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ニュース
世界中の最新AI関連ニュースとアップデート
清華大学、北京大学、香港大学、プリンストン大学、中国科学院、上海交通大学、中国科学技術大学、シンガポール国立大学などの機関によって提案された WorldArena は、ビデオ生成品質と具体化されたタスク機能を統合し、「本物に見える」から「本当に使える」までの完全な評価フレームワークを構築した初めてのシステムです。
クローズドβテストへの参加者を引き続き募集しており、報酬は最大200円です。
「DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow」がHyperAIウェブサイトの「チュートリアル」セクションで公開されました。画像をアップロードするだけで、正確なOCRテキスト解析が可能になります。ぜひお試しください！
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）コンピュータサイエンス学科の研究チームは、白血球形態解析のための連合学習フレームワークを提案しました。このフレームワークにより、複数の機関がトレーニングデータを交換することなく共同でトレーニングすることが可能になります。この連合学習モデルは、複数の臨床施設から採取した血液塗抹標本を用いて、完全なデータプライバシーを維持しながら、堅牢かつドメイン不変の特徴表現を学習します。集中学習と比較して、連合学習は複数の施設間で優れたパフォーマンスを発揮し、未知の機関にも汎用化できる能力を備えています。
Microsoft Research、ワシントン大学、Providence Genomicsからなる研究チームは、マルチモーダル人工知能フレームワーク「GigaTIME」を提案しました。このフレームワークは、高度なマルチモーダル学習技術を基盤としており、従来のH&Eスライス画像から仮想mIFマップを生成することができます。研究チームは、プロビデンス医療センターの14,000人以上のがん患者コホート（24種類のがんと306のサブタイプを網羅）にこのフレームワークを適用し、最終的に約30万枚の仮想mIF画像を生成しました。これにより、大規模かつ多様な集団における腫瘍免疫微小環境の体系的なモデリングを実現しました。
MIT、ミュンヘン工科大学、バレンシア工科大学の研究チームは、50年以上にわたる文献からの23,000を超える生成レシピに基づいてトレーニングされた生成拡散モデルであるDiffSynを革新的に提案しました。
Polymathic AI研究チームは、Transformerアーキテクチャをベースとし、主に流体のような連続体ダイナミクスに特化した基本モデルであるWalrusを提案しました。Walrusは、事前学習段階で、天体物理学、地球科学、レオロジー、プラズマ物理学、音響学、古典流体力学など、複数の分野を網羅する19の非常に多様な物理シナリオをカバーします。その結果、Walrusは下流タスクの短期予測と長期予測の両方において、従来の基本モデルを上回る性能を示すことが示されました。
テンセントのWeChat AIチームは、産業グレード推論エンジン（vLLM）最適化において、同等のARモデルを上回る推論速度を実現した初の拡散言語モデル、WeDLMを発表しました。「WeDLM高効率大規模言語モデルデコーディングフレームワーク」は、HyperAIウェブサイトの「チュートリアル」セクションで公開中です。この記事では詳細なチュートリアルを提供しています。
米国エネルギー省オークリッジ国立研究所の科学者たちは、基本モデル向けに分散型クロスチャネル階層的集約法（D-CHAG）を提案しました。この手法は、トークン化プロセスを分散化し、チャネル集約に階層的な戦略を用いることで、マルチチャネルデータセット上で極めて大規模なモデルを実行できるようにします。
2.2-2.6 選定されたAI論文
DeepSeekの新しいモデルに着想を得たBGI Genomicsと浙江智江研究所の研究者で構成されるGenosチームは、ゲノムモデリング専用の「プラグイン」であるGengram（Genomic Engram）を開発しました。わずか約2,000万個のパラメータで、複数のゲノムタスクにおける最先端（SOTA）記録を破り、ゲノムモデリングのボトルネックを克服する革新的なソリューションを提供します。
HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 2.2 から 2.6 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。
HyperAl は、1 月 26 日から 30 日にかけて、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅した、非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。
現在、大規模、多波長、広視野、高深度の天体観測により、天文学はかつてないほどデータ集約的な時代へと突入しています。ユークリッド宇宙望遠鏡、ルービン天文台、ローマン宇宙望遠鏡といった次世代施設の稼働により、宇宙はかつてない規模と精度で体系的に地図化されています。これらの観測は、 [...]
