『Meta FAIRが人間のような知能を持つAIの開発を加速する5つの主要プロジェクトを発表』
ソースウェブサイト: artificialintelligence-news.com
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
要約: Metaの基礎AI研究（FAIR）チームが、高度な機械知能（AMI）の追求を加速する5つの主要プロジェクトを発表しました。これらのプロジェクトは、AI知覚能力（機械が感覚情報を処理・解釈する能力）の強化に重点を置いており、言語モデリング、ロボティクス、協調型AIエージェントの進歩も含まれています。主な発表には、様々な画像・動画タスクに優れた大規模ビジョンエンコーダー「Perception Encoder」、複雑な視覚認識タスク向けの「Perception Language Model（PLM）」、ロボットが3D環境内のオブジェクトを正確に特定できる「Meta Locate 3D」、バイトレベルで動作する「Dynamic Byte Latent Transformer」、そして人間やAIとの効果的な協力を可能にする「Collaborative Reasoner」が含まれています。これらの技術は、より人間に近い方法で世界を知覚、理解、相互作用できる機械の構築に向けたMetaの継続的な投資を示しています。
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
要約: Metaの基礎AI研究（FAIR）チームが、高度な機械知能（AMI）の追求を加速する5つの主要プロジェクトを発表しました。これらのプロジェクトは、AI知覚能力（機械が感覚情報を処理・解釈する能力）の強化に重点を置いており、言語モデリング、ロボティクス、協調型AIエージェントの進歩も含まれています。主な発表には、様々な画像・動画タスクに優れた大規模ビジョンエンコーダー「Perception Encoder」、複雑な視覚認識タスク向けの「Perception Language Model（PLM）」、ロボットが3D環境内のオブジェクトを正確に特定できる「Meta Locate 3D」、バイトレベルで動作する「Dynamic Byte Latent Transformer」、そして人間やAIとの効果的な協力を可能にする「Collaborative Reasoner」が含まれています。これらの技術は、より人間に近い方法で世界を知覚、理解、相互作用できる機械の構築に向けたMetaの継続的な投資を示しています。
『Huaweiが新AIハードウェアでNvidiaの優位性に挑戦』
ソースウェブサイト: artificialintelligence-news.com
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/huawei-ai-hardware-breakthrough-challenges-nvidia-dominance/
要約: 中国のテクノロジー大手Huaweiが、AIチップ市場で米国のNvidiaに挑戦する強力な新コンピューティングシステム「CloudMatrix 384 Supernode」を発表しました。このシステムは300ペタフロップスの計算能力を持ち、Nvidiaの同等技術NVL72システム（180ペタフロップス）を上回る性能を発揮すると報じられています。特筆すべきは、このブレークスルーがHuaweiが米国のエンティティリストに掲載され、厳しい技術制限に直面している中で達成されたことです。CloudMatrix 384はNvidiaのNVLinkに相当する高速相互接続技術を採用し、中国のAIインフラスタートアップSiliconFlowと協力して開発されました。この技術は、中国が技術的自立を追求する中で重要な進展を示しており、もし性能が実証されれば、Huaweiは広範な制裁にもかかわらず、この分野でのコンピューティング独立性を達成したことになります。
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/huawei-ai-hardware-breakthrough-challenges-nvidia-dominance/
要約: 中国のテクノロジー大手Huaweiが、AIチップ市場で米国のNvidiaに挑戦する強力な新コンピューティングシステム「CloudMatrix 384 Supernode」を発表しました。このシステムは300ペタフロップスの計算能力を持ち、Nvidiaの同等技術NVL72システム（180ペタフロップス）を上回る性能を発揮すると報じられています。特筆すべきは、このブレークスルーがHuaweiが米国のエンティティリストに掲載され、厳しい技術制限に直面している中で達成されたことです。CloudMatrix 384はNvidiaのNVLinkに相当する高速相互接続技術を採用し、中国のAIインフラスタートアップSiliconFlowと協力して開発されました。この技術は、中国が技術的自立を追求する中で重要な進展を示しており、もし性能が実証されれば、Huaweiは広範な制裁にもかかわらず、この分野でのコンピューティング独立性を達成したことになります。
『MetaがEUユーザーデータを使ったAIモデルのトレーニングを計画』
ソースウェブサイト: artificialintelligence-news.com
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-will-train-ai-models-using-eu-user-data/
