AIモデルが人間の専門家よりも高速にGPUカーネルを最適化
スタンフォード大学、Nvidia、Together AIの研究者らによって開発された新しい技術が、人工知能において重要なブレークスルーを達成しました。VentureBeatによると、この技術は、人間の専門家によって書かれた従来の最先端技術よりも2倍高速に動作する重要なGPUカーネルを最適化しました。Test-Time Training to Discover(TTT-Discover)と名付けられたこの技術は、モデルに推論のためのより多くの時間を与えるという従来のアプローチに挑戦しています。
VentureBeatが報じたところによると、TTT-Discoverは、推論プロセス中にモデルがトレーニングを継続し、当面の問題に合わせて重みを更新することを可能にします。このアプローチは、クローズドまたはオープンな推論モデルであるかどうかにかかわらず、モデルのパラメータが固定されたままの「フローズン」モデルに依存することが多い現在のエンタープライズAI戦略とは対照的です。
関連するAIニュースでは、AIコミュニティは、OpenAI、Google、Anthropicなどの企業による大規模言語モデルの進捗状況を注意深く監視しています。MIT Technology Reviewは、AI研究の非営利団体であるMETR(Model Evaluation Threat Research)がAIの能力を追跡するグラフを更新するまで、コミュニティは新しいリリースごとに息を呑んでいると指摘しました。昨年3月に初めて公開されたこのグラフは、特定のAI機能が指数関数的に発達しており、Claude Opus 4.5のような最近のモデルがその傾向を超えていることを示唆しています。
その他の科学ニュースでは、地質学者のチームが、地球の地下に隠された2つの古代大陸サイズの超高温構造が、過去2億6500万年にわたって地球の磁場に影響を与えてきた証拠を発見したとWiredが報じました。大規模低速度構造(LLSVPs)として知られるこれらの塊は、地球上で最も巨大で謎めいた物体の1つです。現在の推定では、それぞれがアフリカ大陸に匹敵する大きさで、深さ2,900キロメートルに埋まっていると考えられています。Wiredによると、これらの低地表面垂直速度(LLVV)領域は、地球のマントルの不規則な領域を形成し、周囲のマントルよりも高温、高密度で、化学的に異なる物質で構成されています。
また、次世代原子力発電も話題になっています。MIT Technology Reviewは、最近のオンライン円卓会議で、高度な原子力発電、ハイパースケールAIデータセンター、およびグリッドに関する質問を取り上げました。重要な質問の1つは、次世代原子炉の燃料ニーズに関するものでした。これらの原子炉の多くは、従来の原子炉で使用されている低濃縮ウランを使用していないため、サプライチェーンに関する懸念が生じています。
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