Qwen3.5を基盤としたKevの登場とGoogle Geminiによるハードウェア戦略 09-22

本記事はHorizonを使いAI/LLM・バイブコーディング・Web3・スタートアップのニュースを自動収集・要約したものです。

Kev：Qwen3.5をベースにしたJev着想の意思決定モデル群

Qwen3.5を基盤として構築された、新しい意思決定モデルのファミリー「Kev」が登場しました。このプロジェクトはJevアーキテクチャからインスピレーションを得ており、より高度な判断能力を目指しています。

物理学者の手法を用いたLLMの剪定：イジング最適化問題としてのブロック削除

大規模言語モデル（LLM）の効率を向上させるため、ブロックの削除プロセスを「イジング最適化問題」として扱う新しい手法が提案されました。物理学的なアプローチを取り入れることで、より高度なモデル圧縮と最適化が可能になります。

tokenizers v1：エンコード、デコード、およびスケーリングの測定

HuggingFaceにおいて、堅牢なテキスト処理のための「tokenizers v1」ライブラリの効率性と機能が公開されました。このライブラリは、エンコード、デコード、そしてスケーリング技術を網羅しており、NLPにおける標準的なツールとしての活用が期待されます。

Googleの899ドル「Googlebook」はGeminiのための新ノートPC購入への賭けか

Googleは、AIモデル「Gemini」をデスクトップのカーソルやウィジェットなどの基本要素に深く統合した「Googlebook」を計画しています。これは、ユーザーがGeminiを最大限に活用するために新しいハードウェアを購入することを促す戦略的な動きと見られています。

DeepSeekが2Tパラメータモデルをトレーニング中、将来的に8Tモデルも計画

DeepSeek社が現在2兆（2T）パラメータのモデルをトレーニングしており、将来的にはさらに巨大な8兆（8T）パラメータのモデルを計画していることが報告されました。同社の急速な成長と大規模な計算リソースへの投資が注目を集めています。