Rebabel — AIニュース・デイリー・グローバル

AI 日報

AI日報 – 2026-01-03(朝刊)

DeepSeekがmHCアーキテクチャを発表、Transformerの残差接続を再構築 : DeepSeekは論文『mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections』を発表し、流形拘束超接続(Manifold-Constrained Hyper-Connections)フレームワークを提案しました。この技術は、流形投影を通じて恒等写像を回復させることで、大規模
AI 日報

AI日報 – 2026-01-02(夕刊)

DeepSeekがmHCアーキテクチャを発表、Transformerの残差パスを改善 : DeepSeekは「Manifold-constrained Hyper-connections」(mHC)に関する研究を発表し、Transformerアーキテクチャにおける残差接続(residual connection)の限界解決を目指しています。mHCは単一の残差「高速道路」をn本の並列車線に拡張し、各
AI 日報

AI日報 – 2026-01-02(朝刊)

DeepSeekがmHC論文を発表:大規模トレーニングの安定化に向けた残差接続の再構築 : DeepSeekチームは、極めて深いネットワークで発生する表現の崩壊とトレーニングの不安定性を解決することを目的とした、流体制約付き超接続(mHC:Manifold-constrained Hyper-connections)に関する研究を発表しました。接続空間を双確率行列流体(doubly stochas
AI 日報

AI日報 – 2026-01-01(夕刊)

韓国が1億4000万ドルの「Sovereign AI」計画を始動、独自のAIエコシステムを構築 : 韓国科学技術情報通信部は、SKT、LG、Naverなど5大企業と提携し、外部のコントロールを受けない独自の本土LLMを訓練するために約1億4000万ドルを投入する。現在、SKTのA(.)X-K1(519B)やLGのK-EXAONE(236B)を含む複数のオープンソースモデルがリリースされている。この
AI 日報

AI日報 – 2026-01-01(朝刊)

DeepSeek R1 の急襲と強化学習のパラダイムシフト : DeepSeek-R1 のオープンソース化は、中国の AI 勢力がシリコンバレーに直接的な衝撃を与えたことを象徴している。このモデルは極めて低いトレーニングコストで OpenAI o1 に匹敵する推論性能を実現しており、その核心は強化学習(RL)の大規模な活用にある。この出来事は「算力決定論(計算資源至上主義)」を揺るがし、アルゴリズ
AI 日報

AI日報 – 2025-12-31(夕刊)

Metaが数十億ドルでAI AgentスタートアップのManusを買収:Metaは2025年末、創業以来3番目の規模となる買収案件を完了し、AI Agent分野のダークホースであるManusを20億ドルを超える破格の金額で傘下に収めた。この取引はマーク・ザッカーバーグ自らが指揮を執り、わずか10日余りで決定された。Manusは「汎用エージェント」としての位置付けにより、1年足らずでARR 1億ドル
AI 日報

AI日報 – 2025-12-31(朝刊)

Metaが数十億ドルを投じてAI AgentスタートアップのManus AIを買収:Metaは、設立わずか9ヶ月の汎用AI Agent企業であるManusの買収を発表した。Manusは「世界初の汎用Agent」として注目を集め、自社モデルを持たないながらも、卓越したエンジニアリング能力とユーザーニーズへの理解により、わずか8ヶ月でARR(年間経常収益)1億ドルを突破するという驚異的な成長を遂げた。
AI 日報

AI日報 – 2025-12-30(夕刊)

Meta が数十億ドルで Manus を買収、Agent 実行力の時代へ : Meta は、汎用 AI 智能体(Agent)のスタートアップである Manus(蝴蝶效应)の買収を完了したと発表しました。取引額は数十億ドルに達すると報じられています。今回の買収は、Meta の戦略的重点が単なる Llama モデルの研究開発から、「実行力」を備えた Agent エコシステムへとシフトしたことを象徴して
AI 日報

AI日報 – 2025-12-30(朝刊)

「Vibe Coding」が開発パラダイムの革命を引き起こす : Claude Code や OpenAI Codex の深い活用に伴い、開発者コミュニティでは「Vibe Coding(雰囲気プログラミング)」の熱潮が巻き起こっています。Andrej Karpathy は、AI が自律的に実験を実行し、デバッグやコードの最適化を行う全プロセスを披露しました。また、DHH などのベテラン開発者も、R