キーワード：Google DeepMind, Genie 3, 世界モデル, AIトレーニング環境, ゲーム開発, エンボディドAGI, マルチエージェントシステム, リアルタイム生成可能なインタラクティブ3D環境, 720p解像度24fpsフレームレート, 問題解決者＋検証者のデュアルエージェント協調, IMO数学コンテストAI問題解決, オープンソースマルチエージェントIMOシステム
🔥 注目
Google DeepMindがGenie 3世界モデルを発表 : Google DeepMindは、テキストプロンプトに基づいてリアルタイムでインタラクティブな3D環境を生成できる画期的な世界モデルGenie 3を発表しました。720pの解像度と24fpsのフレームレートに対応し、数分間の視覚記憶と動作制御能力を備えています。これは未来のゲームエンジン2.0と見なされており、AIトレーニング環境とゲーム開発を根本的に変革し、エンボディードAGIに不可欠な欠落部分を提供する可能性があります。（出典：Google DeepMind）
Ant GroupのマルチエージェントがIMO金メダル成果を再現しオープンソース化 : Ant GroupのAWorldプロジェクトチームは、DeepMindがIMO 2025数学コンテストで達成した6問中5問の解答結果をわずか6時間で再現し、マルチエージェントIMOシステムをオープンソース化しました。このシステムは「解答者＋検証者」のデュアルエージェント連携を通じて、単一モデルの知能上限を超える可能性を示し、次世代モデルのトレーニングにも利用され、汎用人工知能（AGI）の発展を推進することが期待されます。（出典：量子位）
AIが新しい物理法則を発見 : エモリー大学の研究者たちは、塵プラズマの実験データから新しい物理法則を発見するためにAIを訓練し、これまで知られていなかった力を明らかにしました。この研究は、AIが結果を予測したりデータを整理するだけでなく、基礎的な物理法則の発見にも利用できることを示し、プラズマ物理学における長年の仮説を修正し、複雑な多粒子システムの研究に新たな道を開きました。（出典：interestingengineering）
🎯 動向
OpenAIとAnthropicの収益が急成長、市場の構図に注目 : 2025年、OpenAIとAnthropicは驚異的な収益成長を示し、OpenAIの年間経常収益は2倍の120億ドルに、Anthropicは5倍の50億ドルに達しました。AnthropicはプログラミングAPI市場で好調なパフォーマンスを見せ、ChatGPTのユーザー数も引き続き急増しています。市場は、特にプログラミング分野におけるAnthropicの優位性に対し、将来のGPT-5のリリースが現在の市場の構図をどのように変えるかに注目しています。（出典：dotey, nickaturley, xikun_zhang_）
KaggleがAIチェス競技プラットフォームをローンチ : Kaggleは、最先端のAIモデルを直接対決（現在は主にチェス）させることで、その性能を客観的に評価することを目的としたオープンソース競技プラットフォームGame Arenaのローンチを発表しました。第1回AIチェス選手権がすでに開始され、チェスのグランドマスターによる解説も行われ、Kimi K2などのモデルのパフォーマンスにコミュニティの注目が集まっています。（出典：algo_diver, teortaxesTex, sirbayes, Reddit r/LocalLLaMA）
OpenAI GPT-5のトレーニング詳細が明らかに : OpenAIがGPT-5のトレーニングに17万から18万個のH100 GPUを使用していると報じられています。このモデルのマルチモーダル能力は著しく強化されており、ビデオ入力が統合されている可能性があり、「ジブリの瞬間」を創造する計画があることから、クリエイティブコンテンツ生成における野心が示唆されています。（出典：teortaxesTex）
GLM 4.5がLM Arenaでトップ5入り : Zai.orgのGLM 4.5モデルは、LM Arenaのコミュニティ投票で4000票以上を獲得し、総合ランキングでトップ5入りを果たしました。DeepSeek-R1やKimi-K2と並ぶトップレベルのオープンソースモデルとして、大規模言語モデル分野での競争力を示しています。（出典：teortaxesTex, NandoDF）
Yunpeng TechnologyがAI+ヘルスケア新製品を発表 : Yunpeng Technologyは、ShuaikangおよびSkyworthと協力し、AIヘルスケア大規模モデルを搭載したスマート冷蔵庫と「デジタルインテリジェント未来キッチンラボ」を発表しました。AIヘルスケア大規模モデルは「ヘルスケアアシスタントXiao Yun」を通じてパーソナライズされた健康管理を提供し、キッチン設計と運用を最適化します。これは、AIが日常の健康管理と家庭テクノロジー分野に深く応用されることを示し、住民の生活の質の向上に貢献することが期待されます。（出典：36氪）