選定されたAI論文（1月26日～30日）
ロボティクススタートアップのSkild AIは、シリーズC資金調達で14億ドルを調達し、企業価値は140億ドルを超えました。このラウンドは日本のソフトバンクグループが主導し、NVIDIAのNVentures、マッコーリー・キャピタル、そしてAmazon創業者のジェフ・ベゾス氏が設立したBezos Expeditionsなどの戦略的投資家が参加しました。サムスン、LG、シュナイダーエレクトリック、Salesforce Venturesも参加しました。
Basecamp Research、NVIDIA、そして複数のトップクラスの学術機関からなる共同研究チームが、メタゲノム基本モデル「EDENシリーズ」を共同で構築しました。種をまたぎ、環境情報と関連した膨大な自然進化データから学習することで、生物設計の深層「文法」と普遍的な原理を初めて体系的に抽出しました。
「TRELLIS.2 3D生成デモ」は、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）の「チュートリアル」セクションで公開されています。効率的な3Dモデル生成をぜひご体験ください！
カリフォルニア大学の研究チームは、標準的なシリコンフォトダイオードの表面に特殊な光子捕捉テクスチャ（PTST）構造を設計し、ノイズ耐性に優れた全結合型ニューラルネットワークを導入しました。このネットワークは、デバイスで測定された光電流信号から元のスペクトルをインテリジェントに計算し、直接再構築することができます。この手法により、分光計は長波長域でより高い信号対雑音比を実現できるだけでなく、全体的な性能も従来のシリコンベースの分光計を上回ります。
HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。
選定されたAI論文（1月19日～23日）
本稿では、身体性知能に関連する高品質なデータセット、オンラインチュートリアル、論文を体系的にまとめ、さらなる学習と研究のための参考資料を提供します。hyper.ai にアクセスして、さらに高品質なリソースをご覧ください。
ドイツのゲーテ大学の研究チームは、タンパク質配列、ドメイン構成、三次元構造、機能、発現パターンといった多層データを統合し、計量学習を用いて「ヒトE3リガーゼゲノム」を分類しました。この手法は、E3酵素の従来の分類（RING、HECT、RBRクラス）を非定型的なメカニズムまで拡張し、機能的構成を解明し、多サブユニット複合体と単量体酵素を区別し、E3酵素を基質および潜在的な薬剤標的にマッピングすることに成功しました。
イェール大学の研究チームは最近、一般化された大規模言語モデルを多数の専門化学専門家からなる協働システムに変換するMOSAICモデルを提案しました。専門分業を通じて、モデルの錯覚を効果的に抑制し、定量化可能な不確実性評価を提供し、反応記述から完全な実験スキームまでの体系的な生成を実現します。これにより、創薬や材料開発などの分野における科学研究の効率が大幅に向上すると期待されています。
「GLM-Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！
清華大学とシカゴ大学の研究チームは、1980年から2025年までの4,130万件の自然科学論文と537万人の科学者からなる膨大なデータセットを用いて、AIツールが科学研究に与える真のインパクトを体系的に評価しました。この研究では、AIが個人の研究成果と学術的影響力を大幅に高める一方で、知識空間の縮小と集団レベルでの学術的交流の集中化につながることが明らかになりました。言語モデルを通してAI研究を特定し、「知識の幅」などのイノベーション指標を導入することで、本論文はAI for Scienceの背後にある見過ごされてきた構造的コストを明らかにし、AIが研究エコシステムをどのように変革しているかを理解するための重要な証拠を提供しています。
IQuest-Coder-V1: コードフローに基づいてトレーニングされたプログラミング ロジック拡張モデル。Human Face Emotions: 複数の注釈が付けられた顔の感情認識データセット。
HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。
「Qwen-Image-2512：よりリアルな肖像画と自然風景画像の生成」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！
プリンストン大学とコロラド鉱山大学の共同研究チームは、機械学習に基づく効率的な予測手法を提案しました。この手法では、大規模言語モデルを用いてMOFの構造配列から自由エネルギーを直接予測することで、計算コストを大幅に削減し、MOFのハイスループットかつスケーラブルな熱力学評価を可能にします。
