AIニュース一覧

Claude、CRISPR様リピートを備えた新規酵素システムを発見

私たちはAnthropicに新しいライフサイエンス研究グループとラボラトリーを立ち上げることを発表します。本記事では、この研究を担うチームを紹介し、当社の科学者からの高レベルな指示のみを受けて、ClaudeがCRISPRを思わせる特性を持つ新規酵素システムを発見した初期結果を共有します。

NVIDIA Isaac ROS 5.0がエージェント型でオープンソースのロボティクス開発を前進させる

動的な環境で知覚し、推論し、行動できる高度なロボティクスアプリケーションを構築・展開するには、開発者に新しい物理AIモデルとツールが必要です。ROSオープンフレームワークは、Open Roboticsによるプロジェクトで、人間がロボットを構築するのを支援します。NVIDIA Isaac ROS 5.0 — ROS上に構築されたGPUアクセラレーションされたパッケージのコレクションで、本日[…]で発表されました

GPT‑6 Astraにより、研究時間とコストを半分に削減する

GPT‑6 Astraは、Parallelのエージェントが労働市場データを研究し、合成する時間とコストを以前のモデルに比べて半分に抑えることができるようにした。

効果的な第三者評価のための優先事項と原則

OpenAIは、 frontierモデルと保護措置に対する厳格で安全かつ独立した第三者AI安全評価のための優先事項と原則を提示している。

UK AISIとEvalEvalがベンチマーク結果を再現可能にする方法

oMLXの作者でありメンテナーであるJun Kim氏が、MLXコミュニティを支援するためにHugging Faceに参加

NVIDIA、AIファクトリー向けの電力・冷却製品を認定するDSX Readyを発表

すべてのAIファクトリーには、そのコンピューティングアーキテクチャに適合する電力と冷却が必要です。AIインフラストラクチャが拡大するにつれ、電力、冷却、水、設置場所、送電網の制約が、構築者が導入できるものを形作っています。完全なファクトリー設計に適合する製品を選ぶことは、構築者がコンピューティング能力を有用なAI出力に変えるのに役立ちます。構築者がこうした決定を下せるよう支援するため、NVIDIAは[…]を導入します

なぜ大規模にフィジカルAIを展開するにはあらゆる層での安全性が求められるのか

Physical AIは研究から大規模な展開へと急速に移行しつつある。2035年までに、ABI Researchはレベル3～5の自動運転車(AV)の導入台数が49 million台に達すると予測しており、一方Omdiaは2026年から2035年の間に約60 million台の産業用ロボットが展開されると推定している。これらの機械が道路、工場、倉庫、その他人と共有される環境に入り込むにつれて、[…]

enableメントから実行へ、エジプトのAIエコシステムが本番規模に到達

本日、エジプトのAIビルダーたちがグランド・エジプト博物館に集まり、AIネイティブ、開発者、研究者、スタートアップ、企業にまたがる、同国の急速に成長するAIエコシステムと、産業横断的なアプリケーション開発を紹介するレセプションが開催されました。イベントでは、NVIDIAのEMEA担当バイスプレジデントであるPaolo Guglielminiによる基調講演が行われました。NVIDIAの中東・アフリカ地域AI採用リードのAhmed Mostafaは[…]

大規模言語モデルの強化学習がスケール化に向かうとき、Batch Size Scaling には何が違うのか？

より大きな batch は、毎回の更新でより多くのシーケンスを処理できるようにし、より多くの並列計算資源を活用できる。しかし、サンプル予算が固定されている場合、モデルが更新できる回数も減る。強化学習において、いつ batch を増やせば目標性能に到達するまでの実時間を短縮できるのか？大規模言語モデルについては、訓練の軌跡をオンラインで生成する必要があること、また生成と訓練では計算資源の需要が異なることも考慮しなければならない。我々は、目標達成に必要なサンプル数とエンドツーエンドのスループットを結びつける分析フレームワークを構築した。スループットの利得が追加のサンプルコストを上回る場合にのみ、より大きな batch が訓練を加速できる。これは実用的なチューニングの順序も与える。まず batch size を変えても学習効果がほぼ変わらない範囲を見つけ、その範囲内でスループットを最適化する。GRPO と PPO の実験では、学習率を調整し直した後、異なる batch の学習曲線は一定の範囲内で累積サンプル数で比較するとほぼ整列することが示された。固定ハードウェア上で、batch を増やすことで生成スループットは最大 2.29 倍に向上した。我々が測定した最良の GRPO 構成では、GPU を増やすことなく、同一の検証目標に到達するまでの時間を 29% 短縮した。

Hy Image3.5 preview リリース：プロフェッショナルな創作のためのコストパフォーマンスに優れたモデル

状況報告

確認されたワクチンが存在しない希少なエボラ株が、コンゴ民主共和国東部で広がっている。世界の保健機関は、それと戦うために可能な限り迅速に動くためClaudeを活用している。

Claude Opus 5.5の紹介

Opus 5.5はほとんどの作業でClaude Fable 5.1のレベルで動作し、実行コストはOpus 5より40%低い

RetroChimeraによる大規模な小分子の合成予測の改善

オーダーメイドの分子は医学、材料、農業を前進させているが、それらを製造するのは遅く高コストである。新しいNature論文は、化学合成の加速を助け、研究者が幅広い分子を探索できるようにする予測モデルRetroChimeraを特集している。投稿「RetroChimeraによる大規模な小分子の合成予測の改善」はMicrosoft Researchで最初に掲載された。

AIセキュリティはエンジニアリングの問題である — エージェントスタックのあらゆる層でそれを解決する方法

AIセキュリティはエンジニアリングの問題である。それは、定義されたセキュリティ要件、実施可能な制御、明確な責任者、そして保護が機能している証拠を意味する。AIがより高性能になるにつれ、業界はセキュリティエンジニアリングを加速し、防御ツールへのアクセスを広げ、有効な取り組みをより迅速に共有しなければならない。テクノロジーは変化するが、セキュリティの基本は持続する。インターネットとクラウドコンピューティングはソフトウェアの動作方法を変えたが、[…]

物理学者のようにLLMを枝刈りする：ブロック除去をイジング最適化問題として捉える

数学と人工知能に関する諮問グループ

OpenAI は、新たに生まれるAIの成果のレビューと発信を導くため、独立した数学と人工知能に関する諮問グループと協力しています。

Higgsfield AI、GPT-6 Astraと共に新しい動画機能を1日でリリース

GPT-6 Astraにより、Higgsfield AIは中小企業にとっての動画広告制作を容易にし、新しいクリエイティブツールをより迅速に市場へ提供します。

NVIDIA AIをクリーンエネルギーに活用する5社

クリーンエネルギーは手に入れるのが難しいわけではないが、大規模な普及のペースは歴史的に遅かった。その理由は、時代遅れのインフラ、長期化する研究開発のタイムライン、初期費用の壁などのボトルネックにある。ニューヨーク・クライメート・ウィークで、NVIDIAは、AIを基盤に組み込んだクリーンエネルギープロジェクトを先導し、研究から実用化へのパイプラインを加速させ、最終的に低炭素グリッドの構築を支援する5社に注目している。