AIシステムセキュリティの新フレームワークが発表 : MITSloanは、企業がより安全なAIシステムを構築するのを支援することを目的とした新しいフレームワークを提案しました。このフレームワークは、人工知能と機械学習のセキュリティ実践に焦点を当てており、ますます複雑化するAIアプリケーションに重要なセキュリティ保証ガイドラインを提供します。（出典：Ronald_vanLoon）
サイバーセキュリティ分野におけるAIの応用進展 : Cyber-Zeroフレームワークは、ランタイム環境なしでサイバーセキュリティLLMエージェントをトレーニングすることを可能にし、CTF解答レポートのリバースエンジニアリングを通じて高品質な軌跡を生成します。トレーニングされたCyber-Zero-32Bモデルは、CTFベンチマークでSOTA性能を達成し、独自のシステムよりも費用対効果に優れています。同時に、Corridor Secureは、AIネイティブの製品セキュリティプラットフォームを構築しており、ソフトウェア開発セキュリティ分野にAIを導入することを目指しています。（出典：HuggingFace Daily Papers, saranormous）
AI駆動の予測モデルが運用で価値を解放 : AI駆動の予測モデルは、運用において大きな価値を発揮しており、より正確な予測能力を提供することで、複数の価値源を解き放ち、デジタルトランスフォーメーションを推進し、ビジネス意思決定における機械学習の役割を高めています。（出典：Ronald_vanLoon）
世界初のAI機械補助による自動運転道路建設 : 世界初の158kmにわたる自動運転道路建設プロジェクトが、5Gネットワークのサポートのもと、AI機械によって完全に完了しました。これは、人工知能、RPA、および新興技術がインフラ建設分野で大きなブレークスルーを達成したことを示し、将来のエンジニアリングプロジェクトの高度な自動化を予見させます。（出典：Ronald_vanLoon）
LLMを評価者/汎用検証器として利用することに関する議論 : ソーシャルメディアでは、OpenAIがリリースする可能性のある「汎用検証器」について活発な議論が交わされています。一部では、その本質が依然として「LLMを評価者として利用する」という概念に過ぎないのではないかという疑問が呈されていますが、他の人々は、GPT-5がこの技術を通じてほぼゼロのハルシネーションで正確な出力を実現し、これまでにない精度と信頼性をもたらすことを期待しています。（出典：Teknium1, Dorialexander, Vtrivedy10）
Meta AIが最大のオープン炭素回収データセットを公開 : Meta FAIR、ジョージア工科大学、cusp_aiは共同で、直接空気から二酸化炭素を回収する先進材料の発見に用いられる最大のオープンデータセットであるOpen Direct Air Capture 2025データセットを公開しました。このデータセットは、AIを活用して気候変動ソリューションを加速し、環境保護材料科学の発展を推進することを目的としています。（出典：ylecun）
🧰 ツール
Qwen-Imageオープンソースモデルがリリース : Alibabaは、20B MMDiTテキストから画像生成モデルであるQwen-Imageをオープンソース化しました（Apache 2.0ライセンス）。このモデルはテキストレンダリングに優れており、特にネイティブテキストを含むグラフィックポスターの生成に長けており、バイリンガル、複数のフォント、複雑なレイアウトをサポートしています。また、リアルなスタイルからアニメスタイルまで多様な画像を生成でき、量子化により低VRAMデバイスでもローカルで実行可能で、ComfyUIに統合されています。（出典：teortaxesTex, huggingface, NandoDF, Reddit r/LocalLLaMA）
Runway Alephのビデオ編集能力が強化 : Runway Alephはビデオ編集ツールとして、ビデオ内の特定の部分を正確に制御できるようになりました。これには、環境、雰囲気、指向性光源の操作が含まれ、Blenderのレンダリングパイプラインを代替することも可能です。この進展は、ビデオ制作の柔軟性と効率を大幅に向上させ、クリエイターにより強力なツールを提供します。（出典：op7418, c_valenzuelab）
