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AIチームがコンパイラを構築、GPU最適化で人間を凌駕

AnthropicのClaude AIモデルは、16のエージェントを活用し、画期的な実験で新しいCコンパイラをゼロから構築することに成功し、ソフトウェア開発におけるAIの可能性を示しました。Anthropicの研究者Nicholas Carlini氏のブログ記事で詳述されているこのプロジェクトでは、AIエージェントが2週間かけて共有のコードベースに取り組み、約2万ドルのAPI料金が発生しました。

この実験は、AIエージェント技術の急速な進歩を浮き彫りにしています。これは、AnthropicとOpenAIの両社がマルチエージェントツールをリリースしている中で起こりました。Claude Opus 4.6を使用したAIエージェントは、人間の監督を最小限に抑えながら1万行のコンパイラを生成し、AIが複雑なコーディングタスクに取り組む能力を実証しました。

一方、VentureBeatによると、「OpenClawの瞬間」は、自律型AIエージェントが初めて「研究室から脱出し」、一般の労働力に移行したことを表しています。2025年11月に「Clawdbot」という趣味のプロジェクトとして開発されたこのフレームワークは、現在OpenClawとして知られており、シェルコマンドの実行、ローカルファイルの管理、メッセージングプラットフォームのナビゲートを可能にするように設計されています。

その他のテクノロジーニュースとして、スタンフォード大学、Nvidia、Together AIの研究者は、GPUカーネルを最適化できる「Test-Time Training to Discover (TTT-Discover)」と呼ばれる新しい技術を開発しました。この技術により、モデルは推論プロセス中にトレーニングを継続し、目の前の問題に合わせて重みを更新できるため、大幅なパフォーマンス向上が実現します。例えば、VentureBeatによると、彼らは重要なGPUカーネルを、人間の専門家が書いた従来の最先端技術よりも2倍速く実行するように最適化することに成功しました。

AIの進歩は、主要なイベントにも影響を与える可能性があります。オリンピック放送サービス常務取締役兼オリンピックチャンネルサービスのエグゼクティブディレクターであるYiannis Exarchos氏によると、2026年のミラノ・コルティナ冬季オリンピックでは、アスリートとファンの両方にとって、これまで以上に多くのテクノロジーが導入される予定です。彼は、人々は前例のない体験をすることになると述べています。

しかし、AIの洗練度の向上は、新たなセキュリティ上の課題も提示しています。最近のレポートでは、LinkedInメッセージをわずか8分でAWS管理者アクセスに変えることができる攻撃チェーンが詳述されています。VentureBeatによると、この「IDおよびアクセス管理(IAM)ピボット」は、企業がIDベースの攻撃を監視する方法における根本的なギャップを浮き彫りにしています。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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