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人工知能会社月の暗黒面 Kimi がゲーム開発計画を発表しました

人工知能会社月の暗面傘下のKimiは、ゲーム開発とクリエイティブワークのソリューションを発表しました。これにより、AIエージェントはプログラミングの補助からゲーム制作へと進化し、ゲームプレイのデザイン、3Dモデリング、エンジニアリング開発から流通運営までの全てのワークフローに参加します。このソリューションはK3.1 Pro、Kimi Code、Kimi Workに基づいており、プラグインを通じてUnity、Unreal Engine、Blenderなどの専門ツールを操作できます。Kimiは既存のプロジェクトを修正し、自らゲームを実行し、テスト録画を確認し、問題を発見した後に修正を続けることができます。公式デモでは、プランナーが参考画像、動画、ゲームプレイの要件を提供した後、KimiはGodotを使用して剣を振る、回避、ブロックなどのメカニクスを含む2.5Dアクションゲームのプロトタイプを制作しました。公式によれば、プログラミング経験がなくても、1日から2日でプレイ可能なバージョンを作成する機会があります。Unity中国との別のデモでは、Kimiは人工的な介入なしに20時間連続して作業し、原作を再現し、開発を続けることができるネイティブプロジェクトを提供しました。月の暗面はこのソリューションをゲームの流通と長期運営に利用しており、広告素材の大量制作、プレイヤーのフィードバックの分析、コミュニティコンテンツとローカライズの処理、そしてAPIを通じてゲームのNPCにAI対話能力を接続することを含んでいます。

17歳のKimi前研究員チェン・グアンユがジェフ・ディーンの新会社に加入したと報じられた。

17歳のKimi前研究員陳広宇がGoogleの前最高科学者Jeff Deanが設立したAI会社Discovery Loopに参加したと報じられた。10月20日、シリコンバレーのAI人材の動向を追跡する匿名アカウントArfur Grokがこの情報を公開した。陳広宇は5日前にKimiを離れることを発表したばかりで、以前はAttention Residualsアーキテクチャの研究やKimi K3の開発に参加していた。Discovery Loopは今年8月に設立され、Jeff Deanを含む4人のGoogleのベテランによって共同設立された。会社はAIが自ら研究仮説を提案し、数千の実験を並行して実行し、結果に基づいて計画を調整することを目指しており、最初はAIモデルの開発に焦点を当て、将来的には医療、材料、エネルギーなどの分野に拡大する予定である。Googleの親会社であるAlphabetはその創業投資者の一つであり、会社はまだ公開製品を発表していない。《ビジネスインサイダー》は9月に、Discovery Loopが約500億ドルの評価で資金調達を求めていると報じた。以前、シリコンバレーの投資家Deedy Dasは、17歳の少年が5件の百万ドル級のAI仕事のオファーを受けたと述べた。外部ではそれが陳広宇であると推測されているが、Deedyは相手の身元を公表したことはない。

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。

Mozilla:米中 AI モデルの性能差が約 4.4 ヶ月に縮小

Ars Technica の報道によると、Mozilla の最新の「State of Open Source AI」によれば、アメリカのクローズドソースの最先端モデルと中国のオープンソースの重みモデルとの性能差は約 4.4 か月に縮小した。Moonshot AI の Kimi K3 を代表とするオープンソースモデルは、Artificial Analysis Intelligence Index の総合スコアで Anthropic Fable 5 に対してわずか 3 ポイント遅れているが、コストはその約 30% に過ぎない。METR の計算によれば、最強のクローズドソースモデルは約 12 時間の人間専門家タスクを安定して完了できるのに対し、最強のオープンソースモデルは現在約 7 時間のタスクを信頼性高く完了できる。約 4 か月後にはオープンソースモデルが現在のクローズドソースレベルに追いつくと予想されている。Mozilla は、大多数の組織はデフォルトでオープンソースモデルを採用すべきであり、専門的で高強度の検索や長いコンテキストなどのシナリオでのみクローズドソースモデルにプレミアムを支払うべきだと考えている。最先端の人工知能モデルを有料で購入するコストは通常の購入の 5 倍であるが、4 か月の先行優位性を得ることができる。
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