Anthropicの研究者たちは、同社のClaude Opus 4.6 AIモデルの16個のインスタンスを用いて、2週間のプロジェクトで、新しいCコンパイラをゼロから作成することに成功したと、研究者のNicholas Carlini氏のブログ記事で報告されています。AIエージェントは、最小限の監督の下で共有コードベースに取り組み、10,000行のコンパイラを生成し、複雑なコーディングタスクにおけるマルチエージェントAIシステムの可能性を示しました。このプロジェクトのAPI料金は約2万ドルでした。
この開発は、AnthropicとOpenAIの両社がマルチエージェントツールをリリースするなど、AIにおける成長傾向の中で行われました。AIエージェントは、これらの高度なモデルの能力を示す複雑な取り組みであるCコンパイラの構築を任されました。
関連ニュースとして、VentureBeatによると、「OpenClaw moment」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することを示しています。元々は、オーストリアのエンジニアPeter Steinberger氏が2025年11月に「Clawdbot」という趣味のプロジェクトとして開発したフレームワークは、現在OpenClawとして知られており、AIエージェントがシェルコマンドを実行し、ローカルファイルを管理し、永続的な権限でメッセージングプラットフォームをナビゲートすることを可能にします。
一方、スタンフォード大学、Nvidia、Together AIの研究者たちは、GPUカーネルを最適化する新しい技術、Test-Time Training to Discover(TTT-Discover)を開発しました。VentureBeatによると、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することができます。チームは、人間の専門家が書いた従来の最先端技術の2倍の速度で実行される重要なGPUカーネルを最適化することに成功しました。
今後の展望として、2026年ミラノ・コルティナ冬季オリンピックは、前例のない技術的進歩を披露する予定であると、オリンピック放送サービス(Olympic Broadcasting Services)のマネージングディレクター兼オリンピックチャンネルサービス(Olympic Channel Services)のエグゼクティブディレクターであるYiannis Exarchos氏は述べています。彼は、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技術が導入されるだろうと述べました。
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