Golden Ten Dataは4月26日、MediaTekが3つのDimensity車載用チップをリリースしたと報じ、そのうちCT-X1は3nmプロセス、CT-Y1とCT-Y0は4nmプロセスを使用しています。 3つのチップは、Arm v9アーキテクチャ、内蔵HDR ISP画像プロセッサ、AIノイズリダクションやAI 3Aなどのサポート ロングインテリジェント画像最適化技術、および5G NTN衛星ブロードバンド技術に基づいていると報告されています。 その中でもCT-X1は、130億パラメータのAI大規模言語モデルに対応しており、憧れの主流大規模言語モデル(LLM)やAI描画機能を車内で実行することができます。

IT House の 6 月 14 日のレポートによると、マイクロソフトの研究者らは最近、主に生物医学研究で使用され、CT や X 線写真に基づいて患者の病理学的状態を推測できる LLaVA-Med モデルを実証しました。マイクロソフトの研究者が病院グループと協力して、マルチモーダル AI モデルをトレーニングするために生物医学画像テキストに対応する大規模なデータ セットを取得したと報告されています。データセットには胸部 X 線、MRI、組織学、病理学、CT 画像などが含まれており、比較的包括的にカバーされています。学習プロセス中、モデルは主に「そのような画像の内容の説明」と「生物医学的概念の説明」を中心に展開します。 Microsoft によれば、このモデルは最終的に「優れたマルチモーダル対話機能」を備え、「LLaVA-Med は、視覚に関する質問に答えるために使用される 3 つの標準的な生物医学データセットのいくつかの指標において、業界の他の最先端モデルを上回りました。」このモデルは現在オープンソースです。