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#データ・学習

今日 2 件

10月1日

木曜日今日2 件

  1. NVIDIA AI ファクトリーが投資収益を最大化する方法：高スループット、長寿命、汎用性

    NVIDIA は、AI ファクトリーの投資収益はメガワット当たりの生産能力、ハードウェアの使用寿命、トークン需要の三つの要因で決まるとし、Vera Rubin NVL72 を例に、メガワット当たりのスループットが GB300 NVL72 の 30 倍以上、DeepSeek V4 Pro での 100 万トークン当たりコストが最大 45 分の 1 になると述べている。

  2. Microsoft Research、機械学習で電力網の宇宙天気リスクを予測　米国の66,935変電所を対象に

    Microsoft Researchは、L1での太陽風観測、AE指数とDst指数の予報、各地の地質の電気伝導率データを使うエンドツーエンドの機械学習パイプラインを開発した。米国本土の66,935変電所について、30〜60分先の局地的な宇宙天気リスクを推定する。

9月30日

水曜日

9月29日

火曜日

  1. NVIDIA、表形式予測の基盤モデルKumo Tabularを公開

    NVIDIAはオープンソースの表形式基盤モデルKumo Tabularを公開した。ラベル付きの表の行を入力すると、学習、調整、特徴量設計なしに、単一の順伝播で新しい行のラベルを予測し、分類と回帰に対応する。28M〜215Mの3サイズを提供し、人工合成の表のみで事前学習した。商用利用可能なOpenMDW-1.1ライセンスを採用し、TabArena、BeyondArena、TALENT、ScoringBenchの4ベンチマークで首位だった。

  2. Microsoft Research、Quineを公開：生物学の複雑さを扱うAI研究システム

    Microsoft Researchは生物学の複雑さを扱うAI研究システムQuineを公開した。配列、構造、機能、細胞状態、画像などのマルチモーダルデータで学習した生物世界モデルと、モデル、科学ツール、文献、実験担当者をつなぐ対話型ハーネスから構成される。

9月28日

月曜日

  1. Amazon Textractアダプターのライフサイクルを複数アカウント間で自動管理

    AWSはAmazon Textractアダプターのライフサイクルを複数アカウント間で自動管理する手法を公開した。アダプターIDをAWS Systems Manager Parameter Storeへ外出しすることで、本番環境の参照を停止やアプリ再配置なしに更新できる。従来数時間から数日かかっていた調整を数秒へ短縮する。

9月26日

土曜日

9月25日

金曜日

9月24日

木曜日

9月23日

水曜日

  1. NVIDIA検証エンジニアSakeena Fiza、ハードウェアを大規模に成功させる方法

    Sakeena FizaはNVIDIAのデータセンターシステム研究室で、量産前の新製品のハードウェア検証を担当する。印象深い瞬間の一つは、Rubin GPUが初めてシステム上で認識されたときだ。検証を事件解決にたとえ、顧客が見つける前に問題を発見・再現することを目指す。トレー、ラック、クラスターから顧客のAI工場まで全工程を扱う。

9月22日

火曜日

9月21日

月曜日

  1. Microsoft、逆合成モデル RetroChimera を公開、Nature に掲載

    Microsoft は Nature で逆合成予測フレームワーク RetroChimera を発表し、実装とウェイトを公開した。Transformer の R-SMILES 2 と GNN ベースの NeuralLoc を組み合わせ、学習型アンサンブルで両者の予測を再順位付けする。盲検試験では化学者がその一段階反応予測を好んだ。

9月16日

水曜日

9月11日

金曜日

9月10日

木曜日

9月8日

火曜日

9月4日

金曜日

  1. Google Research、集団をまたぐポリジェニックリスクスコアの転移学習を研究

    Google Research は UK Biobank の欧州系集団と Biobank Japan の約20万人の日本人データで、八つの臨床指標について PRS の集団間転移を評価した。対象集団が15,000人以上では、その集団専用モデルが欧州データとの混合訓練を上回る。一方、遺伝的相関が強い形質では、対象が25,000～40,000人超になるまで欧州データの利点が続く。

  2. GoogleとHHMI Janeliaら、雄ショウジョウバエの完全な脳コネクトームを公開

    Google ResearchはHHMI Janelia、ケンブリッジ大学などと協力し、Cellに論文を発表して、雄ショウジョウバエの脳と中枢神経系の完全なコネクトームを公開した。166,000超のニューロンと1.25億のシナプス結合を含み、ニューロン数ではこれまでで最大の脳地図である。

9月3日

木曜日

9月2日

水曜日

9月1日

火曜日

8月28日

金曜日

  1. Google Earth AI、地理空間モデリング全工程を自動化するPPEを導入

    Google ResearchはGoogle Earth AIに実験的研究機能Planetary Prediction Engine（PPE）を導入した。自然言語の質問に基づき、地理空間データの発見、特徴量設計、モデル学習と評価を自律的に進め、報告を生成する。数週間の手作業を要したデータ処理を数分に縮める。

8月27日

木曜日

8月26日

水曜日

8月25日

火曜日

8月22日

土曜日

  1. Google、ウェアラブルデータから候補を選ぶBiomarker Discovery Frameworkを公開

    Googleは、人の監督の下で候補バイオマーカーの優先付けを反復研究として進める複数エージェントのBiomarker Discovery Frameworkを公開した。3コホートの計9279観測から、精神的健康の候補41件と代謝の候補25件を自動発見した。睡眠時間の変動とPHQ-8重症度の関係（ρ = 0.252）などを含む。

8月21日

金曜日

8月19日

水曜日

8月18日

火曜日

8月14日

金曜日

  1. Hugging Face、2026年夏のオープンソースモデル観測レポートを公開

    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。

8月13日

木曜日

8月12日

水曜日

  1. Google Research、大型モデルの事実の難点は記憶より想起と報告

    Google ResearchはWikipedia事実2150件のWikiProfileで13モデルを評価した。Gemini-3-ProとGPT-5は95～98%を記憶していたが26～34%を直接想起できず、思考ありでも11～12%失敗した。最先端モデルの誤りは知識不足よりアクセス不足によるとし、難点が知識獲得から活用へ移ると指摘する。