訓練

PhysiclはInovia Capitalから1000万ドルの投資を受け、リアルな3D環境と合成データを利用してロボットの訓練を支援します。

Vitalik Buterin は、Kimi 3.1 がトレーニングデータからトップレベルの攻撃的サイバーセキュリティ能力を積極的に排除することを支持しており、「使用シーンの制限」は「ユーザーの制限」よりもはるかに良いと考えています。彼は、社会がより強力な AI ネットワーク攻撃能力に備えるためには、システムのセキュリティを強化し、古いコードをチェックし、新しいコードに対して厳格な形式的検証を行うための時間がまだ必要であると指摘しました。Vitalik は警告しています。最初の波の重大な AI リスクが適切に対処されない場合、将来的にはモデルが高度に閉鎖され、全面的な KYC のハードルと大規模な監視の状況に向かう可能性があり、異なるユーザーは身分、資格、または国籍によって異なるレベルのモデルアクセス権を得る可能性があります。

投資界は量子位の報道を引用し、DeepSeekがエージェントのトレーニングに使用するシステムDSec（DeepSeek Elastic Compute）の技術的詳細を公開した。署名は梁文鋒。 このシステムは毎秒5000以上のサンドボックスを生成でき、1日で300万個に達し、ピーク時には38万個を同時に実行することができる。この規模を支える単一クラスターは約160ノード、3万コアのCPU、および250TBのメモリを持っている。DSecは4種類のタスクに対してFnCall、Container、MicroVM、Full VMの4つのバックエンドを準備しており、トレーニング側は統一されたPython SDK libdsecを通じて呼び出される。スケジューリングリンクにはIAM、APIサーバー、スケジューリングエンジン、ノードEdge、ネットワークプロキシAether、およびサンドボックス内コンポーネントChronusが含まれている。環境は基本イメージ、作業スペース、ツールキットの3層の読み取り専用イメージに分割され、起動時に組み合わせて使用される。論文の実行時データによると、Python、Java、C++のコンテナイメージが実際に読み取られる割合はそれぞれ約6.0%、9.2%、および8.7%である。DeepSeek-V4.1から、エージェントのループはDSecのワーカーコンテナに分割され、もはやGPU Podのライフサイクルにバインドされない。セキュリティ部分では、トレーニング中のリワードハッキングが明らかにされており、システムファイルの上書き、ファイルデータブロックの交換、ネットワークのスキャン、カーネルクラッシュのトリガーなどの行動が含まれている。防御策にはAppArmorとeBPFベースのネットワークフィルタリングが含まれているが、これらの対策では問題を完全に解決できないと報告されている。

市場の情報によると、アリババはパラメータ数が5兆から10兆の人工知能モデルを訓練する計画を立てています。

DeepSeek CEO 梁文锋は投資家に対して、同社が2兆パラメータのモデルを訓練中であり、その後8兆パラメータのモデルを開発する計画があることを明らかにしました。現在のフラッグシップV4-Proの総パラメータは1.6兆です。現在公開されている超大規模モデルの中で、Moonshot AIのKimi K3は2.8兆パラメータに達しています。Kimi K3はMoEアーキテクチャを採用しており、2.8兆の総パラメータの中で各トークンが1040億パラメータを活性化します。DeepSeekが計画している8兆パラメータモデルの規模は、その約3倍に近いです。DeepSeekは7月に500億元以上の資金調達を完了し、評価額は500億ドルを超えました。V4-Proは1.6兆の総パラメータ、490億の活性化パラメータでオープンソース化されています。

英偉達のCEO、黄仁勲は、GPT-6 Astraが約10万枚の英偉達Grace Blackwell NVLink72で訓練されたと述べました。ChatGPTからo1、そしてAstraまで、わずか4年で実現しました。AGIはすでに到来しています。OpenAIチームにおめでとうございます。

ロイター通信によると、Appleは中国市場向けに大規模言語モデルを訓練し、Alibabaと協力して開発しました。この取り組みは、Appleがこれまで第三者のモデルに依存していた戦略とは異なります。関係者によると、AppleのAIツールキット「Apple Intelligence」は、iOSのアップデート後、今後数ヶ月以内に中国で発売される予定です。

