Microsoft AI、人間中心の超知能（HSI）に向けて
Microsoft AIは、人間のために常に働く「人間中心の超知能（HSI）」の実現を目指すと表明した。問題志向で領域特化型の、制約の中で慎重に調整されたAIを想定し、自律的で無制限な存在とは区別している。MAI Superintelligence Teamを設立し、AGI競争論やブームか破滅かの二項対立を退けるとしている。
#オープンソース・エコシステム
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MIT Technology Review AIAIスコア6060 オープンモデルの利点はリスクを上回るのか、MIT Technology Reviewが論点を整理
MIT Technology Reviewは、オープンウェイトモデルの利点とリスクを専門家の見解とともに整理した解説記事を公開した。研究や企業利用、権力集中の抑制といった利点がある一方、再学習による安全対策の解除が容易なことが課題とされる。段階的公開など中間的な対応策も論じている。
Latent SpaceAIスコア3636 AlphaFoldがタンパク質フォールディングを解ききれていない理由、Google DeepMindとBiohubの対談
Google DeepMindのPushmeet KohliとBiohubのSal Candidoが、AlphaFoldがタンパク質フォールディングを解決していない理由を、Brandon Andersonの司会のもとで議論する。議論のトピックには、タンパク質のダイナミクスや秩序のない領域、静的構造予測の限界が含まれる。計算資源やデータを増やすだけでは生物学の問題は解けず、適切なスケーリング則を見つけることが重要だとされる。
Interconnects (Nathan Lambert)AIスコア4040 サイバーリスク論争は破綻している：オープンウェイトモデル規制をめぐるNathan Lambertの主張
Nathan Lambertは、オープンモデルのサイバーリスクをめぐる議論が単純化され、規制が米国のAI競争力を損ない長期的なリスクも高めかねないと主張する。AnthropicのGLM-5.3に関する報告は、禁止の影響や中国企業が公開を安全とみなす理由に踏み込んでいないと批判する。オープンモデルを禁止するなら、クローズドモデルの公開APIも違法にすべきだと論じる。
NVIDIA BlogAIスコア2525 通信事業者がオープンモデルを軸にAI戦略を築く理由
通信事業者は、コスト削減にとどまらず、信頼性、制御性、カスタマイズ性を理由に、オープンモデルを中心にAI戦略を組み立てつつある。NVIDIAの「State of AI in Telecommunications」レポートでは、回答者の89%が、オープンソースのモデルやソフトウェアが自社のAI戦略にとって重要だと答えた。
ABEJA Tech BlogAIスコア2222 ABEJA、第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）に参加、Physical AIフォーラムと注目発表を報告
ABEJAの4名が、2026年9月1日から4日に金沢大学で開かれた第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）に参加し、報告記事を公開した。併設フォーラム「社会実装に向けたPhysical AIの現在と今後の展開」では、現在のVLAは実質的に「模倣学習の延長」にとどまるとの指摘があった。記事では、富士通のTargeted Modality Dropout（TMD）やNVIDIAのKimodoを用いた動作生成評価など、6件の発表も取り上げている。
Interconnects (Nathan Lambert)AIスコア2222 オープンソースAIとオープンモデルのリーディングリスト
Nathan Lambertが、政策提言や一般向け執筆の準備資料として、オープンモデルに関する過去数年の優れた文章をまとめたリーディングリストを公開した。オープンモデルの基礎、戦略、リスク、米中競争などのテーマ別に論考や報告書を整理しており、読者からの追加候補も受け付け、随時更新する方針である。
Interconnects (Nathan Lambert)AIスコア4949 「トークンの釣り方」を全員に教える：オープンモデルの経済性をめぐる考察
学習レシピまで公開するオープンモデルの持続性は、Nvidiaが開発に資金を投じ続けられるかどうかにかかっているとの見方を示す。報じられによればNvidiaは本件に260億ドルを投じており、その成否によってオープンモデル開発の方向性が変わるという。経済的な見返りが得られなければ、著者はオープンモデルが効率性や特化を重視する長尾の領域を担う存在になるとみている。
Interconnects (Nathan Lambert)AIスコア6060 GLM-5.3の登場から読む、中国ラボが最前線に追随し続ける理由
Nathan LambertがZ.aiのGLM-5.3発表を受け、中国ラボが最前線に追随できる理由を分析した。GLM-5.3はGLM-5.2と同じベースモデルで事後学習を大幅に拡張したもので、約750Bパラメータながら複数のエージェント型コーディング系ベンチマークでKimi K3を上回る。Lambertは蒸留よりも、公開までの期間の短さが主因だと論じている。
Hugging Face Blog注目記事AIスコア6262 Hugging Face、State of Open Models: Summer 2026を公開 2026年1〜8月のHub動向を分析
Hugging Faceは2026年1月から8月のHubの動向をまとめた報告書を公開した。公開モデルリポジトリは2.43百万から2.96百万、データセットは71.1万から100万に増加した。中国勢の大規模モデル、ダウンロードといいねの乖離、Qwenの派生数151,448、AIエージェントのHub利用拡大などを論点に挙げている。
選定理由：ダウンロードといいねの乖離やQwenの派生数など、Hubの実データに基づく数値が並び、オープンモデルの現状を比較して捉えやすい。
Interconnects (Nathan Lambert)AIスコア6262 Nathan Lambert、Kimi K3の公開を受けオープンウェイトモデルの現状と政策課題を論じる
Nathan LambertはMoonshot AIのKimi K3（2.8Tパラメータ、MoE）を、オープンと閉鎖、米中の性能差を3〜5か月程度に縮めたフロンティアモデルと位置づけた。ウェイトは7月27日に公開予定という前提で、資本効率、エコシステム、規制の論点を整理している。