長文モデル（LLM）のトレーニングには、128Kトークン以上のシーケンス対応が求められますが、計算や通信の課題があります。NVSHMEM通信ライブラリをXLAコンパイラに統合することで、Llama 3 8Bモデルのトレーニングが効率化され、最大36%の速度向上が実現されました。特に、複数ノードでのテンソル並列性を組み合わせることで、長文トレーニングの性能が向上します。

Google AIのポッドキャスト最新エピソードでは、Genie 3というリアルタイムのインタラクティブな世界モデルに焦点を当てています。ホストのLogan Kilpatrickが、Project Genieチームのメンバーと共に、パッシブな動画生成からプレイ可能なシミュレーション環境への進化や、世界の一貫性や記憶を維持する技術的課題について議論します。

NVIDIAのハイブリッド専門家並列（Hybrid-EP）は、Mixture-of-Experts（MoE）モデルの通信効率を向上させる新しいソリューションです。DeepSeek-V3などの大規模MoEモデルは、専門家間の動的ルーティングにより通信が複雑で、通信時間がトレーニング全体の50％以上を占めることもあります。Hybrid-EPは、NVIDIAプラットフォーム上での通信バンド幅を最大化し、GPUリソースの使用を最小限に抑えることで、実世界のトレーニングにおいて効果を発揮します。

Googleは、絶滅の危機にある種の遺伝情報を保存するため、AIを活用している。現在、13種のゲノムを解析し、さらに150種の支援を計画。AIツールにより、遺伝子解析が迅速かつ低コストで行われ、種の保存に貢献。これにより、生物多様性の保護や絶滅防止が期待される。

Google DeepMindは、Kaggle Game Arenaを拡張し、ポーカーと人狼ゲームを追加しました。これにより、AIモデルが社会的ダイナミクスやリスク管理を評価する新たなベンチマークが提供されます。AIの性能を実際の状況に近い環境で試すことができ、モデルの協調性や計算リスクを分析することが可能になります。競技はKaggleでライブストリーミングされ、AIの進化を体験することができます。

Signal Magazineの最新号では、信頼がビジネスや社会において如何に重要であるかが語られています。特に、信頼の構築や維持が難しくなっている現代において、透明性や一貫性が求められています。また、トレバー・ノアやマイクロソフトの気候革新基金の取り組み、AIの影響など、未来に向けた楽観的な展望が紹介されています。様々な視点から、教育や医療、環境問題におけるAIの可能性についても触れ、変革の時代を迎えていることを強調しています。

NVIDIAは、CUDA TileをOpenAI Tritonのバックエンドとして統合することで、GPUプログラミングを進化させています。CUDA Tileは、データブロック（タイル）を用いた高レベルの抽象化を可能にし、プログラミングの複雑さを軽減します。Triton-to-TileIRは、TritonのコードをCUDA Tile IRに直接コンパイルする新たな手段を提供し、Tensor Coresへの対応を強化します。これにより、従来の知識がなくても効率的なGPUコードを書くことが可能になります。

NVIDIAがCUDA TileをOpenAI Tritonのバックエンドとして統合する取り組みを紹介。CUDA Tileは、データを小ブロックに分割して計算するタイルベースのプログラミングモデルで、CUDA経験がない研究者でも効率的なGPUコードが記述可能。Triton-to-TileIRは、TritonがCUDA Tile IRをターゲットにできるようにするブリッジで、プログラムの書き換えなしに現代のハードウェア機能を活用できる。

AIコーディングエージェントは開発効率を向上させるが、ユーザーと同じ権限で動作するためリスクも伴う。主な脅威は間接的プロンプトインジェクションで、悪意のある指示がエージェントの行動に影響を与える。リスク管理には、ネットワークアクセス制御やファイル書き込みの制限が必須。さらに、サンドボックス内の全機能を保護し、ユーザー承認を求めることで安全性を高めることが求められる。

