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3 big AI trends to watch in 2024

1. Increased Accessibility: AI technology will become more user-friendly and accessible to a wider audience, making it easier for people to use AI tools in their daily lives.

2. Enhanced Nuance in AI Communication: AI will be capable of understanding and generating more nuanced and sophisticated communications, improving interactions between humans and machines.

3. Integration in Everyday Tasks: AI will be more deeply integrated into everyday tasks and technologies, helping to solve complex problems and improve efficiency in various domains.

1. アクセシビリティの向上: AI技術がよりユーザーフレンドリーで広い範囲の聴衆にアクセスしやすくなり、日常生活でAIツールを使いやすくなります。

2. AIコミュニケーションのニュアンスの向上: AIは、より微妙で洗練されたコミュニケーションを理解し生成できるようになり、人間と機械間の相互作用を向上させます。

3. 日常タスクへの統合: AIは日常のタスクや技術により深く統合され、複雑な問題を解決し、様々な領域での効率を向上させるのに役立ちます。

SLM(Small language models)

1. Accessibility and Affordability: Small language models (SLMs) can run on devices like smartphones offline, making AI technology more accessible and affordable.

2. Comparable Performance: Despite their smaller size, some SLMs developed by Microsoft researchers, such as Phi and Orca, perform as well as or better than larger models in certain areas.

3. High-Quality Training Data: SLMs use curated, high-quality training data, which allows for new thresholds in size and performance, paving the way for more research and innovation.

1. アクセシビリティと手頃な価格: 小型言語モデル（SLM）は、オフラインでスマートフォンなどのデバイス上で実行でき、AI技術をよりアクセスしやすく、手頃な価格にします。

2. 比較可能なパフォーマンス: より小さなサイズにもかかわらず、マイクロソフトの研究者によって開発された一部のSLM（例：Phi、Orca）は、特定の領域でより大きなモデルと同じくらい、あるいはそれ以上に性能を発揮します。

3. 高品質のトレーニングデータ: SLMは、厳選された高品質のトレーニングデータを使用し、サイズと性能の新しい閾値を可能にし、より多くの研究とイノベーションへの道を開きます。

Multimodal AI

1. Diverse Data Processing: Multimodal AI models can process and understand different types of data, including text, images, audio, and video, enhancing the capabilities of various technologies.

2. Enhanced Search and Creativity Tools: Technologies like Copilot benefit from multimodal AI, enabling richer, more accurate, and seamless search results and creative outputs, such as generating relevant information from images.

3. Applications in Design and Accessibility: Multimodal AI powers applications like Microsoft Designer for graphic design and supports the creation of custom neural voices, aiding in accessibility for individuals with vocal disabilities.

1. 多様なデータ処理: マルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、異なるタイプのデータを処理し理解でき、さまざまな技術の能力を向上させます。

2. 検索とクリエイティビティツールの強化: Copilotのような技術はマルチモーダルAIの恩恵を受け、画像から関連情報を生成するなど、より豊かで正確でシームレスな検索結果とクリエイティブな出力を可能にします。

3. デザインとアクセシビリティへの応用: マルチモーダルAIは、グラフィックデザイン用のアプリケーションであるMicrosoft Designerを動かし、発声障害のある人々のアクセシビリティを支援するカスタムニューラルボイスの作成を可能にします。

AI in science

1. Accelerating Scientific Discoveries: AI tools are being developed to speed up discoveries in fields addressing global issues like climate change, energy crises, and diseases.

2. Sustainable Agriculture: Microsoft researchers are creating AI-based tools for better weather prediction, carbon estimation, and sustainable agriculture practices, including chatbots to assist farmers directly.

3. Advances in Life Sciences: Collaboration on AI models for cancer research, drug discovery for infectious diseases, and development of new molecules for medicines, significantly reducing the time for scientific trials.

4. Materials Science Transformation: AI and high-performance computing are being used to find less toxic materials for batteries, showcasing AI's role in creating new materials with specific properties.

1. 科学的発見の加速: 気候変動、エネルギー危機、病気などのグローバルな問題に対処する分野で、発見を加速するためのAIツールが開発されています。

2. 持続可能な農業: マイクロソフトの研究者たちは、より良い天気予報、炭素推定、持続可能な農業実践のためのAIベースのツールを作成しており、農家が直接支援を受けられるチャットボットも含まれます。

3. ライフサイエンスにおける進歩: がん研究のためのAIモデル、感染症の新薬発見、新しい薬のための新分子の開発に関する協力、科学的試験の時間を大幅に短縮します。

4. 材料科学の変革: AIと高性能コンピューティングを使用して、バッテリー用のより毒性の低い材料を見つけるなど、AIが特定の特性を持つ新しい材料の作成に果たす役割を示しています。