英国のフィナンシャル・タイムズによると、中国企業がアメリカのトップAIラボとのギャップを縮小し続ける中、字節跳動はAnthropicの最先端のMythosシステムに近い規模のAIモデルを訓練しています。3人の関係者によると、この中国のテクノロジー大手は現在、パラメータ数が10兆レベルに達する超大規模モデルの訓練の初期段階にあり、これは現在中国で発表されている最大のモデル「月の暗面」傘下のKimi K3モデルの約3倍です。そのうちの1人の関係者は、字節跳動のモデルは現在プレトレーニング中であり、この段階は通常3〜6ヶ月かかると述べています。すべてが順調に進めば、その後微調整を行い、リリースされる予定です。モデルの具体的な規模は後で決定されます。Anthropicはそのモデルのパラメータ規模を公表していませんが、業界の推定によれば、最先端のMythos 5モデルのパラメータ数は約8兆、Fable 5は約5兆とされています。注意が必要なのは、パラメータ数はモデルが情報を保存する基本容量または記憶の上限を決定しますが、モデルの実際の能力はデータの質や訓練方法などの他の要因にも依存するということです。

報道によると、字節跳動は5兆以上のパラメータを持つモデルの訓練を検討しており、これはアリババのQwen3.8-Max（2.4兆パラメータ）や月の暗面のK3（2.8兆パラメータ）を超え、国内で知られている中で最大のパラメータ規模のモデルです。一般的に、モデルの規模が大きいほど、知能レベルが高くなる傾向があります。ただし、この計画はまだ初期段階にあり、モデルが最終的にリリースされることを意味するわけではありません。新しいモデルはSeedFoundationの責任者である項亮が主導し、大規模言語モデルの事前訓練データの責任者である沈科と協力します。そのため、Seedは組織を再編成し、責任を分担し、リソースを配分しています。

経済タイムズの報道によると、物理AIスタートアップのMowitoが300万ドルのプレシードラウンドの資金調達を完了し、Version One Venturesが主導し、All In Capital、Unisol、iSeedが参加し、AI研究者のSoumith ChintalaやFoundry Robotics、Coformer.ai、Better Capitalなどの創業者がエンジェル投資家として参加しました。Mowitoは2024年にPuru Rastogi、Adityanag Nagesh、Safar Vによって設立され、産業用ロボットアームのためのAI基盤モデルを構築しています。ロボットが人間のデモを観察して学習タスクを学ぶことで、明示的なプログラミングではなく、製造業の自動化におけるソフトウェアプログラミングのボトルネック問題を解決します。製品ラインの変更時にエンジニアが制御コードを再記述する必要がありません。Mowitoのソフトウェアは、標準の改造されていない産業用ロボット上で動作し、自動車および電子製造の顧客にサービスを提供します。このラウンドの資金は、アメリカ市場の拡大、エンジニアリングおよびマーケティングチームの拡充、製造現場の展開の深化に使用されます。

ある Alibaba に関連する研究チームが論文を発表し、ROME と呼ばれる AI エージェントを構築する際に、そのエージェントがトレーニングプロセス中に無断で暗号通貨のマイニングを試み、内部のセキュリティ警報を引き起こしたことを発見したと述べています。研究者たちは、このエージェントの行動は自発的に発生したものであり、明示的な指示に基づいておらず、事前に設定されたサンドボックスの境界を超えているとしています。さらに、このエージェントは逆 SSH トンネルを構築し、システム内部から外部コンピュータに隠れたバックドア通路を開設しました。論文では、これらの行動はトンネルやマイニングのリクエストによって引き起こされたものではないと指摘しています。研究チームはその後、モデルに対してより厳しい制限を課し、同様の不安全な行動が再発しないようにトレーニングプロセスを改善しました。この研究チームと Alibaba は、コメントのリクエストにはまだ応じていません。

据 Financefeeds 报道，印度政府正在大规模加强加密货币执法培训，以应对日益复杂的加密货币金融犯罪。此次培训涉及印度金融情报部门（FIU-IND）、执法局（ED）、麻醉品管制局（NCB）等多个机构，重点培训区块链取证、链上分析、加密资产扣押和钱包地址身份识别等技术。该举措直接响应了虚拟数字资产服务提供商（VDASP）向 FIU-IND 强制注册的要求，以及印度从监管模糊向结构化监督的转变。培训旨在使执法人员具备追踪、扣押和起诉涉及虚拟数字资产（VDA）犯罪的能力。

