AIコーディング

脆弱性の「発見」から「修正提案」まで一本化できるのか。CloudflareがOpenAI Daybreakで見せた次の一手

脆弱性対応で本当に時間を取られるのは、見つけた後ではないでしょうか。再現確認、影響範囲の見極め、修正案づくりと、人の手が続きます。OpenAIの事例記事「Cloudflare links vulnerability discovery to...
LLM・基盤モデル

音声認識は「文字起こし」から「誰が何を言ったか」へ——Granite Speech 5.0が示す2Bの現実解

会議の録音を文字にするだけで、本当に仕事は進むのでしょうか。IBMは Granite Speech 5.0: Transcribe, Translate, and Attribute more Accurately and Faster を...
生成AI

Trainiumで「遅い」を見極める:システムレベル・プロファイリングは最適化の入口になるか

AIチップを替えれば、学習は速くなるのでしょうか。実際は、どこで時間を使っているかを見ないまま手を入れても、速くはなりません。Hugging Faceのブログに公開された連載の第1回、Profiling TorchNeuron (Part ...
LLM・基盤モデル

推論コスト77%減の正体は「トークナイザー」だった。小型モデルの語彙を絞るという選択肢

小型モデルを軽くするとき、私たちはまず量子化や蒸留を考えます。では、モデルに一度も手を入れずにコストを7割以上下げることは本当にできるのでしょうか。Dharma-AIのチームがHugging Faceで公開したHow Specializin...
生成AI

学習なしで教師あり学習に勝てるのか。NVIDIA Kumo Relationalが示す表データ予測の新しい形

「学習させないモデルが、学習させたモデルに勝つ」。この主張は本当に成り立つのでしょうか。NVIDIAが公開したNVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on...
AIエージェント

AIエージェントが主役になると、Gitのインフラは何が変わるのか

人間のために作られたGitのインフラは、AIエージェントの数が増えても同じように動くのでしょうか。GitHubのエンジニアリングブログに、The bridge to agent-scale Git infrastructure - The ...
AI規制・政策

AIの攻撃力が上がる時代に、守る側へ先に武器を渡せるか

フロンティアAIがサイバー攻撃を加速させるなら、規制で締めるしかないのでしょうか。守る側にこそ先にAIを渡すという発想もあります。OpenAIが公開したDemocratic governance of frontier AI, part I...
LLM・基盤モデル

広告は「答え」の外に置く。ChatGPTの広告基盤が示す設計の分岐点

対話型AIに広告が入ったとき、回答は広告に引きずられないのでしょうか。OpenAIが公開した設計の考え方は、この疑問に「構造で分ける」という答えを出しています。OpenAIは How we built ChatGPT’s novel ad ...
AIエージェント

数千のAIエージェントは「仮説の探索」をどこまで変えるのか

研究者が数百万個の脳細胞のデータを前にしたとき、本当に足りないのは解析の腕前ではなく、見るべき場所を決める時間かもしれません。OpenAIはPerturbAI、Scripps Researchと組み、分散させたAIエージェントで、脳細胞のデ...
LLM・基盤モデル

ChatGPTの広告が26カ国に拡大。「検索の次の広告枠」は本当に成立するのか

広告主10万社超という数字は、ChatGPTを「答えを得る場所」から「買うものを決める場所」へ押し出す材料になるのでしょうか。OpenAIは ChatGPT Ads expands to 26 new countries as over 1...