要約: Metaは、EU（欧州連合）内の成人ユーザーが共有したコンテンツを使用してAIモデルをトレーニングする計画を確認しました。この発表は、最近のMeta AI機能の欧州でのリリースに続くもので、同地域の多様な人口に対するAIシステムの能力と文化的関連性を向上させることを目的としています。今週から、MetaのプラットフォームのEUユーザーはデータ使用に関する通知を受け取り、異議申し立てフォームへのリンクが提供されます。Metaは、友人や家族とのプライベートメッセージや18歳未満のユーザーの公開データはAIトレーニングに使用しないと明確にしています。同社はこの取り組みを、EUユーザー向けに設計されたAIツールを作成するための必要なステップとして位置づけていますが、「オプトアウト」システムの有効性と公平性、著作権や知的財産権に関する問題、データ選択とフィルタリングのメカニズムの透明性など、プライバシー擁護者からの懸念も提起されています。
リンク: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-will-train-ai-models-using-eu-user-data/
要約: Metaは、EU（欧州連合）内の成人ユーザーが共有したコンテンツを使用してAIモデルをトレーニングする計画を確認しました。この発表は、最近のMeta AI機能の欧州でのリリースに続くもので、同地域の多様な人口に対するAIシステムの能力と文化的関連性を向上させることを目的としています。今週から、MetaのプラットフォームのEUユーザーはデータ使用に関する通知を受け取り、異議申し立てフォームへのリンクが提供されます。Metaは、友人や家族とのプライベートメッセージや18歳未満のユーザーの公開データはAIトレーニングに使用しないと明確にしています。同社はこの取り組みを、EUユーザー向けに設計されたAIツールを作成するための必要なステップとして位置づけていますが、「オプトアウト」システムの有効性と公平性、著作権や知的財産権に関する問題、データ選択とフィルタリングのメカニズムの透明性など、プライバシー擁護者からの懸念も提起されています。
『OpenAIが低コストの「Flex処理」オプションを発表』
ソースウェブサイト: techcrunch.com
リンク: https://techcrunch.com/2025/04/17/openai-launches-flex-processing-for-cheaper-slower-ai-tasks/
要約: OpenAIは、応答時間が遅くなる代わりにAIモデル使用料が低価格になる「Flex処理」APIオプションを発表しました。このオプションは、最近リリースされた推論モデル「o3」と「o4-mini」のベータ版で利用可能で、モデル評価やデータ強化など、優先度の低い「非本番」タスク向けに設計されています。Flex処理はAPI費用を正確に半分に削減し、o3の場合、入力トークンが10/Mから5/M、出力トークンが40/Mから20/Mに、o4-miniでは入力トークンが1.10/Mから0.55/M、出力トークンが4.40/Mから2.20/Mになります。この発表は、先端AIの価格が上昇し続ける中、競合他社がより安価で効率的な予算志向モデルをリリースしている状況で行われました。同日、GoogleはDeepSeekのR1と同等以上の性能を低コストで提供する推論モデル「Gemini 2.5 Flash」を発表しています。
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要約: OpenAIは、応答時間が遅くなる代わりにAIモデル使用料が低価格になる「Flex処理」APIオプションを発表しました。このオプションは、最近リリースされた推論モデル「o3」と「o4-mini」のベータ版で利用可能で、モデル評価やデータ強化など、優先度の低い「非本番」タスク向けに設計されています。Flex処理はAPI費用を正確に半分に削減し、o3の場合、入力トークンが10/Mから5/M、出力トークンが40/Mから20/Mに、o4-miniでは入力トークンが1.10/Mから0.55/M、出力トークンが4.40/Mから2.20/Mになります。この発表は、先端AIの価格が上昇し続ける中、競合他社がより安価で効率的な予算志向モデルをリリースしている状況で行われました。同日、GoogleはDeepSeekのR1と同等以上の性能を低コストで提供する推論モデル「Gemini 2.5 Flash」を発表しています。
『Hence AIが貿易戦争リスク管理のためのAIアドバイザーを発表』
ソースウェブサイト: techcrunch.com
リンク: https://techcrunch.com/2025/04/17/as-the-trade-war-escalates-hence-launches-an-ai-advisor-to-help-companies-manage-risk/
要約: ロンドンを拠点とするスタートアップHence AIが、組織が地政学的・ビジネスリスクを監視し、そのリスクを軽減するための行動について助言するAIソフトウェア製品「Hence Global」を発表しました。このツールは、あらゆる規模の企業がリスクを追跡し、リスク軽減のための行動についてアドバイスを受けられるようにするとともに、コンサルティングや法律事務所などのサービスプロバイダーがクライアントのために世界に関する意味のある分析を生成するのを支援します。基本製品は年間1,500ドルと、典型的なコンサルタントよりもはるかに手頃な価格で、スタートアップやNGOなどの組織が法律家に質問するたびに電話をかけたり、コンサルティング契約に50万ドルを費やしたりする必要がなくなります。Hence GlobalはPalantirのFoundryとArtificial Intelligence Platformを基盤に構築されており、顧客の特定のニーズや業界に基づいて関連情報を理解、要約、分析するために異なるAIモデルを組み合わせることができます。
リンク: https://techcrunch.com/2025/04/17/as-the-trade-war-escalates-hence-launches-an-ai-advisor-to-help-companies-manage-risk/
