🧠 research
2026-06-11 · 4 topics
NVIDIA、Google DeepMind の DiffusionGemma を最適化──並列推論で従来比 4 倍の高速化を実現
🔥🔥逐次生成ではなく 256 トークン単位の並列生成を行う拡散モデルにより、ローカル環境でのエージェント推論のレイテンシを劇的に改善した。
Google DeepMind、テキスト生成を4倍高速化するモデル「DiffusionGemma」を公開
🔥🔥逐次生成を廃しブロック単位で並列生成する拡散モデルを採用し、ローカルGPU環境での推論ボトルネックを解消した。
Google DeepMind、欧州ロボティクススタートアップ 15 社を支援するアクセラレータを開始
🔥🔥Gemini ロボティクスモデルと技術スタックを提供し、製造・医療・建設など 15 分野の物理 AI 実装を加速させる。
多変量時系列予測の因果構造を可視化する解釈可能モデル DCIts を提案
🔥時系列の相互作用を Focuser と Modeler に分解し、予測根拠をラグ単位で特定。複雑システムの因果解析を支援。（原題: Interpretable deep convolutional model for nonlinear multivariate time series in complex systems）