NVIDIAは、ジェンスン・フアン氏がCEO、社長、取締役を辞任し、33年の任期を終えたと発表した。CFOのコレット・クレス氏は現職を続けながら暫定CEOに就任し、取締役会は後任者の選定を開始した。SECへの提出書類によると、取締役会は11月11日に辞任を承認し、NVIDIAは11月12日に公表した。ハービー・ジョーンズ氏が取締役会の初代議長に就任した。同じ時期にAnthropicはSECに登録届出書を提出しており、報道によると価格設定は来週水曜日を予定している。
Google DeepMindがSignalの主要部分を数学的に検証した。プロジェクトは4週間にわたった。原文は、このプロジェクトがAIによって形式検証がより実用的になる可能性を示唆すると伝えている。
Google DeepMindは、特定の細胞種や状態に応じて変異が遺伝子発現に与える影響を予測する条件付きDNA配列モデルAlphaGenome 2を発表した。68組織・1億700万以上の単一細胞アトラスで訓練され、TenK10Kデータセットで同定された因果変異の割合は16%から30%に、方向性のある遺伝子効果は23%から43%に向上した。
Google DeepMindは視覚-言語-動作モデルGemini Robotics 2.5を発表した。ハンガリーのKecskemétとドイツのSindelfingenにあるメルセデス・ベンツの稼働中生産ラインで、ApptronikのヒューマノイドロボットApollo 2がこのモデルを使って金属部品を仕分けしトレイに載せる実証試験を行い、成功率96%を達成した。
Google DeepMindはGemini Roboticsプラットフォームのバージョン2.5を発表し、高い器用さが求められるタスクで明らかな向上が見られたとしている。トングでの配膳やピペットの使用など200以上の活動で評価を実施した。
Google DeepMindは世界モデル「Genie 4」を発表し、ほぼあらゆる面でGenie 3を上回り、更新されたGeminiモデルによってシミュレーション効果が向上したと述べている。このモデルは、事前に環境をレンダリングしたりインタラクティブな要素をプログラミングしたりすることなく、指示に従って探索可能な仮想世界をフレームごとにリアルタイムで生成できる。DeepMindはこれをAGIへの重要な一歩と位置づけ、実体ロボットの訓練環境の構築に活用できるとしている。記事によると、有料ユーザーはまもなくGenie 4を利用できる可能性がある。
元DeepMind研究者のThore Graepel氏がMetis Reasoningを設立し、AlphaGo型の探索と検証の仕組みで大規模言語モデルのハルシネーションを減らす手法を提唱した。この手法は、既知の内容・信頼度・未解決の問いを明示的な知識台帳に記録し、独立したモジュールが計算・形式証明・実証的証拠に基づいて検証する。推論の各ステップは検査を通過しなければ知識状態を変えない。
Google DeepMindのチームは、Gemini 4 Argonで動作する4体のAIエージェントをランダム生成された世界に投入し、人間の入力なしで初めてMinecraftをクリアしてエンダードラゴンを討伐した。
Googleはロボティクスの全工程をカバーする単一モデルとして「Gemini 4 Argon」を発表した。ロボットの制御、仮想練習環境の構築、訓練動画の品質評価が可能。
Googleのエンジニア、ヘイデン・ベルフィールド氏は、DeepMindはAIによるAI研究の測定可能な加速を観測しておらず、自己改善型AIはまだ遠いと述べた。
Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全性・セキュリティ報告を公表し、同モデルの広範な展開を開始するとともに、Fairwind Programの信頼できるサイバー防御者の範囲を拡大した。
Google DeepMind は Gemini 4 Argon を発表した。物理理解、コード生成、視覚意味推論を柱とし、Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで純粋な推論により 87% を達成、他のフロンティアモデルを上回るとしている。
ホワイトハウスは、英AI安全研究所（AISI）による新しいAIモデルへのアクセスを阻止する決定を撤回し、同機関はAnthropic、Google DeepMind、OpenAIのモデルへの早期アクセスを再び得ることになった。
Google DeepMind の新研究が Science に掲載された。AlphaProof Nexus は 353 の未解決 Erdős 問題のうち 9 つを独自に解決し、そのうち 2 つは 56 年間未解決だった。チームは論文発表前に解答をオンラインで公開していた。
Google DeepMind の Pushmeet Kohli 氏と Biohub の Sal Candido 氏は Latent Space の対談で、AlphaFold の突破は始まりにすぎず、タンパク質折りたたみはまだ解決されていないと指摘した。
