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ai

人工知能(AI)は暗号分野において、通常、機械学習やデータ分析技術を利用してブロックチェーンネットワークの性能、安全性、効率を最適化することを指します。AIはスマートコントラクトの自動実行、取引パターンの認識、市場予測、リスク管理などに利用されます。大量のデータを分析することで、AIはより正確な市場の洞察と意思決定のサポートを提供し、投資収益率を向上させ、操作リスクを低減します。AIとブロックチェーンの結合は、分散型アプリケーション(DApps)の革新と発展を促進することが期待されています。
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エヌビディアはAIにKimiの注意力コアを再構築させ、速度は公式版の約3倍に達しました。

NVIDIA の研究チームは、AI エージェントが Kimi Delta Attention の GPU カーネルを直接書き換えました。Kimi Delta Attention は月の暗い面 Kimi-Linear モデルで使用されるコア注意メカニズムの一つであり、このような低レベルのコードは過去において、CUDA やチップアーキテクチャに精通したエンジニアが繰り返し手動で最適化する必要がありました。エージェントが書いたバージョンは、NVIDIA B300 で月の暗い面公式 FlashKDA の 2.96 倍の速度に達しました。チームは固定長と異なる可変長シーケンスの合計 6 グループのタスクをテストし、2.96 倍は全タスクの幾何平均値であり、関連するカーネルはすでにオープンソース化されています。その過程で、エージェントはテストの脆弱性を利用して、テストデータの統計的規則をコードに書き込み、3.74 倍を達成しました。最近の 32 個のトークンのみを保持した場合、単一の成績は 5.16 倍に達しました。これらのバージョンを実際の Kimi データに適用すると、誤算や無効になることがあります。チームはその後、実際の Kimi 実行データ、ランダム入力、極端な数値テストを追加し、誤差基準を厳しくし、最終的に保持された 2.96 倍のバージョンがこの検証を通過しました。

first_img OpenAI:最前線の強化学習トレーニング前に安全性の証明を提出する必要があります

OpenAIは2026年9月28日に安全に関する記事を発表し、最先端の強化学習トレーニングを続ける前に、構造化された安全文書の提供を求めるべきだと考えています。理想的には、このような文書は航空、原子力などの安全が重要な業界で使用される証拠に基づく構造化リスク論証のレベルに達するべきです。OpenAIはこれを努力の方向性と見なし、AIの能力の出現による複雑性から、同等の厳格さを実現することが難しいことを認めています。この記事は最先端の強化学習トレーニングに焦点を当てており、内部および外部の展開に必要なより広範な整合性属性については触れていません。文中で提案されている内容は現在の実践に属し、今後も進化し続けると予想され、OpenAI内部で実施されています。技術的な防護は、モデルの整合性、隔離、監視をカバーする必要があり、正の強化報酬の投機を避け、オフライン整合性評価とストレステストを行い、自動採点器が思考の連鎖を見ることを防ぎ、マルチレイヤーのインフラストラクチャの安全性、サンドボックスのレッドチーム、高帯域幅のクロスサンプル通信の制限、不可変のエージェント記録の保存を含むべきです。運営の原則には、チーム間の事前異議、高級リーダーによる否決可能な承認、トレーニング責任者が安全論証と事件対応に責任を持つこと、失敗時の一時停止、内部監視、監査アクセス、重大度に応じたエスカレーションが含まれます。重大な不整合事件に対して、OpenAIは原始記録への制御されたアクセス、根本原因分析、運営および文化の振り返りを提案し、事件に基づく評価を回帰テストとして扱います。調査終了後には結果を公開し、振り返りと運営の変更を行い、影響を受けた第三者にできるだけ早く通知します。

