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欧州の研究機関CERNと、フランス拠点のAI企業Mistralが、科学向けのAIを本格的に育てる長期協力を始めた。話題の中心は、LHCで生まれる膨大な衝突データを扱うための大規模モデルづくりだ。単に「AIを使う」という話ではなく、粒子物理の解析そのものを次の段階へ進めようという構想に近い。しかも対象は高エネルギー物理にとどまらず、将来的には他分野にも広がりうるとCERNは見ている。科学研究とAI産業の接点が、欧州でかなり具体的な形になってきた。