資金・M&A

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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    New Conditions for Philosophers to Catch the Wave of Citizen Deliberation in the Age of Artificial Intelligence in advance
    深層学習 ニューラルネットワーク
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  • Data Center Dynamics · EN 資金・M&A
    Digital Realty enters Turkey, plans 22MW facility in Ankara
    Digital Realty、トルコ進出 Rönesansと合弁でアンカラに22MW
    コロケーション大手Digital Realtyがトルコ投資会社Rönesans Infrastructureと合弁を組み、同国に進出する。初案件はアンカラの22MWデータセンターキャンパスで、土地・電力・許認可を確保済みで初期工事を開始、2028年完成予定。イスタンブールでも開発を計画している。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Scalability and Performance Evaluation of Federated Learning Frameworks: A Comparative Analysis
    機械学習 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Human-Grounded Calibration for Long-Text Image-Text Congruence in Vision-Language Models
    コンピュータビジョン 埋め込み (Embeddings) 機械学習
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    Thor Equities submits plans for 150MW data center in Georgia, US
    Thor Equities、米ジョージア州で10億ドル・150MWのデータセンター計画を申請
    不動産投資会社Thor Equitiesが米ジョージア州バートウ郡キングストンで150MWのデータセンター計画を申請。「Kingston Technology Hub」と呼ばれる同案件は推定費用10億ドル、2030年完成目標で、約32,500㎡の建屋、年200万ドルの税収と約50人の常勤雇用を見込む。水使用量は日量5万ガロンと試算。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    How Lossless Is Lossless Speculative Decoding? The Role of Numerical Precision in Orthrus
    推論 (Inference)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Turkish MMLU Pro: Traceable Option Augmentation and Its Validity Limits in Turkish Multiple-Choice Evaluation
    埋め込み (Embeddings) 機械学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Clean Scores, Buried Evidence, and Confident Wrong: A Receipt-Based Audit of Frontier Agentic QA
    AI エージェント ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    CITECHOICE: A Causal Audit of How Document Presentation Redistributes Citation Credit in Agentic Search
    強化学習 ソフトウェア工学
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  • The Register (Data Centre) · EN インフラ・ハードウェア
    Nvidia's Groq acquihire is on the DOJ's radar, but it's already too late
    NVIDIAのGroq買収をDOJが注視、代替勢台頭で「手遅れ」との見方
    NVIDIA
    NVIDIAによる200億ドル規模のGroqアクハイアが米司法省の監視対象になっている。ただしThe Registerは、仮に取引を巻き戻してもGroqの代替となる推論チップ勢が既に育っており、競争環境の回復にはつながらないと論じる。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    Embodied-BenchForge: A Closed-Loop Agentic Workflow for Embodied Benchmark Construction
    AI エージェント 機械学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    MP-Bench: Evaluating Voice Agents as a Multiparty Conversation Participant
    AI エージェント 機械学習 強化学習 ソフトウェア工学 音声処理
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    MAxBench: A Multinomial Concept Recovery Benchmark
    Meta
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Anchoring Clinical Events in Time: UID-Preserving Multimodal Reconstruction and Source-Grounded Adjudication
    DeepSeek ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    How Good Are Frontier Models at Physics? Expert Re-Grading Reveals Broken Evaluations and Near-Saturation of Leading Benchmarks
    GPT ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Parameter-Efficient Retrievers for Polish and European Languages
    埋め込み (Embeddings) ファインチューニング 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 資金・M&A
    DuplexDrama: A Synthesized Dialogue Dataset with Scenarios, Full-Duplex Behaviors, Expressive Speech, and Sound Events
    ニューラルネットワーク 音声処理
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    A Multi-Vehicle Dataset with Camera, LiDAR, and Radar Sensors and Scanned 3D Models for Custom Auto-Annotation using RTK-GNSS
    アルゴリズム・理論 ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    MedRoundsQA: A Persona and Difficulty Aware Evaluation for Multi-Turn Medical Consultations
    AI エージェント 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    Scaling Clinical Judgment to Evaluate Medical AI
    深層学習 ファインチューニング ヘルスケア・バイオ ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    GraphAHA: Graph-Based Adaptive Search with Heterogeneous Actions for Test-Time Code Generation
    DeepSeek 推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG)
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  • OpenAI Blog · EN 開発者ツール
    Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users
    OpenAI、ストレージ基盤 Habitat を 10 億ユーザー規模へ拡張
    深層学習 GPT OpenAI 検索拡張生成 (RAG)
    OpenAI が、社内のアプリケーション向けストレージ基盤 Habitat を Python ライブラリから世界分散型プラットフォームへ発展させた経緯を公開した。現在は ChatGPT の 10 億ユーザー、秒間 2,200 万リクエストを支える。asyncio の遅延計測、機能フラグ配信のテールレイテンシ削減、コネクションプールと負荷分散、下流リソースの保護に加え、Python から Rust への移行と Azure Cosmos DB 層の最適化にも触れる。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    SWARM: A Multilingual Human-Annotated Dataset for Russian Propaganda Detection in Search Engine Results
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Meddies-PII: A Multilingual Framework for Personally Identifiable Information Extraction in Clinical De-identification
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Information Specialization and Constrained Synthesis in Multi-Agent LLM Forecasting: A Prospective Live-Study of the 2026 FIFA World Cup
    AI エージェント 深層学習 Meta 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Zipbench: Low-Cost Framework for Compressing Comprehensive Benchmarks of Large Language Models
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Not All Speech Is Intent: Adaptive Self-Correcting Inference Layer for Post-ASR False Wake-Up
    埋め込み (Embeddings) 推論 (Inference) ニューラルネットワーク 音声処理
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Do LLMs Trust the Accuser or the Accusation? Measuring Belief Shifts in Werewolf
    AI エージェント ニューラルネットワーク 強化学習
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  • Simon Willison's Weblog · EN 新モデル・リリース
    Datasette 1.0a39 and 0.65.4 security releases
    Datasette、1.0a39 と 0.65.4 のセキュリティ修正版を公開
    Claude GPT 機械学習 ニューラルネットワーク
    Simon Willison 氏が、Datasette のセキュリティ修正版 1.0a39(現行アルファ系)と 0.65.4(安定版 0.65.x 系)を公開した。公開 Web 上でインスタンスを運用している場合、特に公開テーブルと非公開テーブルが混在する構成では適用が推奨される。Sevban Dönmez 氏らの報告を受け、Claude Fable 5.1 / GPT-5.6 / GPT-6 Astra を用いて Alex Garcia 氏と大規模な監査を実施し、約1週間かけて修正を相互レビューしたという。今後は開発全体にフロンティアモデルによる監査を組み込む方針。
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