AIコーディング

AIが書く時代に、ハッカソンはなぜ「作る力」の最短ルートであり続けるのか

コードをAIが書いてくれるなら、わざわざ徹夜で何かを作る場に出る意味はあるのでしょうか。GitHub BlogのHack the World: Why hackathons are still the best place to learn...
LLM・基盤モデル

GPU不足は「優先度」ではなく「予算」で解く。Ai2のスケジューラ刷新

GPUが足りないとき、誰に先に使わせるかをどう決めるべきでしょうか。Ai2のAIインフラチームが公開した Impactful scheduling for GPU clusters は、この問いに一つの答えを示しています。H100、B200...
生成AI

インド系言語のデータ不足は「作れる」問題になるのか

英語以外の言語で、事前学習データは本当に足りるのでしょうか。NVIDIAがHugging Faceで公開したScaling Indic Pretraining: 2.8 Trillion Tokens and an Open Data Ge...
生成AI

300言語対応の先にあるもの:AIが「研究室」から「生活の現場」へ移る条件

「AIの進歩」は、いつから性能表の話ではなくなったのでしょうか。GoogleのJames Manyika氏(SVP, Research, Labs, Technology & Society)が公開したGoogle is building ...
生成AI

AIの社会貢献は「語る」段階から「測る」段階へ移ったのか

AIの社会貢献は、本当に理念から実績へ移ったのでしょうか。Googleは公式ブログのHow Google is building AI for societal impactで、AIが科学的発見を後押しし、理論研究から実社会での成果へ移って...
生成AI

法律事務所が自前でAIを作る意味――Sullivan & Cromwellの契約書レビュー

AIが契約書の問題点を見つける時代に、世界有数の法律事務所がわざわざ自前でツールを作る理由は何でしょうか。OpenAIは、Sullivan & Cromwell brings legal expertise into agreement r...
生成AI

6Bの画像編集モデルがDiffusersに入った。試す敷居はどこまで下がるか

画像生成モデルの新版が出るたびに、「結局、自分の環境で動かせるのか」という疑問が残ります。今回はその距離が少し縮まりそうです。Hugging Faceのブログ記事Welcome FLUX.3 Image Klein in Diffusers...
生成AI

822Bのオープンウェイト登場、「APIで借りる」以外の選択肢は現実的か

最上位級のマルチモーダルモデルを、自分たちの手元で動かす。そんな選択肢は、もう現実になったのでしょうか。Welcome Muse Spark Open: open-weight frontier multimodal mixture-of-...
LLM・基盤モデル

チャットも判定も音声認識も、1つの窓口で。Granite Switch 4.1が広げる実装の選択肢

複数のAI機能を使うたびに、モデルごとに接続先を分けていないでしょうか。IBMは Granite Switch 4.1: Chat, Decisions, and Speech from One Endpoint で、対話(チャット)、判断...
AIプロダクト

創薬の探索は「データベース巡り」から「1セッション」へ変わるのか

「新しい抗菌薬の候補探しが、1回の作業セッションで済む」と言われたら、信じられるでしょうか。Google DeepMindが公開したGoogle Antigravity: Accelerating Antimicrobial Peptide...