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AI の全ニュース

出典・テーマ・日時から、気になるニュースを見つけられます。

公開日時順

Hugging Face 官方博客

NVIDIAがKumo Forecastを発表：事前学習による時系列表現、過去パターン検索、説明可能性を統合した多変量予測モデル

NVIDIAは、オープンソースの時系列予測モデル「Kumo Forecast」（旧称：NV-Tesseract Forecasting）を発表しました。同モデルはMOMENT-1-large Transformerアーキテクチャを基盤とし、直接予測とDomain-Aware Representation and Retrieval（DARR）による二重経路推論をサポートするとともに、モデル構造を変更することなく利用できる解釈可能性フレームワークを内蔵しています。

経緯と関連報道
AWS Machine Learning Blog

GPT-OSS-20B多言語推論の微調整実験：SFTによりゼロベースでの行動習得が可能となり、GRPOは確率ヘッド空間が存在する場合にのみ効果的に性能を向上させる

AWSチームは、Amazon SageMaker HyperPod上でGPT‑OSS‑20Bを用いた多言語推論の微調整実験を実施し、LoRAによるパラメータ効率的微調整を採用しました。SFTでは、英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語・イタリア語の5言語における推論の言語正答率を22％から100％に引き上げましたが、回答言語の正答率は62％にとどまりました。GRPOはこれを踏まえ、回答言語の正答率をさらに70％まで向上させましたが、推論言語の性能には影響を与えませんでした。ただし、その効果は言語によって異なり、例えばスペイン語では30ポイント上昇する一方で、イタリア語では20ポイント低下しました。実験は、GRPOがゼロから新たな能力を創出することはできず、既存の偶発的な振る舞いを最適化するにすぎないことを明確に示しています。

公式チュートリアル
経緯と関連報道
Microsoft Research

Called to serve: Tech, research, and positive impact

Lab Director Chris White has worked on research challenges with real-world implications—from new approaches to wartime data analysis to tools for combating human trafficking. He talks to program manager Weishung Liu about the influences that led to the work and more. The post Called to serve: Tech, research, and positive impact appeared first on Microsoft Research.

翻訳待ち・原文を表示中 · en
公式研究
経緯と関連報道

Hugging Face 官方博客

PyTorch 2.15 は MPS を正式にサポート：FP8、MoE の高速化、および Metal カーネルが全面的にアップグレードされました

PyTorch 2.15 は、Apple Silicon Mac に重大な MPS バックエンドのアップグレードをもたらし、macOS 上で初めて FP8 テンソル演算をネイティブにサポートします。また、MoE モデルのデコード速度が 5～6.5 倍に向上し、ビデオ VAE のデコードにおけるピークメモリ使用量は 270 GiB から 8 GiB へと大幅に削減され、さらに多数のオペレーターが MPSGraph から専用の Metal カーネルへ移行されました。

経緯と関連報道
MIT Technology Review · AI

「私たちはずっと誤解していた」：Goodfireの研究者がニューラルネットワークの説明可能性に関する新たな視点を提示し、AI界に衝撃を与える

Goodfireの研究者ニック・カマラタ氏は、2万6千語に及ぶ長文を公開し、大規模言語モデル（LLMs）の内部メカニズムは、学界の予想をはるかに上回るほど構造的で理解しやすい可能性があると主張している。その核心的な論点は、Inception v1などのモデルにおける「多義ニューロン」の再解釈に基づいており、たとえば「猫と車を同時に活性化するニューロン」は、無秩序な重複ではなく、V字型の視覚パターンに応答するものであるという見方を示している。なお、この見解は現行のLLMにおいて体系的な検証がまだ行われておらず、スタンフォード大学のクリス・ポッツ氏やAlignment Research Centerのジェイコブ・ヒルトン氏らによって、その普遍性および技術的深さについて疑問が呈されている。

メディア
経緯と関連報道

Google Research

グーグルの研究がAIエージェントの実世界における実験室への定着を推進：自律的なバイオロジー発見を支える三大技術的基盤の構築

グーグル・リサーチは、VERIDデジタルツインフレームワーク、閉ループアプタ発見システム、標的エピトープ除去タンパク質の設計プロセスという3つの重要な技術進展を発表し、AIエージェントが実際の湿式実験室において、追跡可能で検証可能、かつ自己反復可能な分子発見の閉ループを実現する道を開きました。

公式研究
経緯と関連報道

Microsoft Research

マイクロソフトがMagnetarを発表：Rust／Go／Cをサポートする汎用ゼロ知識仮想マシンで、標準ハッシュ関数に基づいて量子安全性の証明を実現

マイクロソフト研究院は、ゼロ知識証明における長年の三大課題——生成効率の低さ、開発ハードルの高さ、ポスト量子安全性の不足——を単一のシステムで同時に解決する初のゼロ知識仮想マシン「Magnetar」を発表しました。同システムは、RustやGo、Cなどの主流言語で記述されたプログラムを直接コンパイルして実行し、検証可能な証明を自動生成します。その性能は、現行で最も高速なzkVMに比べて平均で10～39倍速く、証明の検証にはわずか約12ミリ秒しか要しません。さらに、セキュリティ基盤はSHA-256やSHA-3といったNISTによって標準化され、数十年にわたり暗号学的検証を経てきた標準ハッシュ関数のみで構成されており、信頼できる初期設定や楕円曲線、あるいは十分に検証されていない斬新な数学的仮定を一切必要としません。

公式研究
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