Cohere、 North Mini Code の megakernel 公開
Cohere が North Mini Code 向けの megakernel を公開しました。詳しくは出典へ。
Cohere が North Mini Code 向けの megakernel を公開しました。詳しくは出典へ。
ABEJA が YANS2026 への参加を報告しました。 ゴールドスポンサーとしてブース出展と交流会を実施しました。 ブースで VLA の π0.5 のロボットアームを展示しました。
Multiverse Computing が圧縮モデルの復元手法 QAH を公開しました。詳しくは出典へ。
Georgia Tech のチームが Olmo 3 で社会推論の起源を追跡しました。 Dolma 3 の 576 カテゴリから約 568 万文書を抽出しました。 社会推論は文学や対話的な文章の影響を強く受けました。
Microsoft がベンチマーク MindTopo を公開しました。 静的認識より対話的な計画で性能が大きく低下します。 失敗は知覚より計画の段階で多く発生します。
ABEJA がセンサー×LLM の異常検知を方式別に比較しました。 NAB のセンサー 6 種で検証し、gemini-3.5-flash を使用しました。 プロンプト直接入力は検出が疎で誤検知率が低い結果です。
Microsoft が Azure に AMD の AI 基盤を導入します。詳しくは出典へ。
Hugging Face がエージェントのルーティング設計を解説しました。 AppWorld の 417 タスクで Sonnet は 79 ドル、GPT-4.1 は 155 ドルです。
Moonshot AI が Kimi K2 Thinking を公開しました。詳しくは出典へ。
PyTorch の attention 実装をプロファイラーで比較しました。 ナイーブ実装では masked_fill がメモリコピーを発生させます。 masked_fill_ に変えるとカーネルが 1 つ減ります。
Hugging Face が vLLM の transformers バックエンドを高速化しました。詳しくは出典へ。
Berkeley の研究者がエージェント向けデータ基盤の課題を提言しました。 推論コストは年間で中央値約 50 倍低下しています。 エージェントのサブクエリの 80〜90% は重複作業です。
BAIR が 2026年の博士課程修了生を紹介しました。 修了生の研究はロボティクスから AI 安全性まで多岐にわたります。
Dharma が AI の専門特化の必然性を解説しました。 Wolpert と Macready の定理は汎用の優位を否定します。
Kotoba がリアルタイム音声通訳のデモを披露しました。 東アジア言語向けの Koto 基盤モデルを開発しています。 Kindred Ventures などの出資を受けています。
CyberAgent AI Lab の 6 本の論文が ICML 2026 に採択されました。 採択は 7年連続で、うち 1 本が Oral に選出されました。 Oral は全投稿の 0.7% 程度の難関です。
Semantic Context OS はコンテキスト管理の実行基盤です。 コンテキストウィンドウを決定論的な資源として扱います。 AST トリミングと sawtooth モデルを実装します。
ABEJA が LLM 強化学習の Rollout ズレを解説しました。 vLLM と transformers では同じ Token でも確率が最大 0.215 ずれます。 ズレの補正には Importance Sampling が使われます。
Anthropic が Claude Opus 4.8 を公開しました。詳しくは出典へ。
Claude の Messages API が思考トークンの内訳を返します。 課金対象の出力トークンのうち拡張思考分を報告します。 ストリーミングでは最後の message_delta にのみ表示されます。