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#日本

本日0件
10月19日月
  1. The Verge AI38

    民主党、AI規制強化を有利な争点と判断 中間選挙後の議会監視を視野に

    民主党は、11月の中間選挙で連邦議会のいずれかの院を奪還すればAI企業への監視を強められ、AI規制の強化が有利な争点になると見ている。世論調査では民主党が少なくとも一院を奪還すると予測されており、委員会の主導権を握ればCEOの証言招致や内部文書の提出要求が可能になる。民主党系のスーパーPAC「Tomorrow Together」は、激戦区の下院選で400万ドルの広告キャンペーンを始めた。

10月13日火
  1. Sakana AI20

    Sakana AI防衛・インテリジェンス部門の国際政治アナリスト、石井順也がPIVOTに出演し、米中首脳会談でどのような会話がされたかを語った。あわせてAI開発競争の今後の行方についても話したと紹介されている。PIVOT側の番組概要では、Aの「暴走」の意味、「減速」の可能性、進む米中の防衛テックが取り上げられている。

    引用元【公式】PIVOT@ビジネス映像メディア@PIVOT_inc_

    【米中AI競争の行方】 ✅Aの“暴走”の本当の意味 ✅“減速”の可能性はあるのか ✅進む米中の防衛テック 👇フル動画の視聴はリプ欄から👇

9月21日月
  1. Interconnects (Nathan Lambert)47

    オープンモデルの現在の勢力図:米中のオープンウェイト競争の現状

    Nathan Lambertが米議会関係者向け説明をもとに、オープンウェイトモデルの米中競争の現状を整理した。2026年9月14日時点のArtificial Analysis Intelligence Indexでは、GLM-5.3が45、Kimi K3が44と、米国勢最高のInklingの26を大きく上回る。Hugging Faceのダウンロード数でも中国が総計3.2Bで米国の2倍に達している。

9月15日火
  1. ABEJA Tech Blog22

    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。

8月26日水
  1. ABEJA Tech Blog12

    ABEJA、第21回言語処理若手シンポジウム(YANS2026)に参加、ブース展示と注目発表を報告

    ABEJAは2026年8月16日〜18日に仙台国際センターで開催されたYANS2026にゴールドスポンサーとして参加し、ブース出展を行った。ブースではSO-101ロボットアームに、ファインチューニング済みのπ0.5(VLA)とQwen3-ASR 1.7Bを組み合わせ、音声指示でブロックを運ぶデモを展示した。また、スポンサー賞にはCLIPの埋め込みのノルムを扱う研究を選び、ほか4件の発表を紹介している。

2月5日木
  1. AISI Japan: Output25

    日本のAISIが「Chief AI Officer(CAIO)ガイドブック(案)」を公開

    日本のAI Safety Institute(AISI)が、民間事業者向けにChief AI Officer(CAIO)の設置と運用に関する標準的な実務指針をまとめたガイドブック(案)を公開した。CAIOの役割を明確化し、組織設計、運用プロセス、評価・監督、教育、人材、調達などを統合的に示すとともに、AIライフサイクル全体を対象とする。ガイドブックはドラフト版で、意見を募集している。

10月15日火
  1. ELYZA(note)12

    卓越したスキルはかっこいい:Kaggle MasterのMLエンジニア小栗怜さんが技術を磨き続ける理由

    ELYZAのMLEとして顧客との共同開発プロジェクトに関わる小栗怜さんが、技術を磨き続ける理由を語った。日系大手メーカーで社内システム開発に従事しながら独学で機械学習を学び、1,000時間の勉強を自ら決めた。ELYZAではプロンプトチューニング、評価用データセットの作成、ファインチューニングなどの顧客課題に取り組んでいる。

9月26日木
  1. ELYZA(note)13

    ELYZAのMLE大葉大輔さん、未踏領域でLLMを開発する理由を語る

    ELYZAのMLE大葉大輔さんは、東京大学で自然言語処理を研究した後にELYZAへ参画し、大規模言語モデル(LLM)の研究開発を担当している。入社の決め手は、ChatGPT登場以前からNLPに投資し、Post-trainingに先んじて注力していた点だったという。入社直後にはABCIプロジェクトやGENIACに参加し、少人数のチームでほぼ全工程に関わったと語る。