#未踏会議 2026 配信アーカイブが再公開されたようです。比戸がMCのマヂカルラブリー・野田クリスタルさんに「本当はAIロボットでM-1チャンピオンが作れるかを議論したい！」と喰い付いている"AI実装最前線"セッションは58:00辺りから。 piped.video/M6n4_g0r67I?si=ImYy…

不可能だと言われた「汎用の機械学習ポテンシャル」は、どのように実現したのか。Matlantis PFP の開発を主導した高本聡と品川幾のインタビューを、ブログで公開しました。 PFP 以前は、汎用的なモデルというものが存在しませんでした。量子化学計算の負荷は、広く使われている手法でも原子数の3乗に比例して増えます。そのため新しい材料に取り組むたびにモデルを作り直す必要があり、例えば触媒表面の数十原子の挙動を調べるだけで半年から2年かかることもありました。 ⚛️ 記事で語られていること ・データから学ばせるだけでは、予測の精度が高く見えても、物理のルールを外れた計算が混じります。物理法則を後から近似するのではなく、モデルそのものに組み込む方針を採りました ・見る向きを変えても物理法則は変わらないという性質（回転不変性）を高階テンソルを使って数式レベルで保証し、物理的にあり得ない挙動は AI がそもそも出力できないようにニューラルネットワークを設計しました ・計算資源の大半を占めるのはモデルの学習ではなく、訓練データを作るための DFT 計算です。1台の GPU に換算して 3,200 年分以上を投入し、そのデータの9割超は今も研究者が人手で設計しています ・シミュレーションは現象を理解するための手段であり、試行錯誤のプロセス自体に価値があります。そのためワンボタンの自動化ツールではなく、API で自在に組み合わせられるプラットフォームを選びました 🔬 記事の最後に語られるのは、Matlantis が当たり前の研究インフラになった世界です。新しい材料を開発しようとしたとき、まず顕微鏡を買い、次に Matlantis を導入する。そんな世界を目指して、開発を続けています。 インタビュー全文はこちら：matlantis.com/ja/resources/b… #Matlantis #機械学習ポテンシャル #材料開発

和地さんによる『基盤モデルのための強化学習』は、強化学習について、基礎から最新のReasoningやAgent向けの手法や概念、さらに今後の課題まで幅広くカバーしています。 発展著しい分野でもよくまとまっており、推薦させていただきました。ぜひ多くの方に読んでいただければと思います。

Sakana AI welcomes Jürgen Schmidhuber as Chief Scientific Advisor. sakana.ai/schmidhuber/ Sakana AI is incredibly proud to announce that Jürgen Schmidhuber, universally recognized as the father of modern AI, is officially joining Sakana AI as Chief Scientific Advisor. For nearly four decades, Jürgen has explored how machines can learn to learn. His foundational work in the 1990s drove core advancements in deep learning and established early frameworks for world models. Crucially, his pioneering innovations in meta-learning opened the very path toward recursive self-improvement. These ideas have already shaped our own research, from the Darwin Gödel Machine to The AI Scientist. Now Jürgen will help guide our newly formed RSI Lab, whose objective is to trigger a compounding cycle of scientific discovery aimed at improving machine intelligence. We are assembling a critical mass of world-class experts in Tokyo to make this a reality. Welcome, @SchmidhuberAI !

元・卓球少年として、卓球の国際大会の決勝で中国に勝つというのがどれだけ大変なことなのか、まだ信じられない気持ちです。選手と関係者の皆さん、本当におめでとうございます👏👏👏

草、もう出てきた

1/ ICLR 2027 got 60K+ submissions. If we want the conference format to survive (I do), we have to rethink the whole thing. Some suggestions:

Jevみたいなgeneral purpose classifier作りたい、という人がいたらLLM-jpでやりませんか？

わかる。特徴量抽出とかラベル付けなどの面倒なしに使えるLLMの良いとこ取りをしつつ、昔ながらのclassifierの問題に落とし込む。機械学習やLLMの研究者なら、皆既に知っている手法だったように思える

Jevは"システム1モデル"を標榜してるけど、語源となったダニエル・カーネマンの「ファスト＆スロー」をちょうど読んでいるところだった。 システム2について読めば読むほど「フロンティアモデルの強いReasoning能力そのものやんけ」と思ってたらシステム1も来た、面白い。

修士2年、IEEE系の国際会議への初論文投稿で"The main problem I have with this paper is its poor English"って書かれたことは今でも鮮明に記憶に残っている（Acceptはされたが）

【発表】三菱重工とPFNは資本業務提携契約を締結しました。三菱重工は、同契約に基づきPFNへ総額100億円の出資を予定しており、両社はミッションクリティカル領域において高い信頼性と即応性が求められる機械・システムの知能化・自律化に向けた共同開発および社会実装を加速します。 三菱重工が長年培ってきた現場・設備・制御の知見と安全に運用する技術に、AI半導体から基盤モデルまでを一貫して開発してきたPFNの技術を深く結び付け、一社では成し得ない成果を、社会の安心・安全、産業力競争力の向上という形で届けていきます。 preferred.jp/ja/news/pr20260…

コンサルを辞めて感じるのは、ファームで身につけた能力は外でもかなり使える一方で、勝敗を分けるのはそこではないということです 知らない業界を短時間で理解する、論点を整理する、情報を構造化する、相手に伝わる形にまとめるというのは、どこに行ってもかなり使えるスキルです。ただ実際に仕事を前に進めるには、どう仕事を作りにいくか、誰を巻き込むか、どう信頼してもらうかで大きな差がつきます

おお！MacOSをアップデートしたら、確かにローカルでLLMが動く！しかも、結構レスポンスいい！

キャディ、シリーズDの調達を発表しました。 今回サポートいただいたアメリカ・ヨーロッパ・日本の金融投資家の皆さんに感謝です。 人類の物的限界の突破に向けて、気を引き締めて邁進してまいります。 🚀資金調達を実施、企業価値は1,820億円に caddi.com/ja-jp/news/press/s…

artificialanalysis.ai/models… LLMのcost per task。GPT-5.6 Lunaのバランスとコスパが良すぎて、オープンウェイトを使うモチベがが。 doit.com/ja/blog/cost-per-ta… OpenAIはdeepseek v4対策で一時的に80%値下げしているとしても、aws bedrockの方も同じく下げられるのはなんでだろう（流石に原価割れはしていないはず） aws.amazon.com/jp/about-aws/…

技術評論社『マルチモーダルモデル入門』が来月28日に発売されます。私は動画理解のための基盤モデル（第4章）を執筆しました。動画基盤モデルを扱った日本語文献としては唯一無二だと思いますので是非ご覧いただければと思います！