UK AISI、 自動採点の 統計手法を 公開
英 AISI が自動採点の評価手法を公開しました。 ベイズ一般化線形モデルで採点者の偏りを同時に評価します。 統計モデルと再現ノートブックを GitHub で公開しています。
英 AISI が自動採点の評価手法を公開しました。 ベイズ一般化線形モデルで採点者の偏りを同時に評価します。 統計モデルと再現ノートブックを GitHub で公開しています。
英 AISI が AI 制御実験の基盤 ControlArena を公開しました。詳しくは出典へ。
Anthropic が Claude Marketplace を公開しました。詳しくは出典へ。
AISI が AI セーフティ評価タスクフォース総会を開催します。 評価環境の概要や今年度の活動内容を紹介します。 10月7日開催で参加費は無料、誰でも参加できます。
LINE ヤフーがサービス指向クラウドを開発しています。 Service Connect はサービス名で接続を一元管理します。 IP アドレス変更に追従し ACL を自動更新します。
LINE ヤフーが通知基盤に Decaton の Per-Key-Quota を導入しました。 通知 654,762 件を流量制限トピックへ退避させました。 処理時間に換算すると延べ約 4.2時間分です。
Hugging Face が Hub に RL Environments を追加しました。詳しくは出典へ。
Preferred Networks が分子構造の復元手法 CoTAR を公開しました。 原子の種類と座標から結合次数を推定します。 古典 MD の評価で 4 カテゴリ平均 94.0% の有効率です。
Hugging Face が oMLX 作者の Jun Kim を採用しました。 oMLX は Apache 2.0 のまま Jun Kim が引き続き主導します。 oMLX は MLX 向けの新機能を試す場として使われます。
Hugging Face が transformers で GGUF の実行に対応しました。詳しくは出典へ。
GitHub が AI の定説 5 つを検証しました。 AI 生成コードも説明と責任の範囲でレビューが必要です。 Skills と MCP は別の問題を解くため共存できます。
ABEJA が AWS ブログに LLM 学習基盤の記事を公開しました。 産業特化型 LLM 向けにクラスター構築と運用を解説しています。 クラスター管理に AWS ParallelCluster、ジョブ管理に Slurm を採用しています。
タイの研究チームが Ai2 の Dolma をタイ語に適応させました。 470 億 Token のタイ語事前学習コーパス Mangosteen を構築しました。 Common Crawl の 80% 超を削減し性能を維持しました。
Mistral が HUMAIN とサウジアラビアの主権 AI で提携しました。 サイバーセキュリティと音声が初期の重点分野です。 アラビア語に強いフロンティアモデルも開発予定です。
Hugging Face が Strands Robots のデータループを解説しました。 記録・学習・実機配備を 1 つのエージェントで回します。 Storage Buckets は 2026年3月に発表された可変の保管層です。
Ai2 が Hugging Face との連携を拡大しました。 Hugging Face 上の保存容量が約 3 倍の 2 ペタバイト近くになります。 2024年春以降、5,000 万回以上ダウンロードされています。
Hugging Face が Baseten を推論プロバイダーに追加しました。 Kimi K3 や DeepSeek V4 Flash などが Hub 上で使えます。 Python と JavaScript の SDK から利用できます。
Ai2 の infini-gram が AI 生成文の表現を追跡します。 AI 検出スコアだけでは出典の特定はできません。 AI 生成本は既存書籍の珍しい表現を多く含みます。
Ai2 がオープン科学とオープンモデルへの方針を説明しました。 オープンウェイトモデルは研究や応用への利用を可能にします。 完全公開では学習データやコード、評価も共有します。
Hugging Face が Nunchaku Lite を Diffusers に統合しました。詳しくは出典へ。
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。
Hugging Face が Kernels を大幅刷新しました。 Hub に kernel という新リポジトリ種別を追加しました。 信頼できる発行元とコード署名でセキュリティを強化しました。
英 AISI が Engineering Playbook を公開しました。詳しくは出典へ。
Mistral が Emmi AI を買収し物理 AI を強化しました。 航空宇宙や自動車、半導体、エネルギー分野が対象です。 3D 翼の CFD データセットなど研究成果を公開しています。
SSH の 1 文字入力で 270 パケットが送信されます。 36 バイトのパケットが全体の 66.3% を占めます。
Hugging Face が Differential Transformer V2 を発表しました。 V2 は KV キャッシュを増やさずデコード速度を改善します。 V1 は推論速度が約 6〜12% 低下する課題がありました。
Mistral AI が vLLM のメモリリークを調査しました。 リークは P/D 分離構成の decode 側でのみ発生しました。 システムメモリが毎分 400 MB 増加しました。