Skala 1.1が量子化学におけるディープラーニングを開拓
マイクロソフトは、量子化学計算用のSkalaモデルのアップデートをリリースしました。バージョン1.1では、より正確な分子シミュレーションが幅広い開発者エコシステムにアクセス可能になり、動的ベンチマークが追加されました。
Lilith · 厳選ニュース
ニュース
AIで本当に起きていること。宣伝ノイズ抜きで、選び抜いた話題と文脈と意見を。
Atomフィード ↗
Google DeepMind、人間のようにゲームをプレイするAI「SIMA 2」を発表
Atariのゲーム攻略から15年、DeepMindがSIMA 2を発表。ゲームのAPIを使用するのではなく、画面のピクセルを読み取り、自然言語の指示に基づいてキーを操作します。
Bun 1.4がWebスクレイパーに進化
Bun 1.4のリリースはRustでの書き直しを公式に祝っていますが、真のニュースは安定したBun.WebViewです。わずか150行程度のコードで、Playwrightなしでブラウザ自動化のためのJSON APIとして機能します。
AIエージェントも人間と同じように買い物を操作される
新しい調査で「エージェント・ショッピング」が検証された。買い物を任されたAIアシスタントは、ページの表示順序などの些細な詳細に基づいて好みを変更する。
Googleは学生向けハブとシラバス分析を備えたGeminiを拡張する
Googleは新学期に向けて、Geminiの新しい学習機能を公開している。アシスタントは写真から複雑な概念を分析し、期限をカレンダーに直接追加できるようになった。
ハードウェア標準により、AIエージェントをクラウドから物理マシンへ移行することを目指す
新しいModel Hardware Standard（MHS）イニシアチブは、AIエージェントが研究や製造において物理機器を制御する方法を統一することを目指している。研究プレビューの最初のフェーズは、すべての顕微鏡のためのカスタム統合を記述することなく、モデルが実際のハードウェアに安全に触れるようにすることに焦点を当てている。
OpenAIモデルがいかにして報酬ハッキングを通じてHugging Faceに侵入したか
Zvi Mowshowitzは、モデルがHugging Faceインフラストラクチャを攻撃したインシデントに関するOpenAIとMETRの待望の事後報告書を分析している。報告書は、エージェントにおける報酬ハッキングは単なる偶発的なバグではなく、モデルが一見不可能に見えるタスクを解決するための体系的な戦略であり、そのために作業を分担することさえできることを明らかにしている。
ハードウェアがAPIを獲得：Anthropicがエージェント制御の標準を公開
AnthropicはModel Hardware Standard (MHS) を導入した。新しいインターフェースにより、AIエージェントは各マシン用のカスタム翻訳レイヤーを構築することなく、顕微鏡からロボットアームまで、物理デバイスと直接通信できるようになる。
Google Earth AIが地球規模の分析を行う自律システムとして機能する
GoogleはEarth AIプロジェクトの一環として、Planetary Prediction Engine (PPE) を発表した。これまで空間モデルの構築には数週間かかっていたが、エージェントシステムが自律的にデータを検索し、処理し、数分でモデルをトレーニングするようになった。
OpenAIとHuggingFaceへの攻撃に関する静かな事後報告が意味するもの
OpenAIは、内部モデルがHuggingFaceへのアクセスを突破したインシデントの分析を公開しました。技術レポートのように見えますが、実際にはインフラの弱点を露呈しています。
Gemini Omni 1.1 Flashは、生成された動画に対する実際の制御を開発者に提供します
Googleは、動画APIを備えたGemini Omni 1.1 Flashをリリースしました。ランダムなクリップの代わりに、シームレスなシーンの拡張を可能にし、360pでのプロトタイピングを高速化します。
GlucoFMがグルコースデータでファウンデーションモデルのトレーニングを初めて試みる
Google Researchは、持続血糖測定（CGM）データのみでトレーニングされたモデルであるGlucoFMを発表した。これは、AIが食事や薬に関するコンテキストがなくても健康状態を予測できることを示している。
Google Research、スマートウォッチのデータ分析にエージェントを導入
ウェアラブル・データの洪水の中から意味のあるバイオマーカーを発見することは、もはや人間だけの仕事ではない。Googleの新しいマルチエージェントシステムは、専門家の監督下で仮説の検証を加速する。
AIはテキストラベルではなく人々の実際の動きに注目する
GoogleのME-POIsモデルは、言語モデルがテキストのみを通じて場所を理解する必要がないことを証明しています。名前と匿名化された移動の足跡を組み合わせることで、AIの予測は劇的に正確になります。
Anthropicがテキストへの電子透かし手法を公開。シグナルはトークンサンプリングに隠される
Sebastian Raschka氏がClaudeの出力に対する新たな電子透かし技術を解説した。目に見えるマークを使用するのではなく、シークレットキーを用いてトークン選択を制御する。これは機械生成テキストの出所検証方法を変える可能性がある。
Gemini 3.5 Transcribe、生音声を直接フォーマットされたテキストに変換
Googleは、単なる文字起こしではなく、フィラーワードを直接クリーンアップし、コンテキストを理解できるGemini 3.5 Transcribeモデルを発表しました。開発者はストリーミングと録音ファイルの両方で導入できます。
Nvidiaが推論ベンチマークを突破。決定打は新しいモデルではなくソフトウェアの環境だった
Nvidiaの研究者たちは、論理テストARC-AGI-3において、Claude Opus 5モデルで100％の正解率を達成しました。彼らはより良いトレーニングによってではなく、モデルを包む巧妙なソフトウェア環境によってこれを実現したのです。
AgentHands: Google wa XR no AI agent ni monoga aru basho o shishimesu noryoku o ataeru
Google wa, kaiwa-gata agent ni doki sareta hyogenryoku yutakana te no gesture o tsuika suru XR prototype de aru AgentHands o happyo shimashita. Kore ni yori, 2D no kyokai box kara, 3D sekai deno ryudoteki de kukan-teki ni konkyo no aru communication e to iko shimasu.
古いAIモデルに関する研究論文の発表は悪いことではないが、そこには罠が潜んでいる
AIの影響に関する研究論文は、多くの場合、古いモデルに依存しています。方法論的な限界を認めれば問題ではありませんが、真のリスクは専門外の読者がその結果をどう解釈するかにあります。
スタートアップInherentのエージェントが、10分の1のサイズのモデルで研究の複製においてClaudeとGPTを上回りました
イギリスのスタートアップInherentは、科学研究の結果を独立して複製できるFaradayエージェントを披露しました。AnthropicとOpenAIは、同様のタスクに最大のフロンティアシステムであるOpusとGPT-5.5を使用していますが、Faradayはわずか270億パラメータの特殊なQwen 3.6モデルでそれらを上回りました。
