AI を読む 大規模会議モデル（LMM）を立ち上げ、コンテキストウィンドウを単一の会議から数千の会議に拡大しました。
「以前は、会議の概要は雑誌の記事のようなもので、興味深いものでしたが、他のものと結びつくことはほとんどありませんでした。Readの共同創設者兼CEOであるDavid Shimは、「Read's LMM」の発売により、会議は本の中の章のようなものになり、次に何が起こるかについては文脈が重要な役割を果たすようになりました」と述べています。
本日、ReadのLMMで実現したイノベーションの可用性についてお伝えします。
LMMの適用会議へのLMMの適用:あなたに代わって出席した、または共有された会議を読んで、過去24時間のことを強調し、今後の会議に備えるためのパーソナライズされたポッドキャストを生成します。朝の通勤中にデイリーリードを聞いて、その日の準備をしましょう。デイリー・リード・ポッドキャストのサンプル。
Read では、共有している会議だけでなく、何千件もの会議にアクセスできるため、トピックに基づいてよくある質問を見つけることができます。Read では、参加者からの人気や反応に基づいて、過去および将来の会議から回答を引き出すことができます。
1 回の会議でアクションアイテムのリストを作成することはできますが、進捗状況や実施状況を追跡することはできません。ReadのLMMはアクションアイテムを特定し、何千もの会議をざっと見てアクションアイテムを決定し、それらのアクションアイテムのステータスをリアルタイムで更新するアシスタントを作成します。
ReadのLMMは、単一の会議概要ではなく、会議からどのトピックに関心があるかを学習し、何千ページにも及ぶ会議を検索して、パーソナライズされたFor You Pageを生成します。このページでは、自分の会議の内容だけでなく、チームや会社全体で共有されている内容も取り入れて、トピック、チーム、またはワークスペースを360度見渡すことができます。
Read AI の LMM は会議だけにとどまらず、本日、カレンダーの追加を導入します。Read's LLM にカレンダーを組み込むことで、Read は過去のエンゲージメントスコアとセンチメントスコアを使用して、会議参加者に会議をスケジュールする最適なタイミングを透明性を持って提供できるようになりました。
トークンの制限やコンテキストウィンドウを突破することで、1 回の会議にとどまらない拡張が可能になったことで、Read は新しい会議方法を導入できるようになりました。
「大規模言語モデル（LLM）だけでは、コンテキストウィンドウと操作性に制限があります。Readの共同創設者兼エンジニアリング担当副社長であるRobert Williamsは、こう語ります。最大規模の公開モデルは約10万語に制限されており、これは約10回の会議に相当します。一方、Read AIのLMMは100倍大きいコンテキスト向けに設計されています。「ReadのLMMは会議の連合体であり、過去および将来の会議のコンテキストを取り入れて、他の市場を飛躍的に上回るコンテキスト化を可能にします。」
Read は、1 億分を超える会議を記録するシステムです。現在までに測定された会議記録システムには、 Zoomが企業をエッセンシャルアプリとして選択、 Google が Meet アドオンのローンチパートナーとして Read を採用しました、および マイクロソフトアズールとのパートナーシップ。LMMの導入により、Readは生産性AIの記録システムとしての地位を確立しつつあります。
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