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。
FTの報道によると、Anthropicは水曜日の投資家向けイベントで、四半期売上高が約50%増の168億ドルになったと開示した。内訳はQ1が約48億ドル、Q2が115億ドル、Q3が168億ドル。Q3は計算資源への支出1ドルあたり1.70ドルの収入があり、株式報酬を除いた調整後の営業利益率は11%だった。Anthropicはまた、蒸留が売上高の5%から7%を占めており、第3四半期にこの利用分を大幅に削減したと投資家に説明した。
Ai2はHiRO-ACEシステムの新バージョンHiRO-ACEv2を公開した。ダウンスケーリングモデルHiROv2は複数の高解像度気象場を同時に予測でき、極端な降雨・風速・気圧事象の再現能力を高めている。
Meta の Superintelligence Lab が Muse Wonder と Muse Wonder Full の 2 モデルを発表。同社初のフロンティアモデルへの取り組みとなる。
OpenAIは今週、AIが生成した約400件の数学結果を突如公開した。700本以上の原稿にわたり、組み合わせ論、幾何学、数論、理論計算機科学、代数学、トポロジー、確率・統計力学、数理物理など多岐にわたる分野をカバーしている。
Microsoft Researchは、約3500行のコードで構成される軽量なエージェント強化学習フレームワーク「Agent Lightning v1.0」をオープンソース化した。Harnessed Agentic RLパラダイムを中心に再構築され、デプロイ時に使用するagent harnessをそのまま訓練に参加させることができ、訓練フレームワーク内でエージェントを再実装する必要がない。
NVIDIA のチームは Nemotron 3 を出発点に、SFT、RL、フィードバック駆動の推論フローを用いて、モデルを IOI 2026 と IMO 2026 の両方で金メダル水準に到達させた。IOI 2026 では Nemotron-3-Ultra-CC が 535.4/600 を記録し、金メダルラインの 361.12 と人間の最高得点 498.27 を上回った。IMO 2026 ではシステムが 30/42 を獲得し、公式の金メダルライン 29 を上回り、6 問のうち 4 問で満点を取った。
OpenAIは未公開の内部フロンティアモデルによる数学的成果を公開した。リポジトリには722本の論文が収録され、372の関連結果ファミリーに分類されている。約4000の研究課題による評価に基づくもので、1件あたり平均約3時間のChatGPT Pro推論計算を消費したという。モデル自体は依然として未公開。
OpenAIは、数学の未解決問題に対して内部フロンティアモデルが得た新たな結果を発表し、Leanによる証明の形式化と関連する研究の詳細を公開した。関連資料はGitHubで公開されている。
Reflection が Beam を公開した。コーディング、エージェント、科学研究向けの純テキスト MoE モデルで、総パラメータ 501B、アクティブ 23B。ゼロから学習され、Apache 2.0 の全重みは今月中に公開予定。
Ai2がAstaBrief 8Bをオープンソース化した。研究上の問いと検索した文献の抜粋を、引用付きのレポートに変換するモデルで、Qwen3-8BをベースにSFTとDPOで訓練され、重みと訓練データの両方が公開されている。
AI2は、大規模言語モデル開発フレームワークの大幅なアップグレード版「Olmo-core 3」を公開した。オープンなMoE訓練システムを再設計し、計算効率を維持しながらMoE訓練を1兆パラメータ規模へ拡張することを目指す。
CoreWeave は、Spectrum-X 102.4T Ethernet と組み合わせた NVIDIA Vera Rubin NVL72 システムが CoreWeave Cloud で利用可能になったと発表した。Cognition が本番環境でこのシステムを運用する最初の顧客となる。
AMDは空間知能に特化したスタートアップWorld Labsを約82億ドルの全株式交換取引で買収すると発表した。取引は規制当局の承認を待ち、2026年末までの完了を見込む。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに加わり、執行副社長兼チーフサイエンティストとしてCEOの蘇姿丰氏に直接報告し、最先端研究を担当する。
AMDは、物理現実の理解に特化した深層学習モデルを手がけるWorld Labsを82億ドルで買収すると発表した。取引は年内の完了を見込み、規制当局の承認が必要。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに執行副社長兼チーフサイエンティストとして加わる。両社は昨年、推論最適化と訓練で提携を結んでいる。
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。
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。
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。
Xiaomiは全モーダルモデルMiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashを含むMiMo-V2.6シリーズを公開し、出力速度を最大20倍に高めるMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedも発表した。
SalesforceはDreamforceで初のCRM推論モデルKoaを発表した。NVIDIA Nemotron 3 Superを事後学習し、約30年の企業CRM導入から作った独自の合成データで学習した。製造、金融サービス、医療、旅行など14以上の業界を対象とする。
NVIDIAはAI Infra SummitでVera RubinとDSXプラットフォームの複数の進展を公表し、1メガワット当たりのトークン処理量のエネルギー効率最適化を重点的に示した。