連続バッチ処理の基本原理
Hugging Faceが、LLM推論の効率を高める「連続バッチ処理」の基本原理を解説しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
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ディープリサーチの構築：最先端技術を達成する方法
Hugging Faceが最先端のAI研究成果を達成した方法を解説しました。
Google DeepMind、米国エネルギー省の「ジェネシス」ミッションを支援
Google DeepMindが米国エネルギー省と提携し、AIを活用した科学研究加速プロジェクト「ジェネシス」を開始…
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GPT-5と数学的発見の未来
UCLAの教授とGPT-5が最適化理論の重要な問題を解決しました。
RapidFire AIでTRLファインチューニングが20倍高速化
Hugging FaceがTRLライブラリのファインチューニングを最大20倍高速化する「RapidFire AI」を発表しました…
オープンASRリーダーボード：多言語・長尺トラック追加によるトレンドと洞察
Hugging FaceがオープンソースASRモデルのリーダーボードに多言語・長尺トラックを追加しました。
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GPT-5による科学加速の初期実験
OpenAIがGPT-5を活用し、数学・物理・生物・計算機科学分野での科学研究加速の初期事例を発表しました。
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外部テストによる安全エコシステムの強化
OpenAIが最先端AIシステムの安全性評価に独立した専門家を起用。
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AI評価がビジネスにおけるAIの次の章をどのように推進するか
OpenAIが、AI評価（evals）がビジネスにおけるAIの性能向上に不可欠であると強調しました。
Apriel-H1：効率的な推論モデルを蒸留する驚くべき鍵
Hugging FaceがApriel-H1という新しい蒸留手法を発表しました。
Google DeepMind、シンガポールに新研究拠点を開設しアジア太平洋地域のAI推進を強化
Google DeepMindがシンガポールに新たな研究ラボを開設しました。
Gemini 3で知能の新時代へ
Google DeepMindが次世代AIモデル「Gemini 3」の登場を示唆しました。