisnorkel.ai
Foundation model - Wikipedia
A foundation model, also known as large X model (LxM), is a machine learning or deep learning model that is trained on vast datasets
wikipedia.orgwikipedia.org
What are Foundation Models? - Generative AI - AWS
Foundation models (FMs) are large deep learning neural networks that have changed the way data scientists approach machine learning (ML).
amazon.comamazon.com
Foundation Models Explained: Everything You Need to Know
A foundation model is a large-scale machine learning model trained on a broad data set that can be adapted and fine-tuned for a wide variety of applications ...
techtarget.comtechtarget.com
What Are Foundation Models? | IBM
Foundation models are artificial intelligence (AI) models trained on vast, immense datasets and can fulfill a broad range of general tasks.
ibm.comibm.com
What is a foundation model? | Ada Lovelace Institute
An emerging type of AI system is a 'foundation model', sometimes called a 'general-purpose AI' or 'GPAI' system. These are capable of a range of general tasks.
adalovelaceinstitute.orgadalovelaceinstitute.org
Foundation Models Explained: Everything You Need to Know | Lakera ...
lakera.ailakera.ai
Foundation Models: Explained - Humanloop: LLM evals platform for ...
humanloop.comhumanloop.com
What Are Foundation Models in AI? | Splunk
splunk.comsplunk.com
Reflections on Foundation Models - Stanford HAI
After launching the Center for Research on Foundation Models, we discuss why these models are so important and reflect on the community response.
stanford.edustanford.edu
Understanding the capabilities of foundation models
This project aims to develop new methods that allow us to evaluate the strengths and weaknesses of foundation models.
turing.ac.ukturing.ac.uk
Advancing Physical AI with NVIDIA Cosmos World Foundation ...
Strengths and limitations. Cosmos world foundation models generate low-resolution, real-world-accurate synthetic video data, essential for ...
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Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI - arXiv
We believe that the diffusion-based and autoregressive-based models both have their pros and cons. Diffusion-based models could render videos ...
arxiv.orgarxiv.org
Full article: Real-world robot applications of foundation models ...
tandfonline.comtandfonline.com
How to do a SWOT analysis [with examples & templates] — BiteSize ...
bitesizelearning.co.ukbitesizelearning.co.uk
Is Your Culture Anchored in Strengths or Weaknesses? - The Clemmer ...
clemmergroup.comclemmergroup.com
SWOT diagram showing major strengths, weaknesses, opportunities ...
researchgate.netresearchgate.net
Summary of model structures, strengths and weaknesses. | Download ...
researchgate.netresearchgate.net
Personal SWOT Analysis (2025)
businessmodelanalyst.combusinessmodelanalyst.com
Lean Six Sigma Global - Strengths are your foundation, Weaknesses ...
facebook.comfacebook.com
Strengths and weaknesses of different model types. | Download ...
researchgate.netresearchgate.net
Open challenges and opportunities in federated foundation models ...
This survey reviews the current applications of FMs in federated settings, underscores the challenges, and identifies future research directions ...
biomedcentral.combiomedcentral.com
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
These new robotic foundation models could allow for easier task specification and learning, ushering in new applications (e.g., better robotic assistance for ...
stanford.edustanford.edu
On the challenges and perspectives of foundation models for ...
This article discusses the opportunities, applications and future directions of large-scale pretrained models, ie, foundation models, which promise to ...
sciencedirect.comsciencedirect.com
[PDF] On the Opportunities and Risks of Foundation Models
This report provides a thorough account of the opportunities and risks of foundation models, ranging from their capabilities (e.g., language, vision, robotic ...
stanford.edustanford.edu
The Scope Of Foundation Models In Decision Making: Their ...
marktechpost.commarktechpost.com
7 Papers On Solving Foundation Model Challenges | Snorkel AI
snorkel.aisnorkel.ai
The Rise of Foundation Models - Are Mega Models the Future?
linkedin.comlinkedin.com
On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for GeoAI ...
acm.orgacm.org
The Next Generation of Emerging Global Challenges - Policy ...
canada.cacanada.ca
Foundation Models: The future (still) isn't happening fast enough
madrona.commadrona.com
Global Challenges as Opportunity to Transform Business for Good
mdpi.commdpi.com
Foundational Model vs. LLM: Understanding the Differences - Medium
Foundational models are generally more versatile and require less data, whereas LLMs are more specialized and demand extensive datasets.
medium.commedium.com
Top 10 AI Foundation Models Ranked: Google, Nvidia, OpenAI Lead ...
