AIが核の秘密を解き明かし、ETLをバイパスし、LinkedInを再考する。

AI開発がテクノロジーニュースを席巻：データ処理から原子力エネルギー、そして拡張機能フィンガープリンティングまで

人工知能における最近の進展は、データ処理の効率化からオンラインプライバシーに関する懸念の高まりまで、様々な分野で注目を集めています。複数のニュースソースが、AI技術の急速な進歩と潜在的な影響を強調しています。

DeepMindの卒業生によって設立されたサンフランシスコを拠点とするAI企業Fundamentalは、2026年2月5日にVentureBeatで、表形式データ向けのネイティブな基盤モデルであるNEXUSを発表しました。この技術は、データサイエンスにおいて従来労働集約的であった手動のETL（抽出、変換、ロード）プロセスをバイパスすることを目的としています。NEXUSは、ERPシステム、CRM、および財務台帳に見られる構造化されたリレーショナルデータがほとんど見過ごされてきた、深層学習革命における「奇妙な盲点」に対処します。

一方、MIT Technology Reviewは、AI研究の非営利団体METR（Model Evaluation - Threat Research）が管理するグラフを参照して、AI能力の指数関数的な成長について報告しました。このグラフは、AnthropicのClaude Opus 4.5のような新しい大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを追跡する、AIコミュニティにおける重要な指標となっています。グラフは、特定のAI能力が指数関数的に発展しており、より最近のモデルリリースがすでに印象的な傾向を上回っていることを示唆しています。

Mitchell Hashimotoは、同じく2026年2月5日にHacker Newsで、自身の「AI導入の旅」を共有し、AIツールをワークフローに統合した経験を詳細に説明しました。Hashimotoは、「非効率な期間、適切な期間、そして最終的にはワークフローと人生を変える発見の期間」という3段階のプロセスを説明しました。彼は、チャットボットの削除、AIによる自身の作品の再現、タスクを最適化するためのAIハーネスの設計などの手順を概説しました。

他のテクノロジーニュースでは、Hacker Newsが、LinkedInがすべてのページロードで2,953個のChrome拡張機能を密かにプローブする慣行を文書化したGitHubリポジトリを強調しました。「linkedin-extension-fingerprinting」というタイトルのこのリポジトリは、拡張機能、その名前、およびChrome Web Storeへのリンクのリストを提供します。これは、LinkedInのデータ収集慣行の範囲についてプライバシーに関する懸念を引き起こします。

AI以外にも、MIT Technology Reviewは、次世代原子力発電に関する疑問を取り上げました。この記事では、先進的な原子炉の燃料ニーズに焦点を当て、多くの原子炉が従来の原子炉のような低濃縮ウランを使用していないことを指摘しました。レポートでは、企業がこれらの新しい燃料要件に関連するサプライチェーンの課題にどのように対処しているかについても触れました。