Foundries と Navigators、AI は科学研究の費用をどう下げるか
Endura Therapeutics の Adrian Sanborn は、AI の科学への影響を二つに分けた。Foundries は次世代シーケンシング、高処理量顕微鏡、物理的自動化で実験測定費用を1桁下げ、Navigators は安くなった「思考」を意思決定と工程に使う。
Endura Therapeutics の Adrian Sanborn は、AI の科学への影響を二つに分けた。Foundries は次世代シーケンシング、高処理量顕微鏡、物理的自動化で実験測定費用を1桁下げ、Navigators は安くなった「思考」を意思決定と工程に使う。
Radical Numerics共同創業者兼CEO Eric Nguyenは、生物学的能力を高めるモデルは防御にも使えるとして、最先端研究のより積極的な推進を主張する。同チームのEvoとEvo 2は、Arc/Stanfordによる完全なファージゲノムの生成と機能するウイルスの合成に使われた。
GoogleのEmpirical Research Assistance(ERA)は、評価関数で表せる科学問題をGeminiに渡して解法を自動探索する。実験notebookの木を保持し、Upper Confidence Boundで枝を選び、毎回約10の変種を提案する。Gemini 2.0から2.5への進化で、全く使えない状態から優れた成果に変わった。
MIT Technology ReviewとTimes of San Diegoは15か月をかけ、2015年以来の移民死亡事例から監視塔近くの死亡の初の包括的地図と分析を作った。テキサス17郡の保安官事務所に記録を請求し、14郡から4000ページ超を得た。AnthropicのClaude APIで遺体発見地点の座標を抽出し、人が抽出例を確認した。
Hugging Face は2026年1~8月の観測レポートを公開した。Hub データでは、多くの月で中国の研究所が公開した最大モデルのパラメーター数が米国を上回る。中国の月間上限は7,540億~2兆7,800億パラメーター、米国は7か月中5か月が1,300億未満だった。
Hugging Faceブログは、AIの次の制約は知能でなくGPU稼働率だと指摘する。暦の時間で料金が発生するが計算中だけ生産するため、航空機の駐機費用と同じ構造を持つ。
推論費用が2023年初めの GPT-4 級の100万トークン約30ドルから、現在は1ドル未満、一部企業では0.10ドル未満に下がるなか、UC Berkeley の Aditya G. Parameswaran らはエージェント時代のデータシステムに For Agents、Of Agents、By Agents の三方向を提案した。
Jack ClarkはImport AI 455で、人の参加なしに後継モデルを自律学習するAI研究開発が2028年末までに現れる確率を約60%、2027年を約30%と見積もった。