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Amazonは、推論モデルが単純なタスクで必要量の7〜10倍のトークンを生成し、大規模運用で持続不可能なコストが発生する「過剰思考問題」を指摘。メタ認知AIの構想により、計算リソースの配分方法を根本的に変革する可能性を示した。
Amazonが、8カ国41大学の研究者63名をAmazon Research Award受賞者として発表し、受賞者はAmazonの公開データセットとAWSのAI/MLサービス・ツールにアクセスできる。
Amazonは競合エージェントアーキテクチャを用いて、機械速度でセキュリティ保護を開発し、通常数週間かかる作業を数時間に短縮する継続的改善サイクルを構築している。
研究者Weijie Xuらが、FiSCoという新しい評価パイプラインを開発した。このパイプラインは大規模言語モデル（LLM）に潜むバイアスを明らかにし、モデルの進化に合わせて評価枠組みを更新する。