スタンフォード大のパーシー・リャン氏率いるMarinプロジェクトが、535Bパラメータのモデル訓練を開始した。コード・データ・学習レシピ・実験結果まで全て公開する方針で、GB200 NVL72を11基使い約3カ月かけて18.75兆トークンを学習する計画だ。DeepLearning.AI創業者のアンドリュー・ン氏がこの取り組みを称賛し、オープンなAI研究の規範としての価値を強調した。

巨大モデルの中身が全部見える、という状態自体が珍しくなった。

ウォートン校のイーサン・モリック教授が、医療・行政手続き・個人の家計管理・学校書類など、複雑で対処が難しい日常の課題に対して消費者向けAIが実は過小評価されていると指摘した。人々は困りごとを抱えながらも十分な助けを得られていないのが現状だと述べた。

専門家不足を埋める先が病院ではなく検索窓だった、という話。

人類は10万年以上前から会話してきたが、子どもが言語を習得する仕組みは今もAIより効率的だとMIT Technology Reviewが報じた。大量データで学習する言語モデルに対し、人間の子どもははるかに少ない入力で言語を獲得する差が研究課題として残っている。

最大のデータセットは、まだ人間の子ども時代に負けている。

The Hacker Newsによると、中国語圏のサイバー犯罪集団「UAT-10147」がAIを使ってWindows・Linuxサーバーへの攻撃を効率化し、EDR回避機能を持つマルウェア「SPECTRE」とLinux用ルートキットを展開している。攻撃対象拡大にAIが活用されている実態が明らかになった。

攻撃側の量産体制にも、生成AIが静かに組み込まれている。

Mashableによると、健康トラッカー「Oura Ring」の睡眠計測精度を巡り、AIモデルが「推測」で数値を算出しているとする訴訟が提起された。原告側はAIによる推定が実際の睡眠状態を正確に反映していないと主張している。

身につけたセンサーより、その裏のモデルの方が争点になっている。

Web3プロジェクトのBeldexが800万ドルを調達し、Web3とAIのプライバシーインフラ開発に充てると発表した。開発者向けにプライバシー決済やエージェント、セキュアAIを組み込むツール群を提供する計画で、AIエージェントに識別情報を持たせる「エージェントID」も焦点の一つだ。

エージェントに権限を渡すほど、身元管理の重みが増していく。