学習側の知見：データセットの構築、合成データ、事前学習と事後学習の手法、計算資源と学習コスト。
黄仁勋氏のNVIDIA退任を受け、アジア各国政府が相次いで反応した。韓国科学技術情報通信部は、NVIDIAが韓国向けに先進GPU 26万基を供給すると改めて表明し、AI共同プロジェクトを継続すると述べたほか、政府のAI戦略委員会は影響を評価するため緊急会合を開いた。中国外交部は関連するスパイ疑惑を否定し、ロイター通信によると、NVIDIAの制限対象プロセッサに依存する30億ドル超の中国AI計算プロジェクトが不確実性に直面している。シンガポール当局はMegaspeedと他6人について調査を開始し、台湾と日本の当局者は注視していくと述べた。
非営利研究機関Unemployment LabsのWill DePue氏がDeepSeek、Moonshot AI、MiniMax、Ant Groupのオープンソースモデルの重みを分析したところ、Kimi K3やDeepSeek V4などのモデルにBlackwellチップで訓練した痕跡が見つかった。同チップは中国への輸出が禁止されている。
元OpenAI研究者のWill DePue氏は、モデルの重みの初期化に使われた乱数分布を分析し、中国のモデル6本からNvidia Blackwellの指紋的特徴を特定したと述べた。
IBMはHugging Faceで実験的なプレビューモデルgranite-4.1-3b-LLMON-previewとgranite-4.1-8b-LLMON-previewを公開した。Granite 4.1 baseで学習され、LLMON（LLM Object Notation）形式のマークアップテキストを読み書きできる。
The VergeのポッドキャストDecoderが、中国のスパイとされる女性との関係をめぐりNVIDIAのCEOジェンセン・フアンが辞任した事件を討論。司会のニレイ・パテルがブルッキングス研究所ジョン・L・ソーントン中国センターの研究員カイル・チャンと対談する。
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。
Thinking Machinesは、総パラメータ594B・アクティブ17BのマルチモーダルMoEモデル「Inkling 2 Small」を公開した。テキストと画像の入力に対応し、1Mのコンテキストウィンドウを持つ。Tinkerで提供を開始しており、Apache 2.0の重みは来週の外部安全テスト完了後に公開される予定だ。
NVIDIAはCosmos世界モデルプラットフォームにオープンウェイトのcheckpointを4種追加した。いずれもCosmos 3 Nanoを事後学習したもので、学習可能パラメータは16B、商用・非商用を認めるOpenMDW1.1ライセンスを採用する。
Google ResearchはNatureに研究を発表し、スマートウォッチの光電容積脈波（PPG）と加速度計（ACC）の信号を用いてカフによる校正なしに高血圧状態を受動的に識別するマルチモーダルAIシステム「AI-PPG-ACC-HTN」を提案した。
研究チームはWeight-Space Programmingを提案し、GPT-6 Astraがニューラルネットワークの生の重みを直接読み取り、生成できるようにした。段階的な数学的最適化による訓練は不要となる。Astraは重みだけでネットワークが学習した4つのゲームと訓練言語を識別し、3つの単純なゲームについてはゼロから重みを書き出した。うちBreakoutでは平均スコア517点を記録し、標準的な訓練ベースラインの25点と対照的だった。
Google DeepMindはGoogle Antigravity向けに化学情報学スキル（Cheminformatics Skills）を公開した。RDKitを基盤にChEMBLとPubChemに接続し、言語モデルがワークフローの編成と科学的推論を担い、決定論的な化学ツールが分子計算を実行する。
NVIDIA はオープンウェイトモデル Nemotron 3.5 Transcribe を公開した。多言語の文字起こし、話者分離、翻訳、音声への質問応答を単一のチェックポイントに統合し、Hugging Face と ModelScope で提供を開始している。
MicrosoftとHugging FaceはThinkingBox-Trainingを共同公開した。ThinkingBoxによるデータベース終状態の決定論的検証をそのままRL報酬として使い、状態を持つ業務エージェントの訓練に用いる。
NVIDIAはAIOpsプラットフォーム「Minerva」を発表した。インフラとAIワークロードのテレメトリデータを集約し、専用AIモデルでデータを実行可能な洞察に変換する。GPU、SuperNIC、スイッチ、ストレージ、スケジューラ、ジョブをまたぐ動的ナレッジグラフを構築し、毎時数十億のデータポイントを分析。大量のアラートを根本原因付きの単一イベントに集約できる。
NVIDIAはCosmosプラットフォームを拡張し、学習ツール、シミュレーション用チェックポイント、Cosmos Data Factoryのブループリントを追加した。実世界を理解・シミュレーションする世界モデルの構築を支援する。
NVIDIAは事前学習済みの関係型基盤モデル「Kumo Relational」を発表した。企業データベース上で解約、需要、不正などの予測を直接行え、1回のフォワードパスで完了する。タスク固有の学習や特徴量エンジニアリング、テーブルのフラット化は不要だ。
NVIDIAはCosmos3-H-Dreamsを発表した。対話型生成シミュレーションを臨床の胆嚢摘出シーンへ拡張するもので、160億パラメータのCosmos3-H-Embodied-Nanoを微調整して構築し、NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 1枚でリアルタイムに動作する。
Hugging Faceは、AWS Trainium上でPyTorchを動かすためのネイティブバックエンドTorchNeuronを発表した。Transformers、Diffusers、Kernelsがネイティブにサポートし、10月20日から公開ベータとして提供を開始する。pip install torch-neuronxでインストールできる。
Google Researchは研究ブログを公開し、AIエージェントがウェットラボ実験を閉ループで進めるための3つの進展を紹介した。VERIDフレームワークは実験台の意味的デジタルツインを構築し、リアルタイムの3D状態追跡、仮想予行演習、ハードウェア安全チェック、映像による動作ログの同期を可能にする。
Mistralは初の時系列基盤モデルシリーズTimestralを公開した。5M、28M、123M、209Mの4サイズを用意し、最大モデルは209MパラメータでGIFT-Eval、TIME、fev-benchの3つの公開ベンチマークで首位。パラメータ数は前世代SOTAの3分の2にとどまる。