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マイクロソフト研究院の研究員である張鑫志氏と共同研究者らは、2026年10月4日にKannan–Lovász–Simonovits（KLS）予想の厳密な証明を完成させ、1995年に提唱されて以来長らく未解決だった核心的な問題を解決した。この成果は、高次元の対数凹分布における「平面切断のボトルネック」に関する次元依存性のない定数評価を確立し、ランダムサンプリング、凸最適化、ならびに理論計算機科学に対して無条件の理論的基盤を提供した。
Google CloudとNVIDIAは、Vera Rubinアーキテクチャを基盤とするA5Xインスタンスを来月から正式に商用提供すると発表しました。第一弾は米国で展開され、その後欧州へと拡大される予定です。このプラットフォームは、NVL72 GPU、ConnectX-9 SuperNIC、Virgoネットワーク、および第4世代の液冷技術を統合しており、大規模強化学習や生成型エージェントの推論など、高密度な計算負荷が求められるシナリオに特化して設計されています。
TorchNeuronのプロファイリング（第1部）：AWS Trainiumにおけるシステムレベルのプロファイリング。
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。
OpenAI、PerturbAI、スクリプス・リサーチが、数百万の脳細胞からのデータを用いて有望な研究の手がかりを発見するために、分散型AIエージェントをどのように活用したかをご覧ください。
Patch the Planet connects security researchers, maintainers, and incident responders to help address critical vulnerabilities across open source.
翻訳待ち・原文を表示中 · enGoodfire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。
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。
ニック・カマラタが突如、重大な主張を展開！
ニック・カマラタが突如、重大な主張を展開！
Scaling Indic Pretraining: 2.8 Trillion Tokens and an Open Data Generation Pipeline
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翻訳待ち・原文を表示中 · enStudentSim is a research system for evaluating and improving AI tutoring tools before they are tested with learners. It models how individuals may engage with tutors, giving feedback to improve tutor performance across subjects like chess, writing, and mathematics. The post Simulating student learning for better AI tutoring appeared first on Microsoft Research.
翻訳待ち・原文を表示中 · enTraining AI agents with reinforcement learning can be challenging because their tools, context, and decision-making are managed by complex frameworks. Agent Lightning connects existing agents to RL training, making it easier to improve them without rebuilding them. The post Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses appeared first on Microsoft Research.
翻訳待ち・原文を表示中 · enJennifer Neville did not want to go into computer science—but that’s exactly where she landed. Neville discusses the starts and stops that led to her professional sweet spot and her work identifying “surprising failures” making it hard for AI to handle complexity. The post What AI gets wrong and what failure teaches us appeared first on Microsoft Research.
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翻訳待ち・原文を表示中 · enジャンプトレーディングは、量的研究を拡大するためにOpenAIを使用しています。 複数のデータソースと人間のレビューを組み合わせるAIワークフローの長期実行方法を参照してください.
OpenAIがEU規則の下で透かしに近づいている方法 透かしが適用される場所、検出の仕組み、およびなぜアクセスが研究者と始まるかを学びます.
Biology doesn't operate in silos, and neither should the AI representation of it. Quine is an early-stage research effort to create a multimodal world model of biology. By connecting insights across biological scales and modalities, Quine helps scientists computationally search a space far larger than intuition allows and prioritize hypotheses before they reach the lab. Experimental results provide important feedback, helping researchers sharpen future research directions. The post Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology appeared first on Microsoft Research.
翻訳待ち・原文を表示中 · enSince launching a year ago, the Microsoft Research Asia — Singapore lab has established a strong foundation, deepened collaboration across government, academia, and industry, and explored how frontier AI research can create real-world value. The post One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact appeared first on Microsoft Research.
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