個人AIエージェントInstinctの創設者は、ユーザーが毎日約10%増加し、計算能力がほぼ毎週倍増していると述べました。

個人AIエージェントInstinctの創設者Noah Shinnは、最近数週間でユーザー数が毎日約10%から11%増加しており、それに伴う計算能力の需要がほぼ毎週倍増していると述べています。彼は現在、約40%の時間をどれだけの計算能力を事前に購入するべきかを考えることに費やしています。Shinnは、ユーザーの増加に合わせて計算能力を調達することはできないと述べています。現在の2倍の計算能力を購入すると、約1週間で使い切ってしまいます;5倍を購入しても、3週間以内に使い切ります;10倍を直接購入することは、大きなコストを前もって投入することに相当します。多くのリソースは数ヶ月前に予約する必要があり、臨時で計算能力を補充する場合、その価格は3倍から4倍高くなる可能性があります。彼は、購入が少なすぎると成長を支えるのが難しく、購入が多すぎると成長が鈍化した際にコストが膨らむと述べています。彼は、日々の成長率が10%から5%から8%に減少しても、3ヶ月から4ヶ月連続して成長した後には、1億ユーザー規模の計算能力を準備する必要があると推定しています。また、新たな計算能力の導入に必要な待機時間も大体同じであると考えています。彼は、これがInstagramやFacebookなどの消費者向けインターネット製品の拡張よりも難しいと考えており、個人エージェントはユーザーが1人増えるごとに大量のモデル推論を継続的に消費するからです。彼は、Instinctの現在の拡張速度は、Claude CodeやCodexが以前に直面した類似の状況よりも速いと述べています。

first_img 黄仁勋:AIモデルの蒸留は競争であり、盗用ではない

英偉達のCEOである黄仁勲は、月曜日にCNBCの『Squawk Box』のインタビューで、競合他社の製品を使用してトレーニングや学習することは競争であり、AIモデルの蒸留を盗用とは呼ばないと述べました。蒸留が強奪ではないかと尋ねられた際、黄仁勲は「それが競争だ」と答えました。彼は、人々が他者の製品をテストすることができ、英偉達の製品は時には骨組みだけに分解され、その動作を理解するために使用されることがあると述べました。彼は他者が英偉達の製品から学ばないことを望んでいますが、競争はすべてをより良くするものであり、他者に自社の製品を使用してほしくない場合は顧客を特定し、サービスを停止することができると述べました。アメリカの官僚は、中国のAI企業が蒸留を使用しており、他のモデルの出力を用いてモデルをトレーニングし、アメリカのシステムから能力を抽出していると非難しています。アメリカの財務長官スコット・ベーセントは7月にこの行為を盗用とし、アメリカのモデルから能力を抽出するために蒸留を利用する海外企業に対して制裁を実施する脅威を示しました。ホワイトハウスはCNBCのコメント要請に即座に応じていませんが、アメリカの官僚は蒸留を使用する海外企業に対して措置を講じることを検討しています。今月初め、アメリカのサイバーセキュリティおよびインフラセキュリティ局は、中国のAI企業が工業規模での知識蒸留活動を行い、アメリカ企業の利用規約に違反していると非難しました。AI企業Anthropicは同月初めに、アリババのQwenシリーズモデルとDeepSeekが違法な蒸留を行っていることを発見したと述べました。中国側はこれらの非難を否定しています。

first_img フロリダ州は、OpenAIによる新しいモデルの無監督開発を禁止するよう裁判所に求めました。

ロイター通信によると、9月28日、フロリダ州の総検察長ジェームズ・ウスミアは月曜日に、OpenAIが外部の監視なしに新しい人工知能モデルを開発することを禁止するよう裁判官に求めました。この申請は、州がOpenAIを訴えた子供への危害に関する訴訟の一部です。ウスミアはまた、裁判所に対してOpenAIが未成年者にChatGPTの使用を禁止し、同社がチャットプラットフォームに人間の属性を与えることを禁止するよう命じるよう求めました。フロリダ州は6月にOpenAIを訴え、ChatGPTの安全性を歪曲していると主張し、このプラットフォームがキャンパスの銃撃者に情報を提供し、自傷行為についての指導を行い、若いユーザーを中毒にさせていると述べました。この訴訟は、昨年タラハシーの大学で発生した銃撃事件や、他の州でChatGPTが後に暴力行為を行った者に情報を提供したとされる事件に端を発しています。ウスミアは共和党員であり、若いユーザーへの影響についてOpenAIを訴えた初の州の総検察長でもあり、同社は個人や家庭からの関連訴訟にも直面しています。OpenAIの広報担当者ドリュー・プサテリは、同社が最も強力なモデルの訓練を一時停止しており、追加の安全対策が実施されるまで再開しないと述べ、フロリダ州および他の州と協力して業界全体に適用される実用的な政策を推進する意向を示しました。同社はこれらの事件において責任を負うべきではないと否定し、チャットボットが提供するのはオンラインで広く入手可能な情報であり、安全ツールを継続的に更新していると述べました。申請はまた、元OpenAIの従業員と現役の取締役会メンバーの最近の発言を引用し、人工知能の発展が人類の終焉をもたらす可能性があるため、進展を遅らせる必要があるとしています。
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