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KimiがK3.1 Proを発表、容量増加と価格引き下げでOpus 5.5に挑む

著者|宇航猿 編集|靖宇 10月23日午前、Kimi公式はXとビデオ番号で24秒の動画を公開した。映像にはレトロな雰囲気の古いパソコンが映り、画面にはKimi Codeが起動し、端末にはThree.jsのコードが一行ずつ表示され、複雑な3Dシーンが生成されていく様子が映っていた。目ざといネットユーザーはすぐに左上隅のモデル欄で答えを見つけた――「Model: Kimi K3.1」だ。 Kimi公式が公開したK3.1の事前告知動画|画像出典:X @Kimi_Moonshot 古い時代の機械で、今日最先端の3Dコードを実行する――このギャップこそが、月之暗面が伝えたいメッセージそのものだった。 それから十数時間後、10月24日零時を過ぎた直後、プログラマーの日に合わせてKimi K3.1 Proが正式にリリースされ、同時に速度が2〜3倍速いHighspeed版も同時に登場した。公式は、完全なモデルの重み付けデータを11月4日までに公開すると約束している。 前世代のK3が発表されてから、すでに3か月以上が経過していた。この3か月間、月之暗面が経験したことは、多くの企業が1年で経験する以上のものだった。 01 「量は増やしても価格は変えない」の0.1 まず、K3.1 Proとは何かを明確にしておこう。これはまったく新しいモデルではない。月之暗面は明確に、K3.1 ProはK3の後学習版であり、基盤は変わっていないと述べている――依然として総パラメータ2.8兆、活性化パラメータ1,040億の混合エキスパートアーキテクチャ、文脈ウィンドウは100万トークン、画像および動画入力にもネイティブに対応している。 変わったのは後学習の部分だ。公式によれば、「大幅に増強された後学習用の計算能力」を投入し、数百の下流分野で大規模な共同強化学習を実施したという。そのため、強化学習フレームワーク、サンドボックスインフラ、長文脈推論といった基盤技術を一から再構築したのだ。つまり、同じ脳が、仕事のやり方を改めて“教え直された”ということになる。 その効果はランキングで明らかだ。プログラミングAIを評価するTerminal-Bench 4.0において、K3.1 Proは65.7%を獲得し、GPT-6 Astraの58.2%やClaude Opusの66.4%をわずか1ポイント弱下回る結果となった。前世代のK3は

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改ざんされた機械学習:大規模言語モデルによる機械学習研究の評価

arXiv:2610.32114v1 公表タイプ:新規 要旨:AIアライメントの進展を加速する一つの手法は、アライメント研究そのものの一部を自動化することである。そのためには、研究提案における欠陥の特定や、提案された実験が意図した主張を支持するかどうかの評価といった、監督が困難な研究課題に対しても信頼性高く機能するシステムが必要となる。この能力を評価するため、我々はTampered MLを導入する。これは、公開されている機械学習論文から再構成された実験提案と、目的とした方法論的欠陥を導入した最小限に編集された対照案からなる、1,858組の項目ペアからなるベンチマークである。モデルは、提示順序に関わらず、より方法論的に妥当な提案を識別しなければならない。層化抽出サンプルに基づく人間による検証研究では、全体の86%が…

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NVIDIAがKumo Relationalを発表:教師あり学習を超える、トレーニング不要の構造化データ向け基礎モデル初号機

NVIDIAは、企業向けリレーショナルデータベース上で離職予測、不正検知、需要予測などの予測タスクを直接実行できる、事前学習済みのリレーショナル基礎モデル「Kumo Relational」を発表しました。タスクの微調整や特徴量エンジニアリング、テーブルの平坦化は不要です。15のデータベースにまたがる41のベンチマークにおいて、XGBoostなどの教師ありモデルを総合的に上回り、SAP SALTの企業向けベンチマークではMRR指標でAutoGluonを8%上回りました。また、最大5,000億行規模のデータベースに対応し、Predictive Query Language(PQL)によりコードゼロで予測呼び出しを実現します。

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