Kitten TTS：超小型テキストから音声モデル : Kitten MLはKitten TTSモデルのプレビュー版をリリースしました。これはSOTAの超小型テキストから音声モデルで、サイズは25MB未満（約15Mパラメータ）であり、8種類の表現豊かな英語の音声を提供します。このモデルはRaspberry Piや携帯電話などの低計算能力デバイスで動作可能で、将来的には多言語とCPUでの動作をサポートする予定であり、リソースが限られた環境での音声合成ソリューションを提供します。（出典：Reddit r/LocalLLaMA）
Piper TTS：高速ローカルオープンソーステキストから音声エンジン : Piperは、高速でローカルに動作するオープンソースのテキストから音声エンジンで、20以上の言語と複数の音声をサポートし、モデルサイズは25MBから65MBです。新しい音声のトレーニングもサポートしています。その主な利点は、C/C++組み込みアプリケーションで使用できることであり、様々なプラットフォームに効率的な音声合成能力を提供します。（出典：Reddit r/LocalLLaMA）
Claude Codeサブエージェントコレクションがリリース : VoltAgentは、フロントエンド、バックエンド、DevOps、AI/ML、コードレビュー、デバッグなどの開発タスクをカバーする100以上のプロフェッショナルエージェントを含む、本番環境対応のClaude Codeサブエージェントコレクションをリリースしました。これらのサブエージェントはベストプラクティスに従い、オープンソースフレームワークコミュニティによって維持されており、開発ワークフローの効率と品質を向上させることを目的としています。（出典：Reddit r/ClaudeAI）
Vibe：オフラインオーディオ/ビデオ転写ツール : Vibeは、OpenAI Whisper技術を利用したオープンソースのオフラインオーディオ/ビデオ転写ツールで、ほぼすべての言語の転写をサポートしています。ユーザーフレンドリーなデザイン、リアルタイムプレビュー、バッチ転写、AI要約、Ollamaローカル分析を提供し、複数のエクスポート形式をサポートするとともに、GPUに最適化されており、ユーザーのプライバシーを保護します。（出典：GitHub Trending）
DevBrand Studio：AI駆動の開発者ブランドツール : DevBrand Studioは、開発者がプロフェッショナルなGitHubプロフィールを簡単に構築できるよう設計されたAIツールです。簡潔な自己紹介を自動生成し、個人/仕事のプロジェクトとその影響力を追加し、共有可能なリンクを提供することで、開発者が自己プロモーションを行う上での課題を解決します。特に就職活動やフリーランスに適しています。（出典：Reddit r/MachineLearning）
LLaMA.cpp MoEオフロード最適化 : LLaMA.cppに--n-cpu-moeオプションが追加され、MoEモデルの階層的オフロードプロセスが大幅に簡素化されました。ユーザーはCPUで実行するMoE層の数を簡単に調整でき、これにより大規模モデルのGPUとCPUでのパフォーマンスとメモリ使用量を最適化できます。特にGLM4.5-Airなどのモデルに適しています。（出典：Reddit r/LocalLLaMA）
ReaGAN：エージェント能力と検索を組み合わせたグラフ学習フレームワーク : Retrieval-augmented Graph Agentic Network (ReaGAN) は、エージェント能力と検索を組み合わせた革新的なグラフ学習フレームワークです。このフレームワークでは、ノードが計画、行動、推論が可能なエージェントとして設計されており、AI開発者に複雑なエージェント機能とグラフ学習を組み合わせる新しいアイデアを提供します。（出典：omarsar0）
OpenArm：オープンソース人型ロボットアーム : Enactic AIは、物理AIが接触豊富な環境で応用されることを目的としたオープンソース人型ロボットアームOpenArmを発表しました。このプロジェクトは、現実世界とのインタラクションにおけるロボット技術と人工知能の発展を促進し、研究者や開発者に柔軟なハードウェアプラットフォームを提供することを目指しています。（出典：Ronald_vanLoon）
Kling ELEMENTS：ハリウッドレベルのAIビデオ生成 : KlingのELEMENTS技術は、ハリウッドレベルのリアリズムを持つAIビデオの生成に注力しており、顔の欠陥がなく、衣装がダイナミックで不具合がないのが特徴です。その作品「Loading」は、全世界で1億9700万回視聴され、4つの主要な業界賞を受賞しており、ビデオコンテンツ制作分野におけるAIの強力な可能性を示しています。（出典：Kling_ai, Kling_ai）
Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) v1.8.0がリリース : Hugging Faceは、Text Embeddings Inference (TEI) v1.8.0バージョンをリリースし、最新モデルのサポートを含む複数の新機能と改善をもたらしました。このアップデートは、テキスト埋め込み推論の効率とパフォーマンスを向上させ、開発者により強力なツールを提供することを目的としています。（出典：narsilou）
Tencent HunyuanがコンパクトLLMモデルをリリース : Tencent Hunyuanは、消費GPU、スマートカー、スマートホームデバイス、携帯電話、PCなどの低消費電力シナリオをサポートすることを目的とした4つのコンパクトLLMモデル（0.5B, 1.8B, 4B, 7B）をリリースしました。これらのモデルは費用対効果の高いファインチューニングをサポートし、HunyuanオープンソースLLMエコシステムを拡張します。（出典：awnihannun）
AIビデオ生成ツールTopviewofficial : Topviewofficialは、数分でバイラルビデオを作成できると謳うAIビデオ生成ツールを発表しました。このツールは、コンテンツ作成プロセスを簡素化し、生成AI技術を活用してユーザーがクリエイティブなビデオを迅速に制作できるようにすることを目指しています。（出典：Ronald_vanLoon）
Comet AIブラウザが効率を向上 : Cometブラウザは、AIブラウジングの模範としてユーザーから称賛されており、メモリ使用量がChromeの約3分の1に削減され、同じタブ数でもより効率的に動作します。ユーザーは、CometがAIブラウザのあるべき姿を示しているため、デフォルトブラウザになったと述べており、非開発者向けのIDEと見なしています。（出典：AravSrinivas）
📚 学習
New Turing Institute GStarトレーニングキャンプ : New Turing Instituteは、GStarトレーニングキャンプを立ち上げました。これは12週間のグローバル人材育成プログラムで、LLMの最先端技術、研究、リーダーシップにおけるスキルを育成することを目的としています。このプログラムは、トップAI専門家によって設計され、著名な学者も指導に参加しています。（出典：YiTayML）
AIエージェント学習ガイド : ソーシャルメディアでAIエージェントの学習を開始する方法に関するガイドが共有され、人工知能エージェントに興味を持つ初心者向けに、入門リソースと学習パスが提供され、AIエージェントの開発を理解し実践するのに役立ちます。（出典：Ronald_vanLoon）
機械学習/深層ニューラルネットワーク博士研究分野選択のアドバイス : AI研究室で理論/基礎研究に従事したい修士課程の学生向けに、機械学習/深層ニューラルネットワークの理論的基礎に関する博士研究分野の選択について、統計的学習理論と最適化を含むアドバイスがコミュニティから提供され、一般的な技術と数学的フレームワークが議論されました。（出典：Reddit r/deeplearning, Reddit r/MachineLearning）
Denis Rothman AMAイベント予告 : Redditコミュニティは、AI分野のリーダーでありシステム構築者であるDenis RothmanとのAMA（Ask Me Anything）イベントを予告しました。これは、学習者や実務家が専門家と交流し、経験を得る機会を提供します。（出典：Reddit r/deeplearning）
コンピュータビジョンコースリソースの支援要請 : あるユーザーがRedditコミュニティで、ミシガン大学の「深層学習とコンピュータビジョン」コースの課題に関する支援とリソースを求めており、関連学習資料とコミュニティサポートへのニーズを示しています。（出典：Reddit r/deeplearning）
MIMIC-IVデータセットアクセス要請 : ある独立研究者がRedditコミュニティで、非営利の機械学習とNLPプロジェクトのためにMIMIC-IVデータセットへのアクセス参照を求めており、臨床記録が予防可能な医療過誤の特定と予測にどのように応用できるかを探ることを目的としています。（出典：Reddit r/MachineLearning）
深層学習書籍選択の議論 : コミュニティでは、Goodfellowの「深層学習」とKevin Murphyの「確率的機械学習」シリーズの書籍の補完性について議論され、読者が異なる学習方法やスタイルに応じて選択することで、より包括的な知識体系を得られることが示唆されました。（出典：Reddit r/MachineLearning）
