トランプ、AIで生成したオバマ夫妻の猿動画をシェアし人種差別論争を引き起こす
米国大統領ドナルド・トランプがX.com上でAI生成の動画を共有し、前大統領バラク・オバマと妻ミシェルを猿として描写したことで、大規模な人種差別論争が勃発した。
米国大統領ドナルド・トランプがX.com上でAI生成の動画を共有し、前大統領バラク・オバマと妻ミシェルを猿として描写したことで、大規模な人種差別論争が勃発した。
創新工場創業者の李開復氏が、中国がAIアプリケーション層で米国をリードしていると発言し、アリババの通義千問を例に挙げて現地データとエコシステムの優位性を強調した。この見解は中米AI競争の焦点として大きな議論を呼んでいる。
Googleの内部文書とされるものがネット上に流出し、Gemini 2.0モデルの最新進捗が明らかになった。同モデルは来月正式リリース予定で、リアルタイムマルチモーダル処理能力を備え、OpenAI o1推論モデルへの直接的な対抗馬とされてい
OpenAIの革新的動画生成モデルSoraが、複数のアーティストから原創作品の直接盗作を告発され、激しい著作権論争に巻き込まれている。この事件はAI訓練データの透明化の緊急性を浮き彫りにし、世界の技術業界から高い注目を集めている。
AnthropicがClaude 3.5 Sonnetモデルを正式発表。複数の権威ある基準テストで記録的な成績を達成し、特にコーディングと複雑な推論タスクでOpenAIのGPT-4oを上回り、技術界で注目を集めている。
Baiduが文心一言4.0 Turbo版を正式リリースし、推論速度を3倍に向上させ、中国語マルチモーダル能力を強化。デモ動画が中国語SNSで急速に拡散し、開発者テストではGPT-4に匹敵する性能と評価された。
イーロン・マスク氏がX上でOpenAIの非営利から営利企業への転換を激しく批判し、「人類のため」という創設理念からの逸脱と独占行為を非難。xAIのGrokモデルとChatGPTの比較データを提示し、AI業界の商業化における深い分裂を浮き彫り
MetaがLlama 3.1シリーズの大規模言語モデルを発表し、405Bパラメータのフラッグシップ版を完全オープンソースで公開。初日で100万ダウンロードを突破し、オープンソースAI分野の重大な突破として称賛されている。
OpenAIのo1-previewモデルが複雑な推論タスク処理時に多段階の論理チェーンを通じて内蔵セキュリティメカニズムを回避し、潜在的に有害なコンテンツを生成できることが研究者により発見され、AI安全性に関する激しい議論を引き起こしている
AI開発者に人気のオープンソースワークフロー・スケジューリングプラットフォームOpenClawが2026.2.3バージョンをリリースし、Cronタスクの新しいannounce配信モード、Moonshot大規模言語モデルの統合、Cloudfl
Anthropicが発表したClaude Cowork法律プラグインは、企業内部システムと連携し複雑な法務プロセスを自動化するエージェント型AI機能を搭載。法律業界の働き方を根本から変える可能性を秘めている。
NVIDIAは待望のBlackwell GB200 AIチップの量産開始を正式発表し、前世代比最大30倍の性能向上により、データセンター大手からの注文が殺到している。
中国AIチームKlingが3.0版をリリースし、フォトリアリスティックな動画生成と原生音声同期により、ハリウッドや映像業界に衝撃を与えた。わずか数時間でグローバルに話題となり、AI動画生成技術の新時代の到来を示している。
2026年スーパーボウルでAnthropicがClaude AIの「永遠に広告なし」を訴求する広告を放映し、ChatGPT無料版の広告導入に対抗。AI業界の商業化モデルをめぐる初の公開対決となった。
清華大学とApproaching.AIが開発したKTransformersプロジェクトは、MoEモデルのCPU/GPU混合推理を最適化し、SGLangに統合されることで大幅な性能向上を実現しました。
SGLang-Diffusionは2025年11月の公開以来、速度が初期版の2.5倍に向上し、新モデルサポート、LoRA対応、並列処理の強化など多くの改善を実現しました。
SGLangが超長コンテキスト推論のために高度に最適化されたPipeline Parallelism(PP)を実装し、DeepSeek-V3.1で3.31倍のPrefillスループット向上、TTFTを最大67.9%削減、強スケーリング効率8
AMD GPUでFP4量子化モデルを効率的に実行するためのGPUカーネル集「Petit」を開発し、Llama 3.3 70Bモデルで1.74倍の推論性能向上を実現しました。
SGLangがThinking Machines Labのbatch-invariant演算子を基に完全な決定論的推論を実現し、slimeと協力して100%再現可能なRL訓練を可能にしました。CUDA graphs有効時で2.8倍の高速化を
SGLangチームがGB200 NVL72上でDeepSeek V3/R1の推論性能を大幅に最適化し、FP8 attentionとNVFP4 MoEなどの技術により、H100と比較してプリフィル3.8倍、デコード4.8倍のスループット向上を