Daggrは、GradioアプリやMLモデルを繋げるためのオープンソースPythonライブラリです。主な機能は以下の通りです。 1. コードでワークフローを定義し、自動的にビジュアルキャンバスを生成。 2. 任意のステップを検査・再実行できる機能。 3. Gradioとのシームレスな統合。 4. ワークフローの状態を自動保存。 Python 3.10以上が必要で、簡単にインストール可能です。

マイクロソフトの研究者たちは、AIエージェントが自由に相互作用できる「オープンエージェンティック経済」の必要性を提唱しています。この経済では、消費者は最適なサービスを簡単に見つけられ、企業は広告から製品改善へシフトします。実現には、エージェント同士が通信できる中立的なデジタル市場の構築が求められます。技術企業や政府など、多様な団体の協力が重要です。

Project Genieは、Google AI Ultraの米国ユーザー向けに提供される実験的プロトタイプです。ユーザーはテキストや画像を用いて、インタラクティブな世界を創造・探索・リミックスできます。Genie 3がリアルタイムで道を生成し、動的な環境をシミュレートします。既存の世界を新たに解釈し直すことも可能ですが、現段階ではリアリズムやキャラクター制御に課題があります。

NVIDIA Run:ai v2.24が導入した時間ベースのフェアシェアは、KubernetesクラスターにおけるGPUリソースの公平な配分を実現します。この手法は、過去のリソース使用状況を追跡し、待機中のチームに優先的にリソースを配分することで、リソースの独占を防ぎます。従来の静的な配分に比べ、動的なスケジューリングが可能になり、重要なワークロードを保護しつつ、バーストアクセスを実現します。

AIの進展により、視覚と言語を統合するモデル（VLM）が登場しました。これらは画像とテキストを組み合わせて出力を生成できるが、外部からの攻撃にさらされるリスクがあります。特に、画像の微小な改変（敵対的例）を利用して、モデルの出力を操作する手法が注目されています。従来の画像分類とは異なり、VLMの出力は多様であり、予期しない結果を引き起こす可能性があります。開発者は、この脅威に対処するための対策を講じる必要があります。

NVIDIAのMegatron Coreで導入された動的コンテキスト並列処理（Dynamic-CP）は、可変長シーケンスの効率的な処理を可能にし、最大1.48倍の速度向上を実現します。この手法は、シーケンス長のばらつきによる計算負荷の不均衡を解消し、GPUメモリ制約を考慮しながら最適なパッキングとCPサイズを選択します。Dynamic-CPにより、パイプラインバブルやデータ並列の不均衡が軽減され、産業環境でのエンドツーエンドの性能が35%以上向上します。

NVIDIAのFastGenは、拡張可能なオープンソースライブラリで、長時間のデノイジングを短縮する技術を統合しています。これにより、生成時間を10倍から100倍に短縮し、リアルタイムの動画生成やインタラクティブな世界モデルの構築が可能になります。主なディスティレーション手法には、軌道ベースと分布ベースのアプローチがあり、FastGenはこれらを効果的に組み合わせて高品質な生成を実現します。

Google AI Plusが米国を含む35の新しい国と地域で利用可能になりました。このサービスは、Gemini 3 ProやNano Banana Proなどの強力なAIモデルやツールを提供し、ユーザーの生産性と創造性を向上させます。月額料金は7.99ドルで、初めの2ヶ月は50%オフのキャンペーンも実施中。200GBのストレージが含まれ、最大5人の家族と共有可能です。

最新のGoogle AI: Release Notesポッドキャストでは、Geminiチームが世界有数のAIコーディングモデルを構築する過程を紹介しています。ホストのLogan Kilpatrickが、Geminiのコーディング機能のプロダクトおよびリサーチリーダーであるConnie FanとDanny Tarlowにインタビュー。彼らは、Geminiのアプローチがどのように形成されたか、'vibe coding'の台頭、AI時代におけるプログラミング言語の未来について語ります。