AIプロダクト

AI研修は、現場の小さな判断から広がる

OpenAI の発表 Grab and OpenAI bring practical AI skills to Southeast Asia によると、OpenAI と Grab は東南アジアで「GO Forward with AI」を開始...
AIビジネス

AI for scienceは、研究開発の外注ではなく共同運用になる

Powering America’s Genesis Mission: Microsoft’s commitment to scientific discovery は、Microsoft が米エネルギー省の Genesis Mission...
生成AI

ゲームAIは「攻略」から「共存」の研究へ進む

Exploring new frontiers of AI and games research — Google DeepMind は、DeepMind がゲーム研究を AI 発展の実験場として位置づけ直した記事です。Atari、Alph...
生成AI

AI評価はスコアより再現条件が価値になる

ベンチマークの点数は、単独では判断材料になりにくくなっています。同じモデル名、同じベンチマーク名でも、推論時の計算量、プロンプト、試行回数、採点手順が変われば、結果の意味は変わるからです。Hugging Face Blog の How UK...
生成AI

第三者評価は、AIの安全性を「信じる」ためではなく「問う」ためにある

Priorities and principles for effective third party assessments で OpenAI は、フロンティアAIに対する第三者評価の優先領域と原則を示しました。対象は、安全性ケース、重要...
LLM・基盤モデル

AIリサーチの差は、モデル性能より設計余地に出始める

Parallel cut research time and cost in half with GPT‑6 Astra は、Parallel が GPT‑6 Astra を使い、労働市場データの調査と統合を従来モデル比で半分の時間・半分の...
LLM・基盤モデル

高性能モデルは、選ぶ対象から配る対象へ変わる

Introducing GPT-6 Sol and Luna で OpenAI は、GPT-6 Sol と GPT-6 Luna を発表しました。両モデルは GPT-6 Astra の流れをくみつつ、能力とコストのバランスを変えたモデルです...
LLM・基盤モデル

プロンプトキャッシュは、エージェントの設計対象になる

OpenAI が公開した Better prompt caching for GPT-6 は、GPT-6 のプロンプトキャッシュ改善を説明しています。要点は、キャッシュヒット率の向上、ミス診断ツール、明示的なキャッシュ境界、reasonin...
LLM・基盤モデル

GGUF対応で、ローカルLLMは実験環境から開発環境へ近づく

Transformers now runs llama.cpp quants は、Hugging Face Transformers が llama.cpp 系で広く使われる GGUF 量子化モデルを扱えるようになったことを紹介しています。...
生成AI

ローカルAIの競争軸は、モデル性能から保守体制へ移り始めた

Jun Kim, oMLX creator and maintainer, joins Hugging Face to support the MLX community で、Hugging Face は oMLX の creator / ...