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マイクロソフト研究院の研究員である張鑫志氏と共同研究者らは、2026年10月4日にKannan–Lovász–Simonovits（KLS）予想の厳密な証明を完成させ、1995年に提唱されて以来長らく未解決だった核心的な問題を解決した。この成果は、高次元の対数凹分布における「平面切断のボトルネック」に関する次元依存性のない定数評価を確立し、ランダムサンプリング、凸最適化、ならびに理論計算機科学に対して無条件の理論的基盤を提供した。
グーグル・リサーチは、VERIDデジタルツインフレームワーク、閉ループアプタ発見システム、標的エピトープ除去タンパク質の設計プロセスという3つの重要な技術進展を発表し、AIエージェントが実際の湿式実験室において、追跡可能で検証可能、かつ自己反復可能な分子発見の閉ループを実現する道を開きました。
ジャンプトレーディングは、量的研究を拡大するためにOpenAIを使用しています。 複数のデータソースと人間のレビューを組み合わせるAIワークフローの長期実行方法を参照してください.
OpenAIがEU規則の下で透かしに近づいている方法 透かしが適用される場所、検出の仕組み、およびなぜアクセスが研究者と始まるかを学びます.
キム・ジュン, oMLX クリエイターとメンテナ, MLX コミュニティをサポートするためにハッギングフェイスに参加
新しいOpenAI経済研究では、労働者が従来の役割を超えてAIを使用する方法や、新しい活動がその作業の部分を再発する様子が示されています.
エージェントはタスクを承認しました。 繰り返しますか?
OpenAIでは、コーディングエージェントがAI研究を再構築しています。 エージェントの使用、実験速度、タスクの複雑性、および研究加速に関する早期データをご覧ください.
TRLとOpenEnvで水彩をペイントするためのコーディングモデルのトレーニング
@huggingface/kernelsの紹介:ローカルAI用の200以上のWebGPUカーネル
ワイヤー それを実行し、それをデプロイします。: GradioのAIワークフロー
Strands Agent、LeRobot、Hugging Face Storage Bucket で 1 つの場所からレコード、列車、およびデプロイ
リアルワールドボイスEQのご紹介:音声AIの人質を測る
任意のクラウド上でAIのワークロードを実行し、ハッギングフェイスに保存:SkyPilotでゼロエグレスストレージ
抱擁面とCerebrasがGemma 4をリアルタイム音声AIに搭載
ScarfBench: 企業Javaフレームワークの移行のためのAIエージェントのベンチマーク
週にAI、オープンツール、そしてループの人間と一緒に出荷ハブ
MosaicLeaks: リサーチエージェントが秘密を保持できますか?
エージェントが2つのハッギングフェイススペースをチェーンすることで3Dパリのギャラリーを建設する方法
Mellum2:JetBrainsの12Bミックスチャーオブエキスパートモデル
