Harvard試験でAIが救急医師のトリアージ診断を上回る

Harvard Medical Schoolの研究チームが実施した試験で、AIが救急部門のトリアージ診断において医師を上回る成績を収めたことがThe Guardianが報じた。救急医療における患者の優先度判定は、スタッフの経験に大きく依存する領域であり、AIの客観的な分析力がここで優位性を示した意義は大きい。現時点では「医師を置き換える」ものではなく、補助ツールとしての可能性を示す結果と位置づけられている。

Apple、AI需要によるMac販売増に「驚き」—供給制約が継続

Appleが決算報告の中で、AI機能への需要がMac販売を予想以上に押し上げたことを明らかにした。特にMac mini、Mac Studio、そしてMac Neoについて、来四半期も供給が制約される見通しであるという。Apple Siliconの性能向上に伴い、ローカルでのAI処理を求めるユーザー層が拡大していることが背景にあるとみられる。MacプラットフォームがAI開発環境としての地位を固めつつあることを示すデータポイントと言える。

AIが細胞内DNAの新たな挙動を発見

Gladstone Institutesの研究で、AI解析によりDNAがこれまで考えられていたよりも細胞内で動的に振る舞っていることが明らかになった。「DNAは細胞内に閉じ込められている」という従来の理解を覆す発見であり、基礎生物学におけるAIの活用が新たな知見をもたらす例として注目される。

ローカルLLMのマルチGPU活用が進む—CUDA+ROCm同時実行と32枚MI50クラスタ

llama.cppの新機能GGML_BACKEND_DL=ONにより、NVIDIA CUDAとAMD ROCmを同時に利用できるようになったことがRedditで話題になっている。ユーザーが実際にMinimax 2.7 Q4モデルをCUDA+ROCmのハイブリッド構成で動かし、prefill性能の向上を確認したとのこと。従来は片方のプラットフォームに限定されていたのが、混在環境でも効率的に推論できるようになった意義は大きい。

一方、別のユーザーはAMD MI50 32GBを32枚搭載したクラスタでKimi K2.6（int4量子化）を動かし、9.7 tok/s（生成）・264 tok/s（prefill）を達成したと報告している。消費電力は最大4800Wに達し、「ソーラーパネルか無料電力がなければ割に合わない」と本人が結論づけているが、中古MI50を活用した大規模ローカル推論の実証として興味深い。

Mistral Medium 3.5のMLX版が登場—ただし「壊れている」警告付き

（前回のMistral Medium 3.5リリース記事からの更新）

有志がMistral Medium 3.5 128BをApple MLX 4bit量子化（約70GB）に変換して公開した。ただし、変換者自身が「このモデルは現時点で完全に壊れている。トラブルシューティング目的以外ではダウンロードを推奨しない」と警告しており、モデル自体の品質に問題がある模様だ。96GB M2 Maxで約5 tok/sという報告もあるが、ループ出力の問題も指摘されており、安定動作にはまだ時間がかかりそうだ。

hipfire: ローカルLLMの長文脈問題に挑むツール

AMD RX 7900 XTXユーザーが、Qwen 3.6 27Bの長文脈エラーを解決するためにhipfireというツールを見つけ、Docker化して動かしたと報告している。hipfireはTriAttentionサイドカーとDFlashドラフトを組み合わせる仕組みで、約40 tok/sの生成速度を確認。まだ最適化の余地がある段階だが、AMD環境での長文脈推論の選択肢として有望だ。

横浜ゴムがAI×シミュレーションのタイヤ金型設計システムを独自開発

横浜ゴムは、シミュレーションとAI技術を融合したタイヤ金型設計支援システムを独自開発したと発表した。経験の浅い技術者でも金型設計が可能になり、開発スピードの向上とコスト削減、手戻りの減少を実現するという。製造業におけるAIの実用的な活用事例として注目される。