The report scores the world's top 10 AI foundation models for language, including Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock, IBM Granite and OpenAI GPT-4.
crn.comcrn.com
Foundation Model Vs Speech Foundation Model - aiOla
In this blog post, we'll give you an overview of both foundation models and speech foundation models, including their definitions, differences, ...
aiola.comaiola.com
Foundation Models vs. LLMs: Understanding the Core Differences
This blog will explain Foundation Models and LLMs in a way that's digestible and beneficial. We'll explain each model and its differences.
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A comparison of strengths and weaknesses of techniques used for SD ...
researchgate.netresearchgate.net
SWOT Analysis: Understanding Strengths, Weaknesses, Opportunities ...
sonary.comsonary.com
The strengths and weaknesses of human reviewers and machines ...
researchgate.netresearchgate.net
The Full Guide to Foundation Models | Encord
encord.comencord.com
Foundation models in robotics: Applications, challenges, and the ...
We explore how foundation models contribute to improving robot capabilities in the domains of perception, decision-making, and control.
sagepub.comsagepub.com
Real-World Robot Applications of Foundation Models: A Review
This paper provides an overview of the practical application of foundation models in real-world robotics, with a primary emphasis on the replacement of ...
arxiv.orgarxiv.org
Foundation models in robotics: Applications, challenges, and the ...
Foundation models may hold the potential to enhance various components of the robot autonomy stack, from perception to decision-making and ...
sagepub.comsagepub.com
How Foundation Models Are Transforming AI Adoption?
labellerr.comlabellerr.com
Looking for an introduction to Generation AI foundation models?
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On the Opportunities and Risks of Foundation Models (intro)
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Progress and opportunities of foundation models in bioinformatics
This table summarizes the model categories, targets, deep module types, and technical advancement of FMs for tackling biological problems (MA, ...
oup.comoup.com
Dual-Use Foundation Models with Widely Available Model Weights ...
This Report provides a non-exhaustive review of the risks and benefits of open foundation models, broken down into the broad categories of Public Safety; ...
ntia.govntia.gov
AI at the Forefront: Understanding the Latest Trends in Foundation ...
linkedin.comlinkedin.com
Gennaro Cuofano on LinkedIn: LLMs are fundamentally changing self ...
linkedin.comlinkedin.com
CES 2025: NVIDIA's 'World Foundation Model' aims at ... - YouTube
CEO Jensen Huang delivered the opening keynote on January 6, 2025, focusing on new developments in gaming, AI, robotics, and automotive technology.
youtube.comyoutube.com
Physical AI, world foundation models will move to forefront
WFMs will use data, text, images, video and movement to generate and simulate virtual worlds that accurately models environments and physical interactions.
constellationr.comconstellationr.com
NVIDIA Unleashes Cosmos: Revolutionary AI Platform for ...
NVIDIA launches Cosmos, an open-source AI platform featuring world foundation models and advanced tokenizers, delivering 8x compression and 12x faster ...
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AI Foundation Models to Augment Scientific Data and the Research ...
NASA IMPACT discusses how artificial intelligence foundation models can augment the science data and research lifecycles.
nasa.govnasa.gov
Multimodal foundation world models for generalist embodied agents
arxiv.orgarxiv.org
The Economic Case for Generative AI and Foundation Models ...
a16z.coma16z.com
Foundation Models Are The New Public Cloud - Scale Venture Partners
scalevp.comscalevp.com
Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous ...
In this paper, we investigate the techniques of foundation models and LLMs applied for autonomous driving, categorized as simulation, world model, data ...
arxiv.orgarxiv.org
NVIDIA's Groundbreaking Launch of the World Foundation Model
The World Foundation Model can quickly identify various traffic signs, markings, as well as other vehicles and pedestrians on the road. Through ...
latlonginfo.comlatlonginfo.com
A Survey for Foundation Models in Autonomous Driving - arXiv
This survey presents a comprehensive review of more than 40 research papers, demonstrating the role of foundation models in enhancing AD.
arxiv.orgarxiv.org
Prospective Role of Foundation Models in Advancing Autonomous ...