DSPyフレームワークのLLMパイプライン構築への応用 : DSPyフレームワークは、構成可能なLLMパイプラインとグラフデータベース統合の構築において可能性を示しており、明確な自然言語指示、下流データ/評価/強化学習、構造/足場（スキャフォールディング）の重要性を強調しています。これら3つがAIシステムを正確に定義し自動化するために不可欠であるとされています。（出典：lateinteraction）
AI研究進展：マルチモーダルモデルとエンボディードエージェント : 最近のAI研究では、マルチモーダルモデルの拡張（VeOmniフレームワークによる効率的な3D並列処理）、エンボディードシステムの生涯学習（RoboMemoryによる脳に触発された多記憶エージェントフレームワーク）、およびコンテキスト認識型高密度検索（SitEmb-v1.5モデルによる長文RAG性能向上）などの分野で進展が見られ、複雑なシナリオにおけるAIの効率と能力の問題解決を目指しています。（出典：HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers）
AI研究進展：エージェント戦略とモデル最適化 : 最新の研究では、テスト時計算最適化拡張戦略（AgentTTS）におけるLLMエージェント、目標達成による探索行動を利用したメタ強化学習、自己教師あり強化学習による推論モデルの指示追従能力の改善が探求されています。さらに、大規模視覚言語モデルにおける動的視覚トークン剪定や、検索拡張型マスクモーション生成（ReMoMask）なども含まれます。（出典：HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers）
AI研究進展：言語モデル、量子計算、アート : 新しい研究では、方言モデリングにおける音声基盤モデルのベンチマーク（Voxlect）、Vision Transformer埋め込みを組み合わせた量子機械学習における量子-古典SVMの応用、およびAIによる芸術作品の帰属とAI生成画像検出における限界が取り上げられています。また、数学的推論における自動化プロセス報酬データ構築の不確実性手法が提案され、衛星画像とLLMテキストを組み合わせた貧困地図作成におけるマルチモーダル融合も探求されています。（出典：HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers）
💼 ビジネス
AIが広告市場の構図を再構築 : AIは広告費の流れを大きく変え、広告市場の大再編を引き起こしています。検索広告はAIによる要約や対話によってクリックが減少し衰退する一方、リテールメディア（Amazon Rufus、Walmart Sparkyなど）やブランドディスプレイ広告（情報フィード、ショートビデオ、CTV）は、より密接なビジネスのクローズドループと高いコンバージョン率を提供できるため、再び注目を集めています。広告主の予算は、安定したリターンと高い効率を提供できるプラットフォームに流れるでしょう。（出典：36氪）
EliseAIが20億ドルを調達 : Andreessen HorowitzがEliseAIへの投資を主導し、同社は不動産管理およびヘルスケア業界向けにAI音声エージェントを提供しており、評価額は20億ドルに達しました。この投資は、特定の垂直分野におけるAI音声エージェントの巨大な商業的可能性を浮き彫りにしています。（出典：steph_palazzolo）
OpenAI、Google、Anthropicが米国政府のAIサプライヤーとして承認 : 米国政府はOpenAI、Google、Anthropicを承認されたAIサプライヤーとしてリストアップしました。これは、これらの企業の人工知能技術が国家の重要な任務を支援するために使用されることを意味します。この動きは、プライバシー、セキュリティ、イノベーションを連邦機関に導入し、政府部門の技術能力を向上させることを目的としています。（出典：kevinweil）
🌟 コミュニティ
LLMの能力と限界に関する議論 : ソーシャルメディアでは、大規模言語モデル（LLM）の「机上の空論」と「実践的な知恵」の欠如、つまり複雑で型破りな状況に対処する際の不足が活発に議論されています。LLMは「使い捨ての知能」であり、その内部動作メカニズムを理解することは「スクランブルエッグを分解する」ようなもので、課題が山積しているという見方もあります。（出典：Yuchenj_UW, pmddomingos, far__el）
