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AI NEWS JOURNAL
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著名な投資家ラス・トゥイード:2031年には人間を完全に凌駕するAIが登場し、バブルは存在しない|沸騰の陰で

テクノロジーへの熱狂を突き詰め、機械がいかにして文明の基盤となるコードを書き換えるのかを問う。本号は『沸騰の向こう側』シリーズ第07回である。文|博陽 編集|徐青陽 テクノロジーの予測は通常、二つの極端の間を行き来する―― either ぼんやりとした壮大な物語か、あるいは線形的な外....

著名投资人拉斯·特维德:将在2031年全面超越人类的AI,没有泡沫|沸腾之下
経緯と関連報道

DriveMind: Mind-Evolving Belief Tracking for Closed-Loop Autonomous Driving

arXiv:2610.32069v1 Announce Type: new Abstract: Recent multimodal large language models (MLLMs) can perceive a traffic scene, reason about it, and propose a driving action within a single model. However, existing MLLM-based drivers reason from scratch at each frame and commit to a single explanation, discarding earlier hypotheses about the scene. When the scene is ambiguous, the agent locks in on the wrong interpretation and acts on it before evidence accumulates. In this paper, we propose DriveMind, an MLLM-based driving framework that keeps several hypotheses about the scene alive at the same time and updates their weights as new frames arrive. Inspired by particle filtering, DriveMind propagates each hypothesis through a VLM, scores it against the current observation, and resamples to m

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経緯と関連報道

inDriveは小馬智行およびNVIDIAと提携し、2027年上半期にカザフスタンの首都アスタナで自動運転タクシーの試験運用を開始する予定です。

配車プラットフォームのinDriveは、小馬智行およびNVIDIAと協力覚書を締結し、2027年上半期にカザフスタンの首都アスタナで第7世代の自動運転タクシーの試験運用を開始する予定です。初期段階では安全要員を配置し、最終的には完全無人運転の実現を目指します。NVIDIAはHyperionプラットフォームやHalosセキュリティシステムなど、AI技術による支援を提供します。

経緯と関連報道

Information-Driven Design of Imaging Systems

An encoder (optical system) maps objects to noiseless images, which noise corrupts into measurements. Our information estimator uses only these noisy measurements and a noise model to quantify how well measurements distinguish objects. Many imaging systems produce measurements that humans never see or cannot interpret directly. Your smartphone processes raw sensor data through algorithms before producing the final photo. MRI scanners collect frequency-space measurements that require reconstruction before doctors can view them. Self-driving cars process camera and LiDAR data directly with neural networks. What matters in these systems is not how measurements look, but how much useful information they contain. AI can extract this information even when it is encoded in ways that humans cannot

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経緯と関連報道