AI日報 - 2025-06-23(朝刊)

キーワード：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, モデル崩壊, AIデータサービス業界, 長文モデルの性能, MoE設計, モデルの自己学習, エラー率上昇

🔥 注目

SurgeAI、収益でScaleAIを上回り業界の注目を集める: SurgeAIは2019年に設立され、ベンチャーキャピタルからの資金調達を行っていない企業でありながら、年間収益が10億ドルを超えたと報じられており、これは競合であるScaleAI（2024年の予測収益8億7000万ドル）を上回っています。SurgeAIは常に利益を上げており、データラベリングとポストトレーニングデータにおけるモデル性能はScaleAIを上回り、特に特定の分野で優れています。このニュースは、AIデータサービス業界の競争環境やビジネスモデル、特に自己資金型（bootstrapped）B2Bスタートアップの可能性についての議論を引き起こしました。(ソース: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax、MiniMax-M1モデルを発表し、長文処理と推論に挑戦: MiniMaxは、オープンな長文モデルMiniMax-M1を発表しました。このモデルはFiction.liveBenchの長文テストで優れた性能を示し、Gemini 2.5 Pro-preview 05-06に匹敵します。MiniMax-M1は、混合エキスパート（MoE）設計、超高速Lightning Attentionメカニズムを採用し、1M tokenのコンテキストウィンドウをサポートし、強化学習には新しいCISPOアルゴリズムを使用しており、計算コストはDeepSeek-R1の4分の1とされています。トレーニングには3週間と512基のハイエンドGPUのみを使用しました。これは、長文理解と効率的な推論において、Shazeerアーキテクチャに基づく独自の線形アテンションメカニズムが大きな可能性を秘めていることを示しています。(ソース: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune、初期OpenAIを回顧：宇宙人を発見し、その到来を助けている感覚: AI研究者のJeff Clune氏はインタビューで、OpenAIの初期の経験について語り、それはまるで天文学者が地球に向かってくる宇宙人を発見し、チームは観察するだけでなく、これらの「宇宙人」（AIの比喩）に情報を提供し、彼らの発展を助けているような感覚だったと述べました。この比喩は、急速に発展する汎用人工知能の可能性に直面した初期のAI研究者の畏敬の念、興奮、そして未知の未来に対する複雑な感情を生き生きと描き出すと同時に、AIの発展方向と影響の不確実性も示唆しています。(ソース: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

「モデル崩壊」現象が継続的な議論を呼ぶも、研究者の意見は分かれる: 大規模言語モデル（LLM）が自身が生成したコンテンツで継続的に再トレーニングを行うと「モデル崩壊」（モデルの出力が反復的、表面的になり、誤りが頻発する状態）を引き起こすかどうかについての議論が続いています。批判的な意見では、このような自己訓練はモデルをますます偏った狭い言語の断片（自身が高確率で生成する決まり文句）に触れさせることになり、珍しい語彙、複雑な構文、微妙なニュアンスの喪失につながると主張しています。しかし、一部の研究者は、このような懸念は2023年の「ナイーブな」考えである可能性があり、既に解決策が存在するか、出現しつつあることを示唆しています。(ソース: teortaxesTex)

🎯 動向

Essential AI創業者、企業ビジョンを語る「西側のDeepSeek」を目指す: 「Attention is All You Need」論文の筆頭著者であり、Essential AIの創業者であるAshish Vaswani氏は、『エコノミック・タイムズ』のインタビューで、自社を「西側のDeepSeek」にしたいと述べました。これは、DeepSeekがAI分野で達成した成果が国際的なトップ研究者から認められており、他のAI企業が追随し模倣する目標となる可能性を示唆しています。同時に、AI分野におけるグローバルな競争と協力が共存している状況も反映しています。(ソース: teortaxesTex)

