
想像力は脳内でどのように機能しているのか?これまでの定説を覆す新理論
脳のエネルギー消費のほとんどは、自ら生み出す内部活動に使われており、想像力はこの継続的な活動の中からイメージを「彫り出す」ことで形成されるという新理論が提唱された。この「自発活動再形成仮説」は、想像が脳活動を抑制することで心のイメージを生み出すと説明し、アファンタジアやハイパーファンタジアといった現象も説明できる。
Topic
Artificial Intelligence
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脳のエネルギー消費のほとんどは、自ら生み出す内部活動に使われており、想像力はこの継続的な活動の中からイメージを「彫り出す」ことで形成されるという新理論が提唱された。この「自発活動再形成仮説」は、想像が脳活動を抑制することで心のイメージを生み出すと説明し、アファンタジアやハイパーファンタジアといった現象も説明できる。

Linuxカーネルのnetdevメーリングリストでは、保守負荷の高い古いネットワーク関連コードの削除提案が相次いでいる。AIやfuzzerによる問題報告の増加と利用実態の不透明さが理由だが、一部ドライバには現行利用の申告があり、一律削除は難しい状況だ。

ChatGPT Images 2.0は、文字や構造の崩壊という従来の弱点を克服し、非ラテン文字を含む多言語出力、複数画像の連続生成、自己点検、Web検索を統合した。これにより、単なる「それっぽい絵」ではなく、実務で使える高精度な視覚成果物を生成可能となり、画像生成の前後工程を含む制作経路を根本的に変える。

AmazonはAnthropicへ追加で50億ドルを出資する一方、Anthropicは今後10年で1000億ドル超をAWS技術へ支出する契約を結んだ。これにより、AmazonはAnthropicの成長を自社のインフラ売上へ長期固定し、AnthropicはAWSを主要な訓練・クラウド基盤としながらも、複数基盤での分散戦略を維持する。

生成AI楽曲の急増により、音楽ストリーミングサービスで不正再生や収益分配の歪みが深刻化している。Deezerのデータによると、新規アップロードの44%を占めるAI生成曲の再生比率は1〜3%に過ぎず、その最大85%が不正と判定された。これに対しDeezerは、AI楽曲の検出、タグ付け、推薦除外、保存制限といった多層的な対策を導入し、業界標準化を目指している。

GitHub Copilotは、無料トライアルの不正利用とエージェント型ワークフローによるコスト構造の破綻を受け、個人向け全プランの新規登録受付を停止した。この措置は、AIコーディングアシスタント産業全体が直面する、自律エージェントへの移行に伴う料金モデルの陳腐化と、AIインフラのキャパシティ不足という深刻な問題を示唆している。

NVIDIAの研究チームが発表した「ReSTIR PT Enhanced」は、リアルタイムパストレーシングの処理を平均2.3倍高速化し、画質も向上させる新アルゴリズムである。空間再利用コストの半減や直接光と間接光のデータ統合など4つの改良により、従来のAI補完に頼らず物理ベースの計算精度を高め、次世代ゲーミング環境に大きな影響を与えるだろう。

DDR5メモリの高騰を受け、ASRock等が物理仕様を半減させコストを抑える新規格HUDIMMを発表した。AIサーバー向けDRAM需要増がコンシューマ市場の価格高騰を招いた結果であり、HUDIMMは性能を犠牲に手頃さを追求する妥協策だ。HKEPCのベンチマークでは、HUDIMMの性能は標準的なUDIMMの約半分に留まることが示された。

GoogleはBroadcomとの長期契約を継続しつつ、推論向けAIチップの最適化を進めている。Marvellとの協議は、推論専用TPUとメモリ処理ユニットの2チップ構成により、演算とメモリ階層の分業で推論性能とコスト効率を改善する狙いがある。これは、推論のボトルネックが演算性能だけでなくメモリ帯域やデータ移動にあるという認識に基づき、推論向け半導体競争が単なる演算性能から総合的な効率へと移行していることを示唆している。

AIインフラ投資の加速によりDRAMやNAND Flashの価格が急騰し、PC用メモリの供給不足が2027年以降も長期化する見通しだ。新工場増設もAI向けHBM生産が優先されるため、一般消費者向けメモリの価格高騰と供給不足は続く。

CachyOSがLinux 7.0カーネルのカスタマイズ版を配信開始し、Intel FREDのデフォルト有効化によるI/O処理の高速化やMGLRUの改良によるメモリ管理の最適化を実現した。また、新しいNTFSドライバの先行導入やDKMSドライバの互換性確保により、パフォーマンス向上と安定性を両立させている。

AnthropicのClaude Opus 4.7は、料金単価はOpus 4.6と変わらないものの、新しいトークナイザーの導入により、同じテキストでも消費トークン数が最大1.35倍程度に増加する可能性がある。特に英語やコード中心のワークロードでは実質的なコスト増やレート制限の消費速度上昇につながるため、開発者は移行前に自社のプロンプトでトークン数を比較検証する必要がある。