The application of FMs in autonomous driving holds considerable promise. For example, they can contribute to enhancing scene understanding and reasoning.
science.orgscience.org
CES 2025 - NVIDIA hosts opening party for World Foundation Models
WFMs are better at generating realistic video sequences and sensor data representations predicting future states of physical environments and ...
diginomica.comdiginomica.com
Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving
This paper delves into the critical challenge of forging VFMs tailored specifically for autonomous driving, while also outlining future directions.
harvard.eduharvard.edu
Autonomous Driving with Large Scale Foundation Models - Yu Huang
Below we categorize the foundation models' application in autonomous driving based on its grounding levels, from simulation (data synthesis), ...
medium.commedium.com
Automotive AI Foundation Model Technology and Application Trends ...
researchinchina.comresearchinchina.com
Connected and Automated Vehicles: Infrastructure, Applications ...
mdpi.commdpi.com
The Future of Robotics: Robotics Foundation Models and the role of ...
The growth trajectory of robotics foundation models is accelerating rapidly thanks to access to large, highly diverse, production-setting robotic data.
covariant.aicovariant.ai
Robotic Foundation Models are changing the way we build, buy ...
The true impact of this technology will be measured by how effectively it can be deployed and scaled in real-world scenarios.
scalevp.comscalevp.com
Foundation models and the future of robotics - Radical Ventures
Foundation models have transformed AI in the digital world — powering large language models (LLMs) such as ChatGPT and DALL-E. We've seen ...
radical.vcradical.vc
Real-world robot applications of foundation models: a review ...
tandfonline.comtandfonline.com
Robotics in the Era of Foundation Models - by Ted Xiao
substack.comsubstack.com
Foundation models for robotics require massive datasets spanning ...
researchgate.netresearchgate.net
Update #65: Foundation Models in Robotics and AI in the Media
substack.comsubstack.com
Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and ...
arxiv.orgarxiv.org
Foundation models assist in human–robot collaboration assembly ...
nature.comnature.com
19 Companies Pioneering AI Foundation Models in Pharma and ...
Below we summarized a number of companies building domain-specific foundation models for biology research and related areas, like chemistry.
biopharmatrend.combiopharmatrend.com
Why World Foundation Models Will Be Key to Advancing Physical AI
In the first NVIDIA AI Podcast of 2025, Ming-Yu Liu, VP of research at NVIDIA, discusses why world foundation models (WFM) will be key to ...
facebook.comfacebook.com
Market Map: Gen AI Companies with Foundational Models
substack.comsubstack.com
Are generative AI foundation models also model businesses? | S&P ...
spglobal.comspglobal.com
Foundation Models in Modern AI Development (2025 Guide) - viso.ai
viso.aiviso.ai
Daily Update: April 19, 2024 | S&P Global
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An overview of foundation models
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調査のまとめ
#### 世界基盤モデル（World Foundation Model）の概要と定義 世界基盤モデル（WFM）は、物理的なAIシステムの開発を目的とした高度なAIモデルであり、特に自動運転車やロボテ...
調査のまとめ
#### 世界基盤モデルの強みと弱みの比較 世界基盤モデル（World Foundation Models）は、AIの進化において重要な役割を果たしています。これらのモデルは、異なる環境をシミュレー...
調査のまとめ
#### 世界基盤モデルの今後の展望と課題 世界基盤モデル（World Foundation Model、WFM）は、人工知能（AI）の進化において重要な役割を果たす技術です。これらのモデルは、膨大...
調査のまとめ
#### 世界基盤モデルを動かすのに膨大な計算リソースが必要な理由 世界基盤モデル（World Foundation Model、WFM）を動かすには膨大な計算リソースが必要な主な理由は以下の通りで...
調査のまとめ
#### WFMはクラウド環境で利用できるか？ WFMは、クラウド環境で利用できるようになっています。 - NVIDIAは、Cosmos WFMをオープンモデルライセンスの下で提供しており、開発者...

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 65引用済み: 14総文献数: 198
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10
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    • 🏷世界基盤モデルとは？その概要と重要性
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    • 🏷各モデルの強みと弱みの比較
    • 🏷世界基盤モデルの応用事例と実績
    • 🏷今後の展望：技術の進化と課題
    • 🏷結論：世界基盤モデルがもたらす未来の可能性
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