要約: ロンドンを拠点とするスタートアップHence AIが、組織が地政学的・ビジネスリスクを監視し、そのリスクを軽減するための行動について助言するAIソフトウェア製品「Hence Global」を発表しました。このツールは、あらゆる規模の企業がリスクを追跡し、リスク軽減のための行動についてアドバイスを受けられるようにするとともに、コンサルティングや法律事務所などのサービスプロバイダーがクライアントのために世界に関する意味のある分析を生成するのを支援します。基本製品は年間1,500ドルと、典型的なコンサルタントよりもはるかに手頃な価格で、スタートアップやNGOなどの組織が法律家に質問するたびに電話をかけたり、コンサルティング契約に50万ドルを費やしたりする必要がなくなります。Hence GlobalはPalantirのFoundryとArtificial Intelligence Platformを基盤に構築されており、顧客の特定のニーズや業界に基づいて関連情報を理解、要約、分析するために異なるAIモデルを組み合わせることができます。
『ChatGPTの新しいトレンド：写真からの「逆位置検索」』
ソースウェブサイト: techcrunch.com
リンク: https://techcrunch.com/2025/04/17/the-latest-viral-chatgpt-trend-is-doing-reverse-location-search-from-photos/
要約: OpenAIの最新AIモデル「o3」と「o4-mini」のリリースに伴い、ユーザーがChatGPTを使って写真に写っている場所を特定する新しいトレンドが広がっています。これらのモデルは、アップロードされた画像をクロップ、回転、ズームインして徹底的に分析する能力を持ち、ウェブ検索機能と組み合わせることで強力な位置特定ツールとなっています。ユーザーはレストランのメニュー、近隣の写真、建物の外観、自撮り写真などをChatGPTに提供し、「GeoGuessr」（Googleストリートビュー画像から場所を推測するオンラインゲーム）をプレイするよう指示しています。これは明らかなプライバシーの問題となる可能性があり、悪意のある人物が誰かのInstagramストーリーをスクリーンショットし、ChatGPTを使って彼らの居場所を特定しようとすることを防ぐものはありません。テストによると、以前のモデルGPT-4oも多くの場合、o3と同じく正確に場所を特定できましたが、o3はGPT-4oが特定できなかった場所を見つけることもありました。このトレンドは、より高性能な「推論型」AIモデルがもたらす新たなリスクを示しています。
リンク: https://techcrunch.com/2025/04/17/the-latest-viral-chatgpt-trend-is-doing-reverse-location-search-from-photos/
要約: OpenAIの最新AIモデル「o3」と「o4-mini」のリリースに伴い、ユーザーがChatGPTを使って写真に写っている場所を特定する新しいトレンドが広がっています。これらのモデルは、アップロードされた画像をクロップ、回転、ズームインして徹底的に分析する能力を持ち、ウェブ検索機能と組み合わせることで強力な位置特定ツールとなっています。ユーザーはレストランのメニュー、近隣の写真、建物の外観、自撮り写真などをChatGPTに提供し、「GeoGuessr」（Googleストリートビュー画像から場所を推測するオンラインゲーム）をプレイするよう指示しています。これは明らかなプライバシーの問題となる可能性があり、悪意のある人物が誰かのInstagramストーリーをスクリーンショットし、ChatGPTを使って彼らの居場所を特定しようとすることを防ぐものはありません。テストによると、以前のモデルGPT-4oも多くの場合、o3と同じく正確に場所を特定できましたが、o3はGPT-4oが特定できなかった場所を見つけることもありました。このトレンドは、より高性能な「推論型」AIモデルがもたらす新たなリスクを示しています。
『DeepSeekの分散ファイルシステム「3FS」の紹介』
ソースウェブサイト: maknee.github.io
リンク: https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-1/
要約: DeepSeekが開発した分散ファイルシステム「3FS（Fire-Flyer File System）」は、アプリケーションに対して通常のローカルファイルシステムと対話しているかのような錯覚を与えます。この抽象化により、実際には10台の異なるマシンに分散されているファイルが、単純なファイルパス（例：
リンク: https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-1/
要約: DeepSeekが開発した分散ファイルシステム「3FS（Fire-Flyer File System）」は、アプリケーションに対して通常のローカルファイルシステムと対話しているかのような錯覚を与えます。この抽象化により、実際には10台の異なるマシンに分散されているファイルが、単純なファイルパス（例：
/3fs/stage/notes.txt）として表示されます。3FSは主に4つのノードタイプ（Meta、Mgmtd、Storage、Client）で構成され、それぞれが異なる目的を果たします。Metaノードはメタデータを管理し、Mgmtdはクラスター構成を制御し、Storageノードは物理ディスク上の実際のファイルデータを保持し、Clientは他のすべてのノードと通信してファイルシステムを表示・変更します。3FSはCRAQ（Chain Replication with Apportioned Queries）プロトコルを使用して強力な一貫性を実現し、データチャンクの耐障害性を確保しています。この分散ファイルシステムは、単一マシンの能力を超える大量のデータ（ペタバイト単位まで）と高スループットを提供し、障害耐性と冗長性を提供します。
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（ライター／Felo君）
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