インフラ・ハードウェア

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  • IEEE Spectrum (AI section) · EN 安全性・評価
    Your Robot’s Safety Functions Already Work. What If the Input Lies?
    ロボットの安全機能は働くが入力が偽られたら?IEEE Spectrumが問題提起
    ニューラルネットワーク
    移動ロボットの減速や協働アームの動作緩和などの安全機能は、距離や位置、停止信号といった入力情報に依存する。IEEE Spectrumの記事は、その入力が偽られた場合のリスクを問う。VicOne提供の記事である。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    From Interaction to Capability: Task Advancement as State and Supervision for GUI Agents
    AI エージェント 強化学習
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    Sponsored: Ground control: Structuring land deals for data center development
    【広告記事】データセンター開発の土地取引の組み立て方
    スポンサー記事。AIと前例のない計算需要により、投資家・開発事業者・運営事業者がデータセンター開発の機会を評価する方法が根本的に変わったと論じる。
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  • NVIDIA Developer Blog · EN エージェント・ツール使用
    Fine-Tuning NVIDIA Nemotron to Know Local Rules, Not Just Local Languages
    NVIDIA Nemotronを現地の言語と規則に合わせて微調整する取り組み
    AI エージェント ファインチューニング 生成 AI 機械学習 NVIDIA
    AIの利用が世界各地の言語や文化に広がる中、汎用の言語モデルだけでなく地域固有の規則にも対応させるため、NVIDIAのNemotronモデルをファインチューニングする取り組みを紹介する記事。言語対応にとどまらず、各地域のルールを理解させることを主題としている。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    M4Bench: Evaluating Procedural Specification for Clinical EHR Derivation Agents
    AI エージェント Claude GPT ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN インフラ・ハードウェア
    An Input Skip Can Reparameterize a VAE Without Improving the Generator
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Test-Time Communication in Trading Agent Swarms
    AI エージェント
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    CRISP: Co-designing Pruning and Scheduling for Efficient MoE Inference on Edge Servers
    DeepSeek 推論 (Inference) Mistral Mixture of Experts (MoE) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Beyond the Readout: A Latent Numerical Frame Shared Across Modality and Operation
    ニューラルネットワーク ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 学習・ファインチューニング
    Displacement Moments and Path-Terminal Separation in Brownian Interpolant Sampling
    ニューラルネットワーク 強化学習 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    SoleCrypt ups size of planned data center campus in Bizerte, Tunisia
    SoleCrypt、チュニジア・ビゼルト計画のDCキャンパスを拡大
    ニューラルネットワーク 強化学習
    SoleCryptは、チュニジアのビゼルトに計画するデータセンターキャンパスの規模を拡大した。最初の7MWフェーズは2028年初頭の稼働予定で、Vera Rubin GPUを収容する。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    JEPA-Inspired Latent Field Prediction for Sparse-Pilot MIMO-OFDM Channel Reconstruction
    埋め込み (Embeddings) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Channel Selection for Mixture-of-Experts Decoding Needs No Calibration Data
    Mixture of Experts (MoE) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN インフラ・ハードウェア
    Agent-Conditioned Routing: Diverse Reasoning Paths Within One Frozen Model
    ファインチューニング GPT Mixture of Experts (MoE)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    The Geometry of Manifold Learning: Singular foliations via Deep Learning models
    アルゴリズム・理論 深層学習 ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 業界導入・応用
    TRIDENT-Seq: Profile-Matched Prefix-Future Contrast for Label-Efficient Payment Risk Modeling
    検索拡張生成 (RAG)
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    STTGDC secures $590m green loan for Tokyo data centers
    STTGDC、東京のデータセンター向けに5.9億ドルのグリーンローン
    STTGDCは、東京の70MWキャンパスの内装整備と運営に充てる5.9億ドルのグリーンローンを確保した。
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    Broadcom organizes $63bn deal with Bank of America, Blackstone, Citigroup, and Morgan Stanley to fund Anthropic chip purchases
    Broadcom、Anthropicのチップ購入向け630億ドルの資金調達を主導
    Anthropic Google
    Broadcomは、Bank of America、Blackstone、Citigroup、Morgan Stanleyと組み、Anthropicのチップ購入を支える630億ドルの資金調達を組成した。Project North Starと呼ばれ、Broadcom開発のGoogle TPUの購入に充てられる。
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  • NVIDIA Developer Blog · EN 推論・効率化
    3 Ways to Boost MoE Inference on NVIDIA DGX Spark
    NVIDIA、DGX Spark上でMoE推論を高速化する3つの方法を紹介
    生成 AI 推論 (Inference) Mixture of Experts (MoE) NVIDIA
    NVIDIAの開発者ブログが、DGX SparkでMoE(専門家混合)モデルの推論を速くする3つの方法を解説した。トークン生成を速めるには、まず推論性能を何が制約しているかを見極めることが出発点だとし、Inclusion AIのLing-3.0-flashをバッチサイズ1で評価した結果を例に検討している。
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN インフラ・ハードウェア
    Online Interval Selection with Binary Predictions: Optimal Consistency and a Continuous Robustness Tradeoff
    アルゴリズム・理論 ニューラルネットワーク
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    AirTrunk secures AU$4.25 billion green loan for Sydney data center campus
    AirTrunk、シドニーのDCキャンパス向けに42.5億豪ドルのグリーンローン
    AirTrunkは、シドニーのデータセンターキャンパス向けに42.5億豪ドルのグリーンローンを確保した。SYD3拠点の現在の拡張フェーズは2028年に稼働予定。
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  • Data Center Dynamics · EN インフラ・ハードウェア
    First building at Project Jupiter data center campus in New Mexico topped out
    ニューメキシコのProject Jupiter、第1棟が上棟
    ニューメキシコ州のデータセンターキャンパス「Project Jupiter」で、最初の建物の構造工事が完了し上棟した。残る3棟の工事が控えている。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Your Policy Is Secretly a Harness: The Decision Geometry of Agent Interfaces
    AI エージェント
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 安全性・評価
    Decision Models as Judges for Hallucination Detection
    GPT
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Mechanistic Failure Modes of Weight Pruning in Transformer Language Models
    GPT 機械学習 Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Prospector: learning a compact graph traversal policy for scientific reasoning
    ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Self-Regularized Flow Language Models
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • The Register (Data Centre) · EN インフラ・ハードウェア
    UK ministers had plenty of time for AI datacenter bosses, but none for environmental groups
    英閣僚はAIデータセンター企業と多く面会、環境団体とは皆無
    調査により、英国の閣僚はAIデータセンター企業の幹部との面会に多くの時間を割く一方、環境団体とは会っていなかったことが分かった。AIグロースゾーンの意思決定では、企業が政府との会合を占め、地域社会は置き去りにされたという。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    JevRec: Linguistic Encoding with Jev-like Decision Modeling for LLM-based Generative Recommendation
    深層学習 推論 (Inference)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Do We Need an LLM to Know Why Sources Conflict? Decision Models for Knowledge-Conflict Typing in RAG
    Gemini 推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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