Harvard研究: LLMが救急外来の医師を上回る診断精度

Harvard大学の新しい研究が、大規模言語モデル（LLM）の医療現場での実力を検証し、注目を集めている。実際の救急外来症例を用いたテストで、少なくとも1つのモデルが2名の人間の医師よりも正確な診断を導き出したという。

今回の研究はLLMを複数の医療コンテキストで評価したもので、単なるベンチマークではなく実際の臨床データに基づいている点が重要だ。「AIの方が正確だった」という結果は、緊急医療における補助ツールとしての可能性を示唆する一方で、実用化にはまだ多くの検証が必要とみられる。

アカデミー賞がAI演技・脚本部門を排除

アカデミー賞を主催する映画芸術科学アカデミーが、演技賞および脚本賞においてAI生成コンテンツを対象外とする新規定を発表した。

具体的には、AIが生成した演技（声優・映像）や脚本は、これらの部門の受賞資格から除外される。映画業界におけるAI利用を巡る議論が高まる中、ハリウッドの最高権威が明確な「線引き」を行った形だ。一方で、VFXや編集などの技術部門ではAIの補助利用を完全に排除するわけではなく、部門ごとに異なる基準が適用されるとみられる。

OpenAI裁判でMusk氏が「来年にはAIが人間を超える」と証言

Elon Musk氏とSam Altman氏の対立が法廷に持ち込まれたOpenAI関連裁判で、Musk氏が証言台に立った。同氏は「来年には人間より賢いAIが登場する」と述べ、AGI到達が差し迫っているとの見方を示した。

この裁判はOpenAIの非営利から営利への転換を巡るもので、創設者の一人であるMusk氏が同社の本来の使命からの逸脱を主張している。裁判の行方はAI業界のガバナンスモデルに大きな影響を与える可能性がある。

Sulphur 2: LTX 2.3ベースの無検閲動画生成モデルが登場

Hugging Faceのトレンドで「Sulphur 2」が注目を集めている。LTX 2.3をベースとした90億パラメータの動画生成モデルで、テキストから動画（t2v）と画像から動画（i2v）の両方をネイティブサポートする。

fp8mixedおよびbf16の開発版が公開されており、distill LoRAも提供されている。無検閲（uncensored）モデルとして位置づけられており、オープンソース動画生成の自由度をさらに広げる存在と言える。

Gemma 4 E2Bが8GB Androidで実用動作、プライベート音声メモアプリを実装

RedditのLocalLLaMAコミュニティで、Gemma 4 E2B（2.4GB）を8GB RAMのAndroidスマホで動かし、完全ローカルな音声メモアプリを構築したユーザーが報告を共有した。

構成はWhisper Small（244MB）で音声認識、Gemma 4 E2Bでテキストの分割・カテゴリ化を行い、10〜15秒の音声メモのエンドツーエンド処理を12〜15秒で完了するという。全てクラウド不要で動作し、JSON出力の品質も予想以上だったとのこと。検索時にはクエリ拡張とリランキングもGemmaで実行する本格的な作りだ。

ローカルLLM推論速度が2年で100倍に

同じくRedditで、ローカルLLMの推論速度の進化を振り返る投稿が話題を呼んでいる。2年前、Llama 405BのQ4量子化をローカルで動かした際は1.2トークン/秒が限界だったが、今や同じハードウェアで巨大モデル（DeepSeek V4 Flash、Qwen 3.5-397Bなど）を30〜100トークン/秒で実行できる。

投稿者は「AGIが来ても自分で実行できるように準備していた」と振り返り、数百ドルでQwen 3.6-36Bを50tk/secで自宅実行できる現状を「想像以上の成果」と評価している。