AIの数学を変更すればハードウェア要件を大幅に削減できると研究者が示す
新しい研究は、AIモデルの基盤となる数学を再定式化することで、AIハードウェアに対するメモリとストレージの要求を大幅に削減できることを示している。
新しい研究は、AIモデルの基盤となる数学を再定式化することで、AIハードウェアに対するメモリとストレージの要求を大幅に削減できることを示している。
研究者らは役割モデルへのプロンプトインジェクションを悪用し、LLMの安全対策を回避して、薬物合成の手順を含む有害な内容を抽出した。
The Register は、データが生成・消費される場所のより近くでAIアプリケーションを実行する方向への企業の転換を説明しています。
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