StorjがCUDOSと提携し、クラウドストレージとコンピューティングソリューションを強化

情報検索強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を専門的なビジネスアプリケーションに統合するための重要な手法として浮上しており、モデルの応答に独自のデータを注入することを可能にします。概念実証（POC）フェーズでの効果的な実施にもかかわらず、開発者はRAGを本番環境に移行する際に、しばしば大幅な精度の低下に直面します。この問題は特に、与えられたクエリに対して最も関連性の高いコンテキストを正確に取得することを目的とする検索フェーズで顕著であり、このメトリックはコンテキストリコールとして知られています。本記事では、埋め込みモデルをカスタマイズおよび微調整することによってコンテキストリコールを向上させるための戦略を掘り下げ、RAGの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを改善する方法について説明します。 RAGは主に2つのステップで動作します：検索と生成。検索フェーズでは、モデルがテキストをベクトルに変換し、インデックスを作成し、これらのベクトルを取得して再ランク付けして、トップマッチを特定します。しかし、このフェーズでの失敗は、関連するコンテキストの見逃しにつながり、コンテキストリコールの低下と生成出力の精度の低下を引き起こす可能性があります。効果的な解決策の1つは、テキストデータ間の関係を理解するように設計された埋め込みモデルを調整し、使用されるデータセットに特有の埋め込みを生成することです。この微調整により、モデルは類似の文に対して類似のベクトルを生成できるようになり、クエリに対して非常に関連性の高いコンテキストを取得する能力が向上します。 コンテキストリコールを改善するためには、モデルが遭遇するクエリの種類を反映した特注のデータセットを準備することが不可欠です。これには、知識ベースから多様な質問を抽出し、変動性のためにそれらを言い換え、関連性に基づいて整理することが含まれます。さらに、評価データセットを構築することで、モデルのパフォーマンスを現実的な設定で評価するのに役立ちます。情報検索評価者を使用することで、開発者はRecall@kやPrecision@kなどのメトリックを測定し、検索の精度を評価できます。最終的に、埋め込みモデルの微調整はコンテキストリコールの大幅な改善につながり、RAGが本番環境で正確かつ信頼できるものであり続けることを保証します。

Thetaは、韓国の主要な学術機関であるソウル国立大学（SNU）との重要な提携を発表し、EdgeCloudプラットフォームを通じてAI研究を強化します。このコラボレーションは、環境AIとIoTシステムの専門家であるヒョンシン・キム准教授が指導するSNUのAIoTラボに特に利益をもたらします。提携の目的は、Thetaの高度なハイブリッドクラウドGPUリソースを活用して、AIを活用したヘルスケアの革新やリアルタイムデータ処理などの分野での研究を加速することです。1946年に設立されたSNUは、さまざまな分野での卓越性が認められ、アジアのトップ大学の一つとして常に評価されています。 6月にEdgeCloudが立ち上げられて以来、Thetaは米国および韓国の学術界で注目を集めており、オレゴン大学やKAISTなどのいくつかの著名な機関と提携しています。SNUのAIoTラボはすでにこの分野で顕著な貢献をしており、キム教授が指導する取り組みは多くの賞や高インパクトの研究助成金を受賞しています。最近の成果には、大規模な会議やコンペティションでの表彰が含まれており、ラボのAIおよびIoT技術の進展へのコミットメントを示しています。Thetaのインフラの統合は、データプライバシーとリアルタイムの健康情報を優先する適応モデルの開発におけるラボの能力をさらに向上させると期待されています。 キム教授は、このコラボレーションに対する熱意を表明し、Thetaの分散型AIインフラがGPUの風景を再定義し、環境AIおよびIoTアプリケーションにおける画期的な進展を可能にすると強調しました。この提携は、Thetaが世界クラスのAI研究を支援するというコミットメントを強化するだけでなく、アジアおよび北米のトップレベルの機関をさらに取り込むという野望を持つ企業としての地位を確立します。Thetaがその影響力を拡大し続ける中、SNUとのコラボレーションは、AIおよびIoT分野での革新的な実世界アプリケーションを促進するための重要なステップを示しています。

