AI & Enterprise

スタンフォード大とMeta、LLM推論を高速・低コスト化する新手法

スタンフォード大学やMetaの研究チームは、LLMの中間推論を潜在空間で処理し、ツール利用時と最終回答時のみテキスト出力する手法を発表した。生成トークン数を最大54.7％削減し、推論速度は最大2.6倍に高めた。

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LG CNS、「最適化グランドチャレンジ2026」開催　55カ国958チームが参加

LG CNSは、数学的最適化の国際大会「最適化グランドチャレンジ2026」を開催した。55カ国から958チーム・1448人が参加し、造船所のブロック配置最適化アルゴリズムを競った。