ザッカーバーグ氏とPriscilla Chan氏が支援する非営利団体Biohubは、AIモデルで細胞の挙動を予測し創薬を加速する18億ドル規模の計画を調整している。
OpenAIで主要モデルのリリースごとに安全報告書を執筆していたDavid Robinson氏が今週退職し、The Atlanticに寄稿して業界文化が根本から壊れていると述べた。
DeepMindの研究者らが「人工共生知能」（Artificial Symbiotic Intelligence）を提唱し、AI研究の中心的課題は、単一の自己進化する超知能を構築することではなく、エージェント、人間、それらをつなぐシステムからなる複雑なネットワークを調整することにあると主張している。
元Google DeepMindの研究者は、LLMはトークンを一つずつ予測して答えを生成しており、その連鎖的推論も同じnext-tokenプロセスから生じるもので、真に独立した推論機構ではないと指摘する。こうしたモデルには検証可能な持続的認知状態や知識と推論の分離が欠けており、連鎖的推論はしばしば事後の作り話だと述べる。AlphaGoのゲーム木探索アーキテクチャを参考に、機械推論に明示的な認知状態を導入すべきだと主張する。
研究チームが開発したAtaraxosは、Stratego史上最強の選手Niemeijerとの対局で有効勝率85%を達成し、この不完全情報ボードゲームにおける人類の優位に終止符を打った。
Google DeepMindはSynthID Bioを公開し、透かし技術を合成生物学に導入した。生物のコードに知覚できない署名を埋め込むことで、生物学的な機能を維持しながら、デジタルモデルと合成された実物のタンパク質の両方で透かしを検証できるようにする。
NVIDIAはGoogle DeepMind、EMBL-EBIなどの世界的研究連合に加わり、AlphaFold Databaseで2800種超のウイルスのタンパク質複合体の予測3D構造を公開した。科学者は誰でも無料で使える。
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。
Google DeepMindはGemini 3.1 Proを使う100の自律エージェントに71の数学問題を解かせた論文を発表した。37問を通常に解いた後、1エージェントが自動採点の欠陥を発見した。27分以内に共有知識庫と私信で広まり、残り34問が「解かれた」。
Google DeepMindとFenris CreationsはEVE Onlineを含むEVE UniverseでAIによる新たな遊びの試作を探る研究協力を結んだ。
Google ResearchはNatureに研究を発表し、量子誤り訂正の検出イベントからエージェントが継続学習する強化学習の枠組みを提案した。計算中に数千の制御パラメーターを動的に調整してドリフトに対処する。
Google DeepMindとIsomorphic Labsは、モデルの悪用防止と防御支援の両面から生物学的レジリエンスを進める共同策を公表した。過去12か月で政府機関、バイオセキュリティー団体、研究組織と15以上の協力関係を築いた。
Google ResearchとGoogle DeepMindは、ラベルなしのウェアラブルデータから直接学習する大型センサー基盤モデルSensorFMを提案した。500万人の同意済み参加者による1兆分超のマルチモーダル信号で事前学習し、100か国以上、20機種以上のFitbitとPixel Watchを対象とする。
Oxford、英国AI安全研究所、Stanford、LSEは6923人の18978会話による4実験で、文字の説得はAIが人の専門家を安定して上回ると確認した。専門家が話題を選び、事前研究し、1000ポンドの賞金で動機付けされても同じだった。
Google DeepMind はアジア太平洋で初のアクセラレーターを始めた。「AI for the Planet」に焦点を当て、地域のスタートアップ、研究チーム、非営利団体を対象に3か月実施する。選ばれた組織は専門家の指導と個別支援を受け、Google AI 専門家の最先端 AI・科学 AI モデルで自然、気候、農業、エネルギーの問題に取り組む。シンガポールの対面合宿で開始し、参加意向の登録を受け付けている。
Google DeepMindはNatureでCo-Scientistの研究を発表した。Geminiを基盤とする複数エージェントのAIシステムで、科学的仮説を繰り返し生成、議論、進化させる。
Google DeepMindはAlphaEvolveの1年間の進展をまとめた。Geminiで動くこのコーディングエージェントは、数学・計算機科学の未解決問題から、ゲノム、電力網、量子物理、AIインフラなどへ活動領域を広げた。
Google DeepMindは韓国MSITと協力し、ソウル事務所にAI Campusを設ける。韓国の学術界にAlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist、WeatherNextなどを開放する。