Databricksは、ラベル付きデータを必要とせずにLLM（大規模言語モデル）のパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ「Test-time Adaptive Optimization（TAO）」の詳細を発表しました。これは現在、顧客に提供されています。（Will Knight/Wired）

ウィアード誌のウィル・ナイトの記事より： 「データブリックスは、ラベル付きデータを必要とせずにLLM（大規模言語モデル）のパフォーマンスを向上させる新しいアプローチであるTest-time Adaptive Optimization（TAO）について詳細を発表しました。現在、顧客向けに提供されています。最近のいくつかの革新を利用して、データブリックスは、顧客がきれいに整理されたデータを持っていなくても、AIモデルの知能を向上させることができるようにします。」