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すべての AI 動向

今日 5 件

7月8日

水曜日

7月7日

火曜日

  2. 知能が無料になった後、エージェント向け・エージェント運用・エージェント構築のデータシステム

    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。

  4. Hugging Face と SkyPilot、外向き通信料ゼロのストレージ連携を公開

    Hugging Face と SkyPilot は連携を公開した。hf:// URL と既存の HF_TOKEN で Hugging Face Bucket または任意のモデル・データセット・Space リポジトリーを SkyPilot の作業にマウントし、20超のクラウド、Kubernetes、Slurm、ローカル環境で実行できる。

7月6日

月曜日

  1. PRX第4部：データ戦略

    Hugging FaceはPRXシリーズ第4部でデータ戦略を詳述した。公開・内部データを混ぜ、VLMで画像の長い説明を再生成し、ストリーミング学習用に変換する。Lanceで構築・選別、MDSでストリーミング学習を行う。Qwen3-VLへの変更後は学習中に文字のlatentを計算し、実測の処理量低下は約3～4%で、30日の学習が約1日延びる。

7月3日

金曜日

  1. Google DeepMindとA24、初の研究中心の提携を発表

    Google DeepMindとA24は初の研究中心の提携を発表した。複数プロジェクトで長期的な研究開発を進め、芸術家が新技術と作業手順の形成に参加する。GoogleはA24へ投資も行った。当初は最先端技術と次世代エンターテインメントを結ぶことに注力し、具体的目標と成果は時間とともに発展する。

7月2日

木曜日

7月1日

水曜日

  1. 2026 BAIR 大学院生紹介、Berkeley AI 博士卒業生の進路

    Berkeley Artificial Intelligence Research（BAIR）は2026年の博士卒業生を公表した。ロボティクス、LLM 推論、コンピュータービジョン、生成モデル、AI 安全、AI for Science を研究し、進路は OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon など、UCLA・Chicago 大学の教員、独立起業を含む。

6月30日

火曜日

6月27日

土曜日

6月25日

木曜日

  1. Google、線形弾性キャッシュでクラウド費用を改善、ページ退避をスキーレンタル問題に

    Google Research は線形弾性キャッシュを提案した。ページ退避をスキーレンタル問題として扱い、浅い決定木で TTL を予測して容量を動的に変え、総保有費用を最小化する。Spanner 本番で数か月運用し、メモリーを15.5%削減、ミスは5.5%増にとどまり、TCO は約5%下がり、実際の I/O 費用影響は0.5%だった。複数の公開キャッシュトレースでも検証した。

  2. Google Research、推論がLLMのパラメトリック知識の想起を開く仕組みを研究

    Google ResearchのCOLM 2026論文は、単純な1段階の質問でも、推論過程が通常は想起できない事実知識を引き出すと示した。Gemini-2.5 FlashとPro、Qwen3-32Bで確認した。追加トークンが「計算バッファー」になることと、関連事実を先に出して正答へ意味的に準備する「事実プライミング」の2機構を発見した。中間事実の自己生成には幻覚リスクもある。

6月24日

水曜日

6月23日

火曜日

  1. Mistral、文書解析モデル OCR 4 を公開

    Mistral は OCR 4 を公開した。文字抽出に加え、境界ボックス、ブロック種別、ページ・単語ごとの信頼度を返す。170言語に対応し、単一コンテナで自社運用できる。600超の文書で独立した評価者による盲検評価を行い、平均72%が OCR 4 を好んだとする。OlmOCRBench は85.20、OmniDocBench は93.07だが、両基準の採点方式には既知の限界があると注意する。

6月17日

水曜日

  2. Google Earth AI、英国農地の細かな生態特性を描くベクトルデータを公開

    Google ResearchはFarmscapes 2020の高解像度ラスターマップを、生け垣、石垣、低木林の扱いやすい一覧に変えたベクトルデータを公開した。英国の13万平方キロメートル超を対象とする。世界の衛星画像3億枚超で事前学習したRSF Vision-Transformerを約247平方キロメートルの注釈で微調整し、Polsby–Popperコンパクト性スコアで森林、木の集まり、生け垣を区別する。線状特性の閾値は0.5未満だ。

6月16日

火曜日

6月13日

土曜日

  1. Google、AI が皮膚の問題の理解を助ける方法を研究

    Google は二つの研究を公表した。2,345人の調査では、AI を使った参加者の62%超が皮膚の状態の名前を挙げようとし、対照群は41%だった。正解率は23%で、対照群の8%の約3倍。もう一つの混合手法研究は、自分の皮膚の問題にツールを使う方法、理解の変化、医師との対話の違いを調べた。一方、次の受診行動を判断する支援は限定的だった。

  2. Google、退役Pixel2000台によるUC San Diegoの低炭素計算基盤を支援

    UC San DiegoはGoogleの支援で、退役したPixel2000台の基板からデータセンターを作り、数百人の学生・教員に安価で低炭素のクラウド計算を提供する計画だ。SPECでは25～50台が現代的サーバー1台に相当し、Kubernetesで管理する25～50台のクラスターにまとめる。2026年秋の稼働を予定する。

6月11日

木曜日

6月10日

水曜日

6月9日

火曜日

6月8日

月曜日

6月5日

金曜日

6月4日

木曜日

  1. Google、洪水予測の水文モデリング枠組みをオープンソース公開

    Google Researchは水文モデリング枠組みをGitHubでApache 2.0として公開した。各国の気象・水文機関がAI洪水予測を業務に組み込める。PyTorchを使うPythonパッケージで、LSTMを採用し、Caravanデータで学習・微調整できる。対話型のチュートリアルnotebookと動画も付属する。

5月29日

金曜日