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xAI共同創設者が設立したAIスタートアップ「River AI」は、General Catalystらが主導するラウンドで11億ドルの資金調達に成功した。
IEEE Spectrum は、現代の AI が乗算に依存し過剰な計算を行っている可能性について、Lizy K. John の見解を紹介している。
サカナAIは「Diffusing Blame」というニューラルネットワーク手法を発表し、ダールの原理を満たしつつ重み伝達不要で画像分類や強化学習に効果的な学習を実現した。
MIT CSAILの研究者が、ニューラルネットワーク間の短期間の調整（ガイダンス）により、従来「訓練不可能」とされたアーキテクチャでも現代的なタスクの性能が大幅に向上することを実証した。
大規模言語モデル（LLM）が自動運転車に活用できる可能性と、信頼性や課題について探る。