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Google DeepMind CEOが語る「中国AIは米国の数カ月遅れ」発言の真意
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOがCNBCで、中国のAI開発は米国より「数カ月遅れ」と発言。従来の1〜2年差という予測から大幅に縮小。ただし真の技術革新能力には疑問も呈示。
#AI競争#中国AI#技術格差
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DeepSeek
LLM / 5 件
記事論文
arXiv••3 min read
mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）──残差接続を超える新トポロジー設計が示すLLMスケーリングの新境地
Hyper-Connections（HC）の訓練不安定性とスケーラビリティ問題を解決するmHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）を提案。多様体制約により恒等写像特性を復元し、大規模LLM訓練での安定性と性能向上を実証した査読前論文。
#LLM Architecture#Residual Connection#Scalability
記事論文
arXiv••3 min read
Generative Adversarial Reasoner：敵対的強化学習でLLMの推論精度を高める新手法
> [!NOTE] > 本稿は査読前のプレプリント（arXiv:2512.16917）に基づいています。 LLMの数学的推論能力を向上させたい開発者や研究者向けに、敵対的強化学習を活用した新しいフレームワーク「Generative Adversarial Reasoner」が提案されました。このフレームワークでは、推論を行うLLMと、その推論の正しさを判定するLLMベースの判別器を敵対的に共同訓練します。推論チェーンを論理的に完結した「
#LLM論文#推論#強化学習
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arXiv••2 min read
米国最高裁判例分類におけるLLMの記憶戦略を評価、プロンプト＋メモリ付きモデルが従来法を上回る精度を達成
米国最高裁（SCOTUS）判決文分類におけるLLMの記憶戦略を評価した論文。プロンプト＋メモリ付きモデルが従来のBERT系手法を約2ポイント上回る精度を達成し、法律文書分類へのLLM活用可能性を示す。
#LLM#法律AI#分類タスク
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OpenRouter State of AI 2025：100兆トークン分析で見えた「LLMの真実」
AIの利用実態を100兆トークン規模で分析した、OpenRouterによる「State of AI 2025」レポートの解説です。 「みんな実際には何にAIを使っているのか？」「オープンソースは本当に流行っているのか？」といった疑問に対し、推測ではなく実データで答えています。2024年末の「o1」リリースを転換点として、AIの利用形態が単なるテキスト生成から「自律的な推理（Agentic Inference）」へと劇的にシフトしたこと、
#Market Analysis#Open Source AI#Agentic AI