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Googleが発表した新しいAIモデル設計手法「ネスト学習」は、言語モデルの記憶力を向上させ、継続的な学習をサポートすることを目指しています。これにより、従来のモデルが抱える「壊滅的忘却」の問題を軽減できる可能性があります。

GoogleのNotebookLMは新たに「深いリサーチ」機能を追加し、ユーザーは数百のウェブサイトをスキャンして構造化された報告書を作成できるようになりました。また、Google SheetsやPDFなど多様なファイル形式をサポートし、画像から情報を抽出することも可能です。これにより、AIツールの活用がさらに広がります。

Googleが2029年までにドイツに約55億ユーロを投資する計画を発表しました。これにより、新しいデータセンターの建設やオフィススペースの拡張が行われ、年間約9,000の雇用創出が見込まれています。

大手テクノロジー企業がAIインフラに巨額の投資を行う中、その負債が過去最高に達しています。最近の動向を分析し、今後の市場への影響を考察します。

GoogleのGemini APIに新たにファイル検索ツールが追加され、開発者は独自の文書をベクトルデータベースを使って検索できるようになりました。この機能はPDFやDOCXなど様々なファイル形式に対応し、企業の内部検索システムやチャットボットでの活用が期待されています。

Googleが新たに発表したTPU v7 Ironwoodチップは、大規模なAIモデルのトレーニングと実行に対応し、従来のTPU v5pに比べて10倍の性能向上を実現しました。これにより、GoogleはAIインフラストラクチャーにおいてNvidiaを追い越す可能性を持っています。新しいArmベースの仮想マシンAxionも導入され、コスト効率が大幅に改善されています。

GoogleはAI動画ツールVeo 3を活用して制作した新しい広告を発表しましたが、そのAI利用については明示されていません。視聴者の反応は冷淡であり、今後の広告戦略にどのような影響を与えるのか注目されています。この広告は本日からテレビで放送され、週末には映画館やオンラインメディアでも展開される予定です。

イタリアの出版社団体FIEGが、GoogleのAI要約機能に対し、コンテンツの可視性を損なうとの理由で苦情を申し立てました。この動きは、EUデジタルサービス法に違反しているとされ、出版業界における収益の減少を招いています。

Googleが発表した月間1.3京トークンの処理量は、実際の使用状況や価値とは異なることが分かります。新しいAIモデルの導入に伴う計算負荷の増加が主な要因であり、環境への影響も懸念されています。

Googleが新たにGemini Enterpriseを発表しました。これはMicrosoft CopilotやChatGPT Enterpriseに対抗するもので、企業がAIエージェントを簡単に管理・活用できるプラットフォームです。コーディング不要で、業務フローの中で活用できる点が特徴です。