朝倉陽

生成AI

MoEの「専門化」は形だけだった——EMOが示す、本当のモジュール分化

Allen AIが公開したEMOは、既存MoEアーキテクチャの「専門化」に、静かに根拠を問い直す。EMO: Pretraining mixture of experts for emergent modularity(Allen AI)は、...
生成AI

【AIエージェント実地観察記 第4話】「任せる設計」が実用段階に入った——AIエージェント実地観察記 第4話

今回の観察テーマは「委任の粒度」です。半年前まで、AIエージェントへの期待は二極化していました。「全部任せれば動いてくれる」という楽観と、「結局プロンプトを書く手間が増えるだけ」という落胆——現場で試すと、その中間に着地することがほとんどで...
AIプロダクト

コードが映す「国力」——オープンソースデータで見えてきた技術的複雑性の地図

GitHubのデータが、国家の技術力を測る新しい尺度になりつつあるHow researchers are using GitHub Innovation Graph data to reveal the "digital complexit...
生成AI

年齢確認法が「設計の前提」を変える理由

GitHub ブログに「Why age assurance laws matter for developers」が公開されました。米英を中心に進む年齢確認(age assurance)義務化が、なぜ開発者の問題になるのかを整理した記事です...
AIプロダクト

予算ではなく「物語」で勝負できる時代が来た

広告制作の品質格差は、長い間「予算の問題」とされてきた。スタジオ、制作チーム、著名なクリエイティブディレクター——それらを揃えられるのは大企業だけという前提があった。Googleが今月発表したThe Small Briefは、その前提に正面...
LLM・基盤モデル

「学習」と「保護」は対立しない——ChatGPTのプライバシー設計が示す構造

How ChatGPT learns about the world while protecting privacy(OpenAI)は、ChatGPTがどのようにプライバシーを守りながらモデル改善を続けるかを解説したドキュメントだ。ユーザ...
AIエージェント

Codexを組織で安全に動かす──OpenAIが公開した4つの設計原則

AIコーディングエージェントの導入を検討する組織が今ぶつかる問いは、「使えるか」ではなく「どう制御するか」だ。Running Codex safely at OpenAI は、OpenAIが自社内でCodexを安全に運用するために構築した設...
生成AI

CUDA なしで医療 AI をファインチューニング——AMD ROCm が変えるハードウェアの前提

「医療 AI の開発には NVIDIA GPU が必要」——この前提が、ひとつの実装例によって揺らいでいる。MedQA: Fine-Tuning a Clinical AI on AMD ROCm — No CUDA RequiredAMD...
AIコーディング

背景はAI、キャラクターは人間——NTEの選択が問いかける設計判断

オープンワールドRPG「NTE」、一部で「AI使用」と明かす ゲーム自体は「人間の創造性に基づく」中国のHotta Studioが、オープンワールドRPG「NTE」の一部背景・環境アセット制作にAI支援ツールを使用していたと公表した。一方で...
LLM・基盤モデル

コードを書くAIから、解き方を発見するAIへ

AIコーディングエージェントが、ゲノム解析の変異検出精度を30%改善しました。この組み合わせは、一見つながりにくいかもしれません。Google DeepMindが発表したAlphaEvolve: Gemini-powered coding ...