Mistral AIは、ドイツでSAPおよびHelsingと長期的な戦略的提携を結ぶと発表した。SAPとは複数年のパートナーシップのもと、ドイツと欧州向けに完全に主権的なAIスタックを提供するため、同社のモデルをSAPのAI Foundationに統合し、欧州の複雑な産業や行政向けのソリューションを共同開発する。Helsingとは、実世界の防衛・安全保障用途に向けたvision-language-actionモデルの開発を加速させる。また、ドイツでの人員を大幅に増やし、今後数か月以内にドイツにオフィスを開設する予定である。
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は、「AIセーフティに関する評価観点ガイド」に基づきAIシステムのセーフティ評価を行う評価ツールを、Apache 2.0ライセンスのOSSとして公開した。汎用的な評価項目と評価環境を提供し、評価項目設定や環境構築の作業を軽減する。攻撃者の視点で評価を自動化する自動レッドチーミング機能も備える。
SB Intuitionsは、sarashina2.2-1Bをベースに対照学習で構築したテキスト埋め込みモデル「Sarashina-Embedding-v2-1B」を発表した。クエリに指示文を付与することで、タスクに応じてテキストベクトルを調整できる。
ELYZAは、医療領域に特化した日本語版LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」シリーズを開発した。基盤モデル「ELYZA-Med-Base-1.0-Qwen2.5-72B」は、医師国家試験ベンチマーク「IgakuQA」で国内最高性能を達成したという。
ELYZAの社内勉強会資料として、Reasoning Modelの仕組みと、推論時に計算資源を増やすことで性能が向上する「Inference Time Scaling」の意味が解説されている。OpenAIはo1で、思考時間を長くするほどスコアが一貫して改善する結果を示したとされる。ELYZAはMCTSによる推論パス探索で約15万件の合成データを生成し、ELYZA-Thinking-1.0の開発に用いた。
SB Intuitionsの研究者Seng Pei Liew、Takuya Kato、Sho Takaseによる論文が、機械学習のトップカンファレンスICML 2025に採択された。小さなモデルを再利用（upcycling）して大規模なMoEモデルを構築する際のスケーリング則を調査している。その結果、再利用するデータを増やしても性能は単純には向上し続けず、元のモデルの学習方法の影響を受けるという新たな効果を見出し、upcyclingを効果的に行うためのガイドラインを提示している。
SB Intuitionsの日本語ModernBERTについて、トークナイザに形態素解析器を事後的に組み込んだ場合の性能への影響を分析している。MeCab、Juman++、Sudachiを用いたトークナイザへの差し替えでも性能への影響は小さく、固有表現認識タスクでも高い性能を達成した。モデルは日本語と英語を合わせて約4.4T tokensで学習されている。
AIセーフティ・インスティテュート（J-AISI）は、2024年9月公開の「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」の改訂版となる第1.10版を公開した。RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを実装したAIシステムに対してレッドチーミングを実施し、手順を詳細に解説するとともに、成果物を文書としてまとめた。具体的な実施例を通じて、ガイドの内容をより詳しく理解できる構成になっている。
AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドの1.0.0版が公表された。AIを取り巻く環境の変化が激しいことから、今後適宜修正し改訂していく方針である。日本語と英語の概要版も関連文書として公開されている。