2026年のニューヨーク気候週間において、MITは世界規模のネットワークとつながります
MITコミュニティの各層が集まり、データセンターや強力な温室効果ガスから農業や教育に至るまで、幅広いテーマについて議論を交わしました。
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MITコミュニティの各層が集まり、データセンターや強力な温室効果ガスから農業や教育に至るまで、幅広いテーマについて議論を交わしました。
AWSは、SageMaker AIのサーバーレス型モデルカスタマイズ機能に「トレーニングセッション」を追加し、本日より全面的に利用可能になったと発表しました。ユーザーは、カスタム損失関数や報酬信号、マルチラウンド強化学習など、トレーニング後のロジックを独自に記述できます。一方で、GPUの割り当て、分散実行、フォールトトレランスによる復旧、チェックポイントの保存はすべてプラットフォームが自動で処理します。
Amazon SageMakerは、Training Sessions APIをリリースし、ユーザーが純粋なPythonスクリプトでSFT、RLHF、GRPO、KTOなどのカスタム大規模モデルの学習ロジックを実装できるようにしました。GPUリソースのスケジューリング、フォールトトレランス、分散実行、およびチェックポイント管理はすべてサービスによってホストされます。