小米グループCEOの雷軍は、小米15 Ultraおよび小米SU7 Ultraの新製品発表会で講演を行い、2024年の研究開発費は240億元を超え、2025年には300億元に達すると発表しました。2025年の研究開発予算300億元以上のうち、AIおよび関連事業への予算は約4分の1を占めます。雷軍はまた、今後5年間で研究開発費は1050億元に達すると述べました。

OpenAIは最近、深層研究（Deep Research）機能をChatGPT Plus、Team、Education、Enterpriseのすべてのユーザーに拡大すると発表しました。この機能は多くの専門家によって、ChatGPT以来最も変革的なAIアシスタントとみなされています。公式発表によると、これらのユーザーは月に10回の深層研究クエリを利用でき、Proユーザーは月に120回のクエリを利用できます。深層研究はOp…

複数のメディアの報道によると、アメリカ国立標準技術研究所（NIST）は最大500人の従業員を削減する計画であり、この決定は新たに始まったアメリカ人工知能安全研究所（AISI）をさらに脅かしています。Axiosは、AISIと「アメリカのチップ計画」が試用期間中の従業員に対して「重大な」解雇を検討していると報じています。これらの従業員は通常、在職1年から2年の新入社員です。Bloombergは、一部の従業員が解雇されるとの口頭通知を受け取ったと報じています。最新の解雇情報の前に

最近、OpenAIの研究者は新たに発表した論文の中で、現在のAI技術が相当進んでいるにもかかわらず、これらのモデルが人間のプログラマーと同等には達していないことを認めました。OpenAIのCEO、サム・アルトマンは、今年の年末までにはAIが「初級」ソフトウェアエンジニアに勝ると予想していましたが、研究結果はこれらのAIモデルが依然として重大な課題に直面していることを示しています。画像の出典：写真はAIによって生成され、画像の権利を持つサービスプロバイダーMidjourneyによる研究中に使用されました。

先日、xAI社が発表した最新AIモデルGrok3が、米国App Storeで瞬く間にトップの座に躍り出て、ユーザーたちの間で大きな話題となっています。この成功の背景には、Grok3の強力な機能に加え、2人の华人研究者の卓越した貢献があります。トロント大学の助教授Jimmy Ba氏と、xAIの共同設立者である呉懐宇（Tony Wu）氏です。特筆すべきは、呉氏はチームで唯一の95後であるだけでなく、その学術的背景と開発経験がさらに…

Arc InstituteとNvidiaが共同開発したEvo 2バイオAIモデルが先日正式にリリースされました。この基礎モデルは10万種を超える生物のDNAデータに基づいており、生物学における様々な複雑な現象を深く解明することを目指しています。Evo2は、研究者たちが長年かけて発見できるようなパターンを異なる生物体の遺伝子配列において識別することができ、疾患関連変異の同定能力を大幅に向上させ、単純なバクテリアと同等の全く新しいゲノムを設計することも可能です。Evo2のトレーニングは…

グーグルは先日、Gemini 2.0をベースとしたAI研究アシスタントシステム「AI共同研究者」を発表しました。これは、科学者に対しバーチャルな共同研究を提供し、斬新な研究仮説や提案を生成することを目的としています。このシステムは、従来の文献レビューや要約機能だけでなく、独創的な知識発見能力も備えています。AI共同研究者は、科学的方法の推論プロセスをシミュレートし、既存の証拠と具体的な研究目標に基づいて、研究者に対し斬新な研究仮説や提案を提供します。

Arc InstituteとNVIDIAは、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者らと協力し、世界最大のバイオAIモデルEvo2を発表しました。128,000以上のゲノムデータ、9.3兆個のヌクレオチドに基づいてトレーニングされたEvo2は、最強の生成AI言語モデルに匹敵する規模を誇ります。深層学習能力により、Evo2は様々な生物の遺伝子配列を迅速に識別できます。

最近、MetaのAI最高科学者であるYann LeCun氏が率いる研究チームが、人工知能が動画を見ることで基本的な物理の理解を習得する方法を明らかにしました。Meta FAIR、パリ大学、EHESSの科学者らによるこの研究は、AIシステムが事前に設定されたルールなしで、自己教師あり学習によって直感的な物理知識を獲得できることを示しています。研究チームは、ビデオ結合埋め込み予測アーキテクチャ（V-JEPA）と呼ばれる新しい手法を採用し、…

先日、秘塔科技はAI検索プラットフォームに新たな研究モデル「先想後検索」を発表しました。この革新的なモデルの中核は、AIモデルがまず思考フレームワークと手順を提案することで、その後の情報統合と分析の基盤を築くことにあります。この方法により、ユーザーは必要な情報をより効率的に取得でき、研究効率の大幅な向上を実現します。「先想後検索」モデルは「小型モデル＋大型モデル」の協調アーキテクチャを採用しています。具体的には、深層推論を伴う思考フレームワークと手順の分解タスクは、