AIが情報生産と信頼に与える影響 : ソーシャルディスカッションでは、生成AI時代がジャーナリズムの「黄金時代」をもたらす可能性があると指摘されています。AI生成コンテンツが氾濫する中で、評判の良い人間のジャーナリストによって暗号署名されたコンテンツが唯一信頼できる情報源となるからです。同時に、CloudflareはPerplexityが隠れたクローラーを使用してウェブサイトの指示を回避していると非難し、AIエージェントの行動規範、データプライバシー、広告コンテンツプロバイダーの利益に関する議論を引き起こしました。（出典：aidan_mclau, francoisfleuret, wightmanr, Reddit r/artificial）
ChatGPTの返答スタイル問題 : ユーザーから、ChatGPTの「企業的なチアリーダー」のような返答スタイルがイライラすると不満が寄せられています。その返答が過度に肯定的で漠然としていると感じるためです。コミュニティでは、ChatGPTの返答を「感情的でない明瞭さ、原則的な誠実さ、実用的な優しさ」を持つようにし、無意味な結びの言葉を避けるためのカスタムプロンプトが共有され、対話の質を向上させることを目指しています。（出典：Reddit r/ChatGPT）
AIによるリアルな人間生成の進展と課題 : コミュニティでは、AIによるリアルな人間（顔、アニメーション、ビデオを含む）生成の最新の進展と、クリエイターコンテンツアプリケーションにおけるその可能性について議論されました。ツールは成熟しつつありますが、特にハリウッドレベルのリアリズムを実現する上では、不正確な動作制御、倫理的考慮事項、使いやすさなどの課題が依然として残っています。（出典：Reddit r/artificial）
オープンソースAIの価値と論争 : AnthropicのCEOであるDario Amodeiは、大規模モデルのトレーニングとホスティングコストが高く、現在のオープンソースモデルが累積的な改善を通じてブレークスルーを達成しているわけではないという理由から、オープンソースAIを「目くらまし」と見なしています。しかし、コミュニティはオープンソースプロジェクトが世界の技術エコシステムに多大な貢献をしていることを広く強調し、オープンウェイトLLMが継続的に発展することを望んでおり、それがイノベーションとAI技術の民主化を促進すると考えています。（出典：hardmaru, Reddit r/LocalLLaMA）
AI研究と開発の課題 : AI研究者たちは、MetaのAI作業の非効率性や、LLMがコーディングでtry-exceptなどの特定のパターンを乱用し、コード品質の問題を引き起こしていることに不満を述べています。さらに、コミュニティではAIモデル評価の自動化の程度や、LLM推論コストモデルにおける価格戦略の妥当性についても議論されており、現在のトークンベースの課金モデルが推論の複雑性を区別できていないことが指摘されています。（出典：teortaxesTex, scaling01, fabianstelzer, HamelHusain）
プログラミングLLM性能比較 : Alibaba Qwen3-Coder、Kimi K2、Claude Sonnet 4の実際のプログラミングタスクにおけるパフォーマンスを比較テストしました。結果として、Claude Sonnet 4が最も信頼性が高く、速度も最速でした。Qwen3-Coderは安定したパフォーマンスでKimi K2よりも高速でしたが、Kimi K2はコーディングにおいて速度が遅く、時折機能が不完全であることが示され、各モデルの実用性における優劣についてコミュニティで議論が巻き起こりました。（出典：Reddit r/LocalLLaMA）
💡 その他
Meta AIが最大のオープン炭素回収データセットを公開 : Meta FAIR、ジョージア工科大学、cusp_aiは共同で、直接空気から二酸化炭素を回収する先進材料の発見に用いられる最大のオープンデータセットであるOpen Direct Air Capture 2025データセットを公開しました。このデータセットは、AIを活用して気候変動ソリューションを加速し、環境保護材料科学の発展を推進することを目的としています。（出典：ylecun）
AIエンジニアの仕事と給与に関する議論 : コミュニティでは、AIエンジニアの仕事と生活、スタートアップ企業の従業員が直面する課題、そして業界内の給与構造の違い、例えば市場価格と比較したシニアエンジニアや新卒の株式プレミアムの問題などが議論されました。（出典：TheEthanDing）
AIモデルトレーニングにおけるエンジニアリングの課題 : AIモデルトレーニングにおけるエンジニアリングの課題、特にGPUエンジニアリングの重要性について議論されました。あるブログ記事では、「Roofline Model」が紹介されており、開発者が計算ボトルネック（計算集約型またはメモリ集約型）を分析し、ハードウェア性能を最適化することで、AIシステムの増大する複雑性に対応するのに役立つとされています。（出典：TheZachMueller）
