成均館大学の研究チームは、半導体内部を熱で精密制御する熱制約技術を提案し、ACS Nano掲載の成果としてAI処理の高速化と大幅な省電力化を同時に狙う次世代AI半導体の有望な一歩を示しました。
AIをもっと速く。しかも電気代は下げたい。そんな欲張りな願いに応える研究が出てきました。成均館大学のキム教授らは「熱制約技術」を提案しています。熱制約技術（半導体内部の構造を熱で精密に制御する手法）です。AI半導体（機械学習処理向けの専用チップ）に新しい設計思想を持ち込みます。成果は学術誌ACS Nanoに掲載され、TechXploreでも紹介されました。
Adobe FireflyのQuick CutはAIで映像の第一稿（初期編集案）を自動作成し、カット選定や順序、トランジション提案まで行います。編集時間の短縮と効率化に期待できる機能です。
OpenAIの指摘はSWE-benchが改善の道を探る好機であり、この記事では問題点と影響、実務で使える改善案をわかりやすくお伝えし、検証の進め方や現場での対処法も具体的に紹介します。
SWE-bench Verifiedの評価精度低下とテストや訓練データの問題を受け、Proへの移行が推奨され始めました。本記事では背景と現場への影響、現実的な対応策を分かりやすく整理してお伝えします。
OpenAI元研究者Tworek氏の「学習の壁」は、現行AIが誤りを経験に変えにくい点を指摘し、AGI（汎用人工知能）到達に関する議論に新たな視点と慎重な検証の必要性をもたらしています。
OpenAI共同創設者Ilya Sutskever氏が、巨大モデル偏重を超えて効率的学習へ移る新学習パラダイムを示唆しました。具体策は未公開ながら研究や産業に大きな示唆を与える動きで、今後の注目が必要です。
LeCunとMetaの共同発表LeJEPAは、自己教師あり学習（ラベルなしデータから特徴を学ぶ手法）を現場で使いやすくする可能性を示しており、今後の詳細公開で実用性や評価指標が明らかになることに期待しています。
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OpenAIの報告を基に、AIとウェブ・SNSの連携が生む悪用の実像と対策を平易に解説します。多層防御や組織間連携、教育を優先し現場で実践できる出発点を示します。
サウサンプトン在住のソフトウェアエンジニアAlvi Choudhuryさんが顔認識の誤認で拘束され、彼の訴訟は透明性や監査強化を通じて監視技術と市民の信頼を築く契機を示します。
Anthropicが自律兵器や監視用途のAI利用を拒む一方で、米国防総省がDPA（軍需生産法）行使を示唆しており、今後の規制設計や企業の開発戦略に大きな影響を与える可能性があります。
Ouraが生理周期の初期から更年期までをカバーする新しい女性向けAIモデルを公表し、一つのツールで相談できる利便性と今後の実証・データ透明性への期待が高まり、TechCrunchも報じて注目が集まっています。
TechCrunch Disrupt 2026の4日間限定割引は2月27日23:59（PT）までで、割引表示がやや不透明なため、参加を検討中の方は公式サイトで最新の料金と条件を早めに確認して賢く判断してください。
