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2026年10月にベルリンで開催されたGTCカンファレンスにおいて、NVIDIAは個人ユーザー、開発者、企業向けの3種類のローカルAIハードウェアプラットフォームを正式に発表しました。これらはそれぞれRTX Spark（Windows PC向けパーソナルエージェント）、DGX Spark（Linux開発クラスター）、DGX Station（最先端AIワークステーション）であり、同時に複数のソフトウェアアップデート、モデルサポート、エコシステム統合も併せて発表されました。
AWSチームは、Amazon SageMaker HyperPod上でGPT‑OSS‑20Bを用いた多言語推論の微調整実験を実施し、LoRAによるパラメータ効率的微調整を採用しました。SFTでは、英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語・イタリア語の5言語における推論の言語正答率を22％から100％に引き上げましたが、回答言語の正答率は62％にとどまりました。GRPOはこれを踏まえ、回答言語の正答率をさらに70％まで向上させましたが、推論言語の性能には影響を与えませんでした。ただし、その効果は言語によって異なり、例えばスペイン語では30ポイント上昇する一方で、イタリア語では20ポイント低下しました。実験は、GRPOがゼロから新たな能力を創出することはできず、既存の偶発的な振る舞いを最適化するにすぎないことを明確に示しています。
Reflection社は、オープンソースの大規模言語モデル「Beam」（パラメータ数5,010億、実際のアクティベーションは230億/トークン）を発表しました。同モデルは256エキスパートによるスパースMoEアーキテクチャを採用し、100万トークンのコンテキスト長、NVFP4/FP8量化、多段階の推論オプション設定、およびローカルデプロイメントをサポートしています。ただし、すべての技術的主張は第三者による検証を受けておらず、ハードウェア要件も高いため、一般ユーザーには負担が大きいとの見方が広く示されています。
HF ジョブ間で LoRA と GRPO を同期: バケット、プロキシ、NCCL なし
