キーワード：Kimi K2, オープンソースLLM, エージェントモデル, LFM2, SmolTalk 2, 1兆パラメーターモデル, MuonClipトレーニング, マルチターン推論データセット, GGUFチェックポイント, AI共感能力
🔥 注目情報
Kimi K2 リリース、OpenAIはオープンソースモデルの公開を延期: Kimi K2は、1兆パラメータを持つオープンソースのAIエージェントモデルで、そのうち320億パラメータがアクティブ状態です。このモデルは、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークテスト、特にコーディングとエージェントタスクにおいて優れたパフォーマンスを示しました。Kimi K2のリリースはオープンソースコミュニティに大きな影響を与え、OpenAIは自社のオープンソースモデルのリリースを延期するに至りました。これは、オープンソースLLMの性能向上を示すものであり、AI開発の展望に潜在的な変化をもたらします。(出典：halvarflake, teortaxesTex, scaling01)
🎯 動向
SmolTalk 2 データセット公開: SmolTalk 2データセットは、多段階トレーニングを通じてLLMのマルチモーダル推論能力を引き出すことを目的としています。このデータセットの特徴は、複数ターン推論、6言語の対話、そして長いコンテキストの有無にかかわらずツールを使用できることです。SmolTalk 2の公開は、LLMの研究開発に新たなリソースを提供し、多言語、複数ターン対話、ツール使用などの分野の進歩を促進する可能性があります。(出典：code_star)
Liquid AI が LFM2 GGUF チェックポイントを公開: Liquid AIは、一連のLFM2 GGUFチェックポイントを公開し、開発者がllama.cppを使用してどこでもLFM2を実行できるようにしました。開発者は、それぞれのユースケースに最適な精度を選択できます。これにより、LFM2へのアクセスと使用が容易になり、LLMの普及と応用が促進されます。(出典：maximelabonne)
🧰 ツール
Kimi K2: Kimi K2は、1兆パラメータを持つオープンソースのAIエージェントモデルで、そのうち320億パラメータがアクティブ状態です。このモデルは、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークテスト、特にコーディングとエージェントタスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。現在、マルチモーダルおよび思考モードはサポートされていません。(出典：halvarflake)
LFM2: Liquid AIは、一連のLFM2 GGUFチェックポイントを公開し、開発者がllama.cppを使用してどこでもLFM2を実行できるようにしました。開発者は、それぞれのユースケースに最適な精度を選択できます。(出典：maximelabonne)
🌟 コミュニティ
LLMの有効性と限界に関する議論: 一部の開発者は、LLMの使用が作業効率を低下させ、注意散漫になりやすく、過度の依存につながり、深い研究や思考を疎かにすると考えています。一方、LLMは生産性を大幅に向上させると考える開発者もおり、特に迅速なプロトタイピングや大量のコード処理が必要な場合に有効です。この議論は、ツールとしてのLLMの両面性を浮き彫りにし、開発者は状況に応じて適切に使用することが求められます。(出典：dwarkesh_sp, jonst0kes, jonst0kes, Reddit r/ClaudeAI)
Kimi K2のアーキテクチャと性能に関する議論: Kimi K2のアーキテクチャはDeepSeek V3に似ていますが、ヘッドが少なく、エキスパートが多いです。Kimi K2の性能を高く評価する人もおり、費用対効果と推論能力の点で優れていると考えています。また、Kimi K2が技術論文を公開し、背後にある技術的詳細をより深く理解できるようになることを期待する声もあります。(出典：natolambert, teortaxesTex, teortaxesTex, Reddit r/LocalLLaMA)
Perplexity Cometの機能と体験に関する議論: Perplexity Cometは、青いリンク、広告、SEOスパムのないパーソナライズされた検索体験を提供する新しい検索ツールです。ユーザーのログイン情報に基づいてレポートを生成したり、ショッピング比較を行ったりするなど、その強力な機能に感銘を受けるユーザーもいます。一方で、その正確性と信頼性について懸念を示す声もあります。(出典：denisyarats, denisyarats, perplexity_ai)
科学論文の執筆と閲覧に関する議論: Michael Levin教授は、論文数の急増により、科学者は関連分野のすべての論文を読むことができなくなっていると指摘しています。彼は、将来の論文執筆はAI読者のニーズを考慮に入れるべきだと考え、GitやMarkdownなどのより構造化された形式の使用を提案しています。Andrej Karpathyは、「AI雰囲気読書」の概念を提唱し、将来の研究成果はAI向けに最適化されるべきだと述べています。(出典：teortaxesTex, Reddit r/MachineLearning)
LLMトレーニングの安定性に関する議論: Kimi K2は、MuonClipを使用して事前トレーニングを行い、ゼロショット学習のピークを達成しました。これは、MuonClipが大規模LLMトレーニングのための安定したソリューションであることを示しています。MuonClipの拡張性と安定性を高く評価する人もおり、LLMトレーニングのパラダイムを変える可能性があると見ています。(出典：halvarflake, Dorialexander)
💼 ビジネス
Metaが音声AIスタートアップPlayAIを買収: Metaは、音声技術に特化したスタートアップ企業PlayAIを買収し、AI音声アシスタントなどの分野における能力を強化しました。PlayAIは、LLMネイティブエクスペリエンスの構築に取り組んでおり、自然言語を活用したヒューマンコンピュータインタラクションの再考を目指しています。(出典：36氪)
MetaがOpenAIから2人のマルチモーダルAI研究開発担当者を獲得: Metaは、OpenAIからマルチモーダルAI研究開発に従事する2人の研究者、Allan JabriとLu Liuを獲得し、AI分野における研究力を強化しました。2人はMetaのスーパーインテリジェンスチームに加わる予定です。(出典：36氪)
GoogleがWindsurfチームを買収: Google DeepMindは、AIスタートアップ企業Windsurfの中核チームを24億ドルのライセンス料と補償金で買収し、AIプログラミング分野における能力を強化しました。Windsurfは独立した事業を維持し、引き続き他社に技術をライセンス供与することができます。(出典：36氪)
💡 その他
中国の科学者が二酸化炭素から人工的にショ糖を合成することに初めて成功: 中国科学院天津工業生物技術研究所の科学者たちは、二酸化炭素から人工的にショ糖を合成することに初めて成功し、地球温暖化と食糧危機の解決に新たな道筋を示しました。この技術は、試験管内変換システムを構築することで、二酸化炭素をメタノールに変換し、さらにショ糖に変換します。変換効率は86%に達します。(出典：量子位)
Karpathyが「AI雰囲気読書」の概念を提唱: Andrej Karpathyは、PDF論文はAI時代には適していないと主張し、GitやMarkdownなどの構造化フォーマットによる科学論文執筆の改革を呼びかけました。また、「AI雰囲気読書」の概念を提唱し、将来的には99%の注目がAIから得られるようになり、研究成果はAI向けに最適化されるべきだと述べています。(出典：36氪)
AIの共感能力に関する議論: AI技術の発展に伴い、AIが共感能力を持つかどうかが話題になっています。AIは感情的なサポートや心理カウンセリングを提供できると考える人もいれば、機械は人間同士の感情的なつながりを決して代替できないと考える人もいます。研究によると、AIは現在、認知的共感においてはある程度の能力を持っていますが、感情的共感や共感的ケアにおいては依然として限界があります。(出典：36氪)