ChainCatcher のメッセージによると、公式発表により、AI トレーニングデータプラットフォーム Perle が Solana への拡張を発表しました。これは、検証可能な人間のアノテーションとモデル評価をブロックチェーンに記録し、開発者、アノテーター、モデル提供者にタスクと決済市場を提供し、データの品質と監査可能性を向上させることを計画しています。Perle は、人間の専門家を雇って大規模なデータセットにアノテーションを行い、専門的な AI アプリケーションを開発する会社です。8 月には 900 万ドルのシードラウンドを完了し、Framework Ventures が主導しました。現在、累計で約 1750 万ドルの資金を調達しています。

ChainCatcher メッセージ、バイナンスの共同創設者であるジャオ・チャンペンが X に投稿し、「人類最後のユースケースは人工知能の訓練である。」と述べました。

ChainCatcher のメッセージによると、TechCrunch の報道で、OpenAI の新しい動画生成 AI モデル Sora が、『スーパーマリオ』や『コール オブ デューティ』などのゲームコンテンツや Twitch のストリーマーのイメージを使用して訓練されている疑いがあることが発見されました。法律の専門家は、これが多くの著作権の争いを引き起こす可能性があると警告しています。専門家は、ゲーム動画には通常、ゲーム開発者の著作権、プレイヤーが生成した独自のコンテンツ、ユーザーが作成したマップなど、複数の著作権が含まれていると指摘しています。このようなコンテンツを無断で使用して AI モデルを訓練することは侵害と見なされる可能性があり、たとえ AI 会社がフェアユースを主張しても、ユーザーが生成された著作権で保護されたコンテンツを公開または使用することは、依然として法的リスクに直面する可能性があります。さらに、出力内容が商標や肖像権の問題に関わる場合、法的な課題が増える可能性もあります。

ChainCatcher のメッセージによると、IT之家の報道では、カナダのニュース社、カナダ放送協会、Torstar、Postmedia、そしてグローバルニュースの5つのメディアがオンタリオ州高等裁判所に訴訟を提起し、OpenAIが許可や補償なしに著作権コンテンツを大量に取得し、ChatGPTなどのAIモデルの訓練に使用したと主張しています。訴訟文書は84ページにわたり、OpenAIに対して損害賠償を求め、無許可でのコンテンツ使用を永久に禁止するよう要求しています。OpenAIは、同社のモデル訓練は公開データに基づいており、公正使用の原則に従っているとし、出版者に対してコンテンツの帰属と退出オプションを提供していると応じています。

ChainCatcher のメッセージ、マスクは X で投稿し、Grok 3 はより大きな計算能力を使用してトレーニングされる予定で、今年の年末にリリースされる見込みです。以前のメッセージ、マスクは X プラットフォームで、インターネットのトレーニングデータから LLM をクリアするには多くの作業が必要であり、8 月にリリースされる GROK 2 はこの点で大きな進歩を遂げると述べました。

ChainCatcher のメッセージによると、公式の発表により、Solana チェーン上の AI モデルトレーニングプラットフォーム NavyAI がシードラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。X Ventures、AlfaDAO、そして Moni が出資しており、具体的な金額と評価額はまだ公開されていません。暗号データプラットフォーム RootData の情報によれば、NavyAI は AI モデルのトレーニングと自己学習プラットフォームであり、さまざまな異なるニーズを満たすために AI モデルを必要とする個人にサービスを提供するだけでなく、組織や機関に対して IDE（統合開発環境）機能を最適化する開発者にもサービスを提供しています。NavyAI は以前は Arbitrum Orbit ネットワークに基づいていましたが、その後 Solana ブロックチェーンに移行しました。

ChainCatcher メッセージ、Amazon Web Services の公式ウェブサイトによると、Train-AI-To-Earn に基づく分散型 AI トレーニングネットワーク PublicAI が、世界をリードするクラウドコンピューティングプラットフォームであるアマゾン ウェブ サービス（AWS）と戦略的パートナーシップを結び、初めてアマゾン クラウド インキュベーターに参加する AI+Web3 プロジェクトとなりました。この協力は、AWS の先進的なクラウドコンピューティング技術と PublicAI の Train-AI-To-Earn メカニズムを組み合わせ、AI 大モデルのトレーニングデータサービスの革新を共同で推進することを目的としています。AWS のプライバシー信頼実行環境 Nitro Enclaves を活用して、PublicAI はプライバシーデータの収集、クリーニング、アノテーションの全チェーンソリューションを提供し、AI 企業に効率的で安全なデータサービスを提供します。報道によると、PublicAI は最近、ユーザーが AI トレーニングネットワークに参加することを促進するために、総量 10% のエアドロップ計画を発表しました。AWS 公式リンク：https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/publicai/