s1：1,000の訓練例がOpenAIのo1-previewを27%上回った方法
スタンフォードのs1モデルは「バジェットフォーシング」を使用し、わずか1K例で数学ベンチマークでo1-previewを上回る。テスト時スケーリングのブレークスルーを解説。
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GPU インフラストラクチャ、AI、データセンターに関する知見。
韓国のHBM4モーメント：サムスンとSKハイニックスはいかにしてAIの門番となったか
サムスンとSKハイニックスは世界のHBM生産の90%を支配。2026年2月のHBM4量産開始とStargateへの月90万枚ウェーハ供給契約により、メモリは戦略的兵器となった。サーバーDRAM価格は60-70%上昇。
シンガポール、50%グリーンエネルギー義務化で200MWデータセンター割り当てを開始
シンガポールのDC-CFA2は50%再生可能エネルギー義務付きで200MWを割り当て。申請は2026年3月31日締め切り。AIワークロード優先。土地不足の都市国家がDC基準を再定義。
シンガポールのグリーンデータセンター賭け：734平方キロメートルが最も競争力のあるAI市場になった理由
シンガポールはAPACで最も厳しい持続可能性要件でモラトリアムを解除。DC-CFA2は50%グリーンエネルギー義務付きで200MWを割り当て。ジュロン島が700MW追加。空室率1.4%。
MarvellがXConnを5.4億ドルで買収：AIインターコネクト統合の兆し
MarvellがXConnを5億4000万ドルで買収し、AIデータセンター向けCXL/UALinkスイッチングシリコンにおける大規模な統合を示す。
中国が2,000km AIコンピューティングネットワークを稼働：大陸規模で98%効率
中国の未来ネットワーク試験施設は2,000kmにわたり、単一データセンターの98%の効率を達成。習主席がAI突破を強調。700億ドルの投資波が到来。
トークンなしで思考：潜在推論が3.5Bモデルを50Bのようにパフォーマンスさせる方法
新しいアーキテクチャによりAIモデルはトークン生成ではなく潜在空間で推論できます。リカレント深度アプローチはチェーン・オブ・ソートなしでテスト時計算をスケールします。
LTX-2：同期されたビデオとオーディオを生成する初のオープンソースモデル
LightricksがLTX-2をリリース。14Bビデオ+5Bオーディオパラメータ。ネイティブ4K 50fps、リップシンク、フォーリー、環境音付き。完全オープンウェイト。
再帰言語モデル：AIに自身のコンテキストを管理させる
MITのRLMアーキテクチャにより、モデルはサブLLMとPythonスクリプトにコンテキストを委任可能。100倍のコンテキスト拡張と2-3倍のトークン効率。Prime Intellectは2026年のパラダイムを予測。
MiroThinker：AIエージェントの第3のスケーリング次元
MiroThinkerがインタラクションスケーリングを導入—タスクごとに600回のツール呼び出しを処理するエージェントを訓練。GAIAベンチマークで81.9%。モデルサイズとコンテキストを超えた新次元。
OpenAIの70億ドル規模のオーストラリア進出：アジア太平洋初の「OpenAI for Countries」
OpenAIがNEXTDCと提携し、シドニーに70億豪ドル超のAIキャンパスを建設。政府、防衛、金融向けのソブリンコンピューティング。GroqとGoogleも拡大中。
マイクロソフトの600億ドルのネオクラウド賭け：AI容量危機における時間稼ぎ
マイクロソフトがネオクラウドプロバイダーに600億ドル以上をコミット、そのうち230億ドルをNscaleに投じ20万基のGB300 GPUを獲得。Azureの容量逼迫は2026年まで継続。ネオクラウドがAIインフラを再構築。