Huawei MateBook X90のチップはSMIC N+2プロセスと確認: TechInsightsがHuawei MateBook X90を分解した結果、搭載されているチップのモデル名はH252G63、M0=40nmであり、SMIC（中芯国際集成電路製造）のN+2プロセスを採用していることが判明しました。これは、噂されていた5nmやN+3ノードではないことを明らかにしています。この発見は、これまで憶測が飛び交っていたHuaweiのチップ製造プロセスに関する情報を明確にし、中国の半導体産業の自主開発能力を評価する上で新たな情報を提供しました。それにもかかわらず、一部のユーザーは、マルチコアのベンチマークテスト（M3にほぼ匹敵）が事実であれば、MateBook Foldの価値提案は依然として魅力的であると考えています。(ソース: teortaxesTex, teortaxesTex)

Google Gemini APIのキャッシュインフラが大幅アップデート、動画とPDF処理速度が向上: Googleは、Gemini APIのキャッシュインフラに重要なアップデートを行ったと発表しました。アップデート後、キャッシュヒット時の動画の最初の1バイト受信時間（TTFT）は3倍に、PDFは4倍に高速化されました。さらに、暗黙的キャッシュと明示的キャッシュ間の速度差も縮小され、大規模な音声ファイルについても継続的な最適化が進められています。これらの改善は、Gemini APIがマルチメディアコンテンツを処理する際の応答速度と効率を向上させることを目的としています。(ソース: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee、初の基盤モデルAFM-4.5B-Previewを発表: Arcee社は、同社初の基盤モデルAFM-4.5B-Previewのプレビュー版をリリースしました。このモデルはパラメータ数が10B未満で、5ヶ月をかけて開発され、より優れた小型基盤モデルに対する顧客のニーズに応えることを目指しています。これは、AI分野がより大きなパラメータを持つモデルを追求すると同時に、効率的で特定のニーズに対応する小型モデルの研究開発と応用にも注目していることを反映しています。(ソース: TheZachMueller)

PokéChamp：LLMが競技ポケモン対戦でエキスパートレベルに到達: 新しい論文で、PokéChampというminimax LLMエージェントが紹介されました。このモデルは、ポケモンに特化したトレーニングを一切行うことなく、Pokémon Showdownプラットフォームの競技対戦で上位10%～30%の人間のプレイヤーのEloレーティングレベルに到達しました。この研究は、大規模言語モデルが複雑な戦略ゲームの分野で、ドメイン固有のデータがなくても汎用的な推論能力によって高い競技レベルに到達できる可能性を示しています。コードはGitHubで公開されています。(ソース: jpt401)

ボーカル対応の新型オープンソース音楽生成モデルSongBloomがリリース: SongBloomという名のオープンソース音楽生成モデルが発表されました。このモデルはボーカルを含む音楽を生成することができます。この進展は、音楽制作分野に新たなAIツールを提供し、音楽制作のハードルを下げ、パーソナライズされた音楽コンテンツの生成を促進する可能性があります。(ソース: DhruvBatraDB)

Apple、テキスト圧縮を超えたTokenizer評価に関する論文を発表: Appleの機械学習研究チームは、「テキスト圧縮を超えて：スケール横断的なTokenizer評価」と題する論文を発表しました。この研究は、様々な規模や条件下でテキスト分割器（Tokenizer）の性能をより包括的に評価する方法に焦点を当てており、これは大規模言語モデルがテキストを理解し生成する上で極めて重要です。(ソース: dl_weekly)

WINGS：マルチモーダル大規模モデルの純粋テキスト忘却を防ぐデュアルラーナーアーキテクチャ: あるAI論文で、WINGSと名付けられたデュアルラーナーアーキテクチャが紹介されました。これは、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）が処理中に純粋なテキスト情報を忘れてしまう問題を防止することを目的としています。このアーキテクチャは、専門のモジュールやメカニズムを通じて、モデルのテキスト意味理解と記憶を維持・強化する可能性があり、MLLMがクロスモーダルタスクで性能を向上させる上で重要な意義を持ちます。(ソース: Reddit r/ArtificialInteligence)

深層学習を用いた高親和性タンパク質結合大環状化合物のde novo設計: ある研究で、深層学習技術を利用して高親和性タンパク質結合大環状化合物を正確にde novo設計できることが示されました。これは、AIが創薬および分子設計分野で大きな可能性を秘めており、新薬開発プロセスを加速し、特定の結合特性を持つ高分子医薬品を設計できることを示唆しています。(ソース: Reddit r/ArtificialInteligence)

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