投稿者: Admin

AI 日報

AI日報 – 2025-06-11(朝刊)

DeepSeekとOpenAIの革新的アプローチが「認知的イノベーション」を提示: DeepSeekは「限定的Scaling Law」、MLAおよびMoEアーキテクチャの革新、ソフトウェアとハ​​ードウェアの協調最適化を通じて、低コスト・高性能を実現しました。そのR1推論モデルのオープンソース化はAI認知能力のブレークスルーを推進し、中国のイノベーターが基礎研究分野で抱いていた「思考の固定観念」を
AI 日報

AI日報 – 2025-06-10(夕刊)

Apple WWDC25 AI進捗:実用的な統合とオープン化、Siriはなお待機: AppleはWWDC25でAI戦略の調整を示し、昨年の「大風呂敷を広げる」ような姿勢から、より実用的なシステム基盤と基本機能の改善へと転換した。重点には、AIをOSおよびファーストパーティアプリに「有意義に」統合すること、デバイス側モデル「Foundation」フレームワークを開発者に開放することが含まれる。新機能
AI 日報

AI日報 – 2025-06-10(朝刊)

Appleが論文を発表、現在の大規模言語モデルは真の推論能力ではなく「思考の錯覚」しか持たないと指摘し、業界で議論を呼ぶ: Appleの研究者(Google Brainの創設者の一人であるSamy Bengio氏を含む)が発表した論文によると、ハノイの塔、チェッカー交換など4つの難易度制御可能なタスクテストを通じて、DeepSeek、o3-mini、Claude 3.7などのトップモデルが高複雑性
AI 日報

AI日報 – 2025-06-09(夕刊)

AppleがAI推論能力に関する研究報告を発表し議論を呼ぶ、真の「思考」ではないとの疑問の声: Apple社の最新研究論文「思考の錯覚」は、ハノイの塔などのパズルテストを通じて、o3-mini、DeepSeek-R1、Claude 3.7を含む大規模言語模型(LLM)が複雑な問題を処理する際、その「推論」は真の思考というよりもパターンマッチングに近く、タスクの複雑さが特定の閾値を超えると、モデルの
AI 日報

AI日報 – 2025-06-09(朝刊)

Appleの研究、「思考の錯覚」を明らかに:現在の「推論」モデルは真の思考ではなく、パターンマッチングに依存: Appleの最新研究論文「The Illusion of Thinking: Through the Lens of Problem Complexity, Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models」は
AI 日報

AI日報 – 2025-06-08(夕刊)

智源大会「悟界」シリーズ大規模モデルを発表、物理AGIとマルチモーダル融合に焦点: 2025年智源大会において、智源研究院は全く新しい「悟界 (Wu Jie)」シリーズ大規模モデルを発表しました。これは、その研究方向が「悟道 (Wu Dao)」の言語モデル探索から、より広範な物理世界とマルチモーダル融合へと転換したことを示すものです。同シリーズには、ネイティブマルチモーダル世界モデルEmu3、世界
AI 日報

AI日報 – 2025-06-08(朝刊)

RedditとAnthropicの法的紛争エスカレート、Claude AI訓練のためのデータ不正使用を告発: RedditはAnthropicを正式に提訴し、同社がプラットフォームのコンテンツを不正に収集し、大規模言語モデルClaudeの訓練に使用したことが、コンテンツの商業利用を禁じるRedditの利用規約に著しく違反すると主張しています。訴状によると、AnthropicはRedditのデータを
AI 日報

AI日報 – 2025-06-07(夕刊)

EleutherAI、Common Pile v0.1 を発表:8TB のオープンライセンス・テキストデータセット、ライセンスフリーデータでの言語モデル訓練に挑戦 : EleutherAI は複数の機関と共同で Common Pile v0.1 を発表しました。これは 8TB のオープンライセンスおよびパブリックドメインのテキストを含む大規模データセットであり、ライセンスフリーのテキストを使用せず
AI 日報

AI日報 – 2025-06-07(朝刊)

Google、Gemini 2.5 Proプレビュー版のアップデートを発表、パフォーマンスが全面的に向上: GoogleはGemini 2.5 Proプレビュー版に重要なアップデートが行われたことを発表しました。コーディング、推論、科学、数学の能力において著しい進歩が見られます。新バージョンはAIDER Polyglot、GPQA、HLEなどの主要なベンチマークテストでより優れたパフォーマンスを示