AIとブロックチェーンの交差点におけるエキサイティングな展開として、VentureMind AIはTheta EdgeCloudとの提携を発表しました。このコラボレーションは、Thetaの分散型で低遅延のコンピューティングおよびストリーミングリソースを活用し、VentureMind AIの能力を強化することを目的としています。EdgeCloudを統合することで、VentureMind AIはAIツールをスケールアップし、ビデオレンダリングを最適化し、リアルタイムのロボティクス制御を提供できるようになり、建設やセキュリティなどの分野でのサービス提供を大幅に改善します。この提携は、AIの革新と分散型金融、先進的なロボティクスを融合させる包括的なエコシステムの構築に向けた重要なステップを示しています。 VentureMind AIは、ユーザーがAIツールをNFTとして作成、鋳造、取引できる先駆的なプラットフォームであり、独自の所有権と収入の可能性を提供します。このプラットフォームには、ユーザーがトークン化されたコミュニティを立ち上げ、市場形成活動を管理できるカスタム自律エージェントビルダーも備わっています。2023年6月の設立以来、EdgeCloudは、ソウル国立大学やGenAI search Linerなどの企業がそのインフラを利用してAIの研究と応用を進める中、学術および企業の両方で注目を集めています。 Theta EdgeCloudの統合により、VentureMind AIはAI、ロボティクス、Web3の分野での可能性を再定義する準備が整いました。この提携は、AIの革新のためのスケーラブルなコンピューティング、信頼性のあるロボティクス制御、コスト効率の高いビデオ処理、NFTおよび自律ツールのための強化された統合を促進します。Jermaine Anugwomによって設立されたVentureMind AIは、専門的なAIツールのコレクションから、ブロックチェーン技術とトークノミクスを統合した堅牢なプラットフォームへと急速に進化し、新興のWeb3の風景におけるリーダーとしての地位を確立しています。

農業におけるIoT技術の統合は、この分野を変革し、農家が生産性と持続可能性を向上させるための情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を行えるようにしています。世界のスマート農業市場は、2026年までに200億ドルに達する見込みで、農場におけるIoTソリューションの採用が増加しています。これらの技術は、作物や家畜の管理のさまざまな側面を最適化し、農家がコストを削減しながら収穫量と環境管理を改善するのに役立ちます。IoTデバイスが普及するにつれて、資源管理の自動化や天候や土壌条件などの重要な要因に関するリアルタイムデータの収集など、重要な利点が提供されます。 気象ステーションや土壌センサーなどのIoTデバイスは、スマート農業において重要な役割を果たします。気象ステーションは、温度、湿度、降水量に関する重要なデータを提供し、農家が灌漑や植え付けのスケジュールをタイムリーに調整できるようにします。土壌センサーは、湿度レベルに関するリアルタイムの洞察を提供し、水の使用と肥料戦略を最適化します。さらに、家畜監視用の首輪は、動物の健康と位置の積極的な管理を保証します。リアルタイムデータに基づいて灌漑や資源の分配を自動化することで、農家は資源を節約し、作物の健康を向上させ、最終的には収益性を高めることができます。 Chirpのプラットフォームは、これらのIoTデバイスを単一のダッシュボードから管理される統合システムに組み込むことで、これらのデバイスの効果を高めます。ブロックチェーン技術の導入は、データ管理をさらに強化し、IoTデバイスによって生成される膨大な情報の安全で改ざん不可能な保存と追跡を保証します。ChirpのBlackbirdマイナーは、これらのデバイスに長距離接続を提供し、個別のインターネット接続なしで広範囲にわたる信頼性の高いデータ伝送を可能にします。このIoT技術のシームレスな統合により、Chirpは農家にとって重要なパートナーとして位置づけられ、彼らが課題に取り組み、進化する農業の風景における新しい機会を活用できるようにします。

デジタル通貨グループ（DCG）は、バリー・シルバートの指導の下、ビッテンソールの分散型AIネットワーク内での革新を促進することを目的とした新しい子会社ユマを正式に立ち上げました。ユマの使命は、スタートアップや企業に分散型フレームワーク内で人工知能を開発、訓練、利用するために必要なリソースを提供することです。ビッテンソールのエコシステムの中心には、参加を促進するために貢献者に計算能力と作業の質に対して報酬を与える$TAOトークンがあります。このモデルは、効率性を促進するだけでなく、ユーザー間のコラボレーションを育むことにもつながり、大手テクノロジー企業が支配する従来の中央集権型AIシステムに対する魅力的な代替手段となっています。 ユマは、ビッテンソールネットワークを通じて報酬を得ることができるさまざまなAI駆動プロジェクトをサポートするように設計されています。同社は、スタートアップや確立された企業向けのアクセラレータープログラムと、新しいプロジェクトの立ち上げを支援するサブネットインキュベーターという2つの異なるパートナーシップモデルを提供しています。ユマは、初期のサブネットインキュベータープログラムを通じて、Sturdy、Masa、Score、Infinite Gamesなどのいくつかの企業とすでに提携を結んでいます。さらに、Foundryと協力してS&P 500 Oracleサブネットを立ち上げ、分散型AIの周りに強力なエコシステムを構築するというコミットメントを示しています。 ビッテンソールの共同創設者であるジェイコブ・スティーブスが指摘したように、このプラットフォームは高度なAI機能へのアクセスを制限する従来のトップダウンアプローチに対する競争力のある代替手段を提供するために作られました。DCGのビッテンソールへの関与は2021年に遡り、その資産管理部門であるグレースケールは、それ以来ビッテンソールトラストと分散型AIファンドを導入し、ビッテンソールは後者の21％を占めています。この戦略的投資は、人工知能とデジタル所有権の未来における分散型ネットワークの重要性が高まっていることを強調しています。

DIMO財団は、現代の車両エコシステムの相互運用性と分散化を強化することを目的としたMATT3Rとの重要なパートナーシップを発表しました。このコラボレーションは、データ収集、検証、アクセスの改善により、人工知能（AI）および自律走行車（AV）モデルの開発を加速することを目指しています。MATT3Rは、Digital Infrastructure Inc.に続いて、DIMOエコシステムに完全に統合する最初の企業となり、DIMO SDKを利用し、ユニークなビデオデータセットを収集するための新しいハードウェアデバイスを導入します。この取り組みは、さまざまなデータタイプを促進し、開発者のためにより相互接続された環境を作成することを目的としたDIMOプロトコルの拡張における重要なステップを示しています。 コンピュータビジョンの分野では、視覚データを解釈する能力が自律走行車の進歩に不可欠です。しかし、AIモデルのトレーニングに必要な広範で高品質なデータセットの取得には大きな課題があります。MATT3Rは、K3Yデバイスを通じてユーザーが自分の車両からデータを収集し、共有できるようにすることでこの問題に対処します。このデバイスは、視覚データとセンサーデータを集約し、それを開発者が使用できるようにカテゴライズおよびラベル付けします。クラウドソースアプローチを活用することで、MATT3Rは開発者に現実のシナリオの幅広いアクセスを提供し、AIおよびAVモデルの堅牢性を向上させるとともに、ユーザーのプライバシーと個人データに対する制御を確保します。 このパートナーシップには、MATT3RのモバイルアプリケーションConsol3へのDIMO SDKの統合も含まれており、既存のDIMOユーザーと新しいユーザーの両方にシームレスなアクセスを提供します。この統合は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、開発者とユーザーの間の相互に利益をもたらす関係を促進します。MATT3Rが11月にK3Yデバイスのプレセールを開始する準備を進める中、このコラボレーションは、AIおよびAVモデルのトレーニングの効率と質を世界規模で向上させる信頼できるデータエコシステムを創出することを約束します。DIMOプロトコルの検証フレームワークは、収集されたデータの整合性をさらに保証し、自動車技術における分散型の未来への道を切り開きます。