🧬 「抗がん活性があって毒性の低いペプチドを作って」という自然言語の指示だけで、分子生成モデルを目標に導けるようになりました。 タイトル: LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators URL: 分子やペプチドを生成するFlow/Diffusionモデルは優秀ですが、自然言語の目標に合わせて調整するには通常、明示的な報酬関数（プロキシ指標）が必要でした。この論文のLFDはLLMを教師、生成モデルを学生とすることでこの壁を取り払います。注目ポイントは3つです。 🎯 プロキシ報酬なしで目標に整合 LLMが生成サンプルを見ながら「今の実力で届く部分目標」を段階的に設定し、DPOで生成モデルを少しずつ目標領域へ導きます。 📊 絶対評価は不正確でも相対判定は信頼できる LLMに1〜100点をつけさせると真値から大きくズレますが、どちらが優れているかのペア判定は一貫して信頼できることを実証し、スケーラブルなバッチ分類方式を採用しています。 🏆 既存手法を一貫して上回る実験結果 細胞貫通ペプチドでpLM4CPPsスコア69.06%（DiffusionNFTの57.04%超え）、抗がんペプチドで53.54%（Guidanceの35.94%超え）、ドパミンD2受容体ドッキングでもVinaスコア-8.48で全手法中最良を記録しました。 プロキシ報酬を用意できない実験科学の現場でこそ効くアプローチだと感じます。 #LLM# #AI創薬#

✨まいど！相場の福の神・藤本誠之です✨ NVIDIAがトヨタの実証都市「ウーブン・シティ」でフィジカルAI技術を提供！ 日本のAI＆モビリティの未来を動かす大型提携が発表されましたね🚗💡 今回のポイントは── ✅ トヨタ：NVIDIAとタッグで“AI都市開発”が一気に加速 ✅ みずほ：AIインフラ投資の恩恵を受ける金融セクターも侮れず ✅ アステラス：創薬AI連携で新たな成長シナリオが浮上 AIとリアル産業の融合が、日本株の次なるテーマに🔥 福の神的には「意外性のある有力3社」が気になるところです。 個人投資家の皆さんも、この潮流をぜひチェックしてくださいね📈 #相場の福の神# #株投資# #個人投資家# #ニュース紹介# #トヨタ# #みずほ# #アステラス# #NVIDIA# #AI# #フィジカルAINVIDIA、トヨタの実証都市ウーブンを支援　フィジカルAI向け技術提供# - 日本経済新聞

オランダ・アムステルダム発のディープフェイク検知企業Sensity AIが、欧州イノベーション会議（EIC）の資金提供先としてヨーロッパのスタートアップ上位2%に選ばれた（https://sensity[.]ai/blog/sensity-top-european-startups-receive-eic-funding/）。 EICはディープテック分野の有望スタートアップを支援するEUの旗艦的資金提供プログラムです。今回は1,760件の応募のうち87社が面接段階に進み、最終的に選ばれた38社の中でサイバーセキュリティ領域からはSensity AIが唯一という狭き門でした。 背景には深刻な脅威があります。ディープフェイクは特別な技術がなくても、IBM調べで平均1.331ユーロという実質無料に近いコストで、人間の目では見分けがつかないレベルまで作れるようになりました。Sensity AI共同創業者兼CEOのGiorgio Patrini氏によれば、2025年には企業の75%がディープフェイク詐欺を経験したといいます。 Sensity AIのマルチモーダル（画像・動画・音声）検知プラットフォームは、全モダリティで98%の精度を達成しています。ただし業界には「detector obsolescence（検知器の陳腐化）」という共通の弱点があります。特定の生成AIで訓練した分類器が、学習データにない新しい生成AIには通用しなくなる問題です。Sensity AIはこれに対し、生成AIごとの癖ではなく画像や音声に共通して残る生成の痕跡（フォレンジック的な特徴）そのものを学習する基盤モデル（特定の生成AIに依存しない汎用的な検知の土台となるAIモデル）群で対応しています。 獲得した資金は総額490万ユーロで、同社の国際展開を後押しします。うち250万ユーロは株式を渡さない形の助成金（エクイティフリーグラント）で、その一部はこの基盤モデルのさらなる開発と、計算資源が限られた環境でのリアルタイム解析の最適化に使われます。 なお同社は今年初め、Auriga Cyber Ventures主導でBetaworks Venturesや欧州のエンジェル投資家グループが参加した210万ドルの資金調達も完了済みです。

「今が“ミュトス級AI”のルールを作る“最後のチャンス”」 「未知の生物・化学兵器や金融システムへの攻撃に使われてからでは遅い」 塩野誠（経営共創基盤 代表取締役CEO） 👉 @makoto_tokyo @mshrnakagawa

来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

『週刊ダイヤモンド』完全デジタル化を発表 大正2年（1913年）創刊 ⠀ 2027年4月から完全デジタル化することを発表した。紙版の最終発行号は2027年4月3日号（3月29日発売）。｢AI時代に勝ち残るメディアに進化していきます｣とコメント。

Light Trace Photonics設於英國布里斯托，為深科技新創，研發全新 Universal Photonic Interconnect （UPIc），做為可拆卸超高效能光纖-晶片互連，用於共同封裝光學及可插拔收發器。UPIC將處理過的單模光纖直接連至光子晶片，不需微光學、不需晶片載體凸塊（BoC），不需主動對位，不需黏著劑，使AI資料中心客戶具備量產CPO可行性。克服光纖連接瓶頸，避免提高成本、影響良率，或增加組裝複雜度，由於連接可拆卸，模組可重新調整使用，不必丟棄，當光學大量進入封裝時，這項特點非常重要。 Light Trace Photonics 已達成可重複、可拆卸連接，損耗低於800mdB，且被動對位在三秒內完成，期望至百萬單位時，損耗可降至400mdB以下。UPIc 目前為TRL 5，預計在未來18個月內可進入可靠度驗證階段，進入早期客戶設計階段。 Light Trace Photonics 成立於2021年，執行長 Jake Biele 博土與技術長Dominic A. Sulway 博士獲重要深度科技投資人支持，公司顧問包括 GlobalFoundries前矽光子副總裁 Anthony Yu 博士。

寒武纪（688256 SHA）股价周二大涨8%，成为上交所科创板首家市值突破万亿元的上市公司。过去一年，寒武纪股价累计上涨约300%。公司在2025年首次实现全年盈利。2026年第一季度，营收同比增长约160%，净利润同比增长185%，进一步提振了市场信心。寒武纪计划在2026年将AI芯片产量提升至2025年的三倍以上。高盛预计，如果产能扩张顺利，公司AI芯片产量将从2025年的约14.2万颗增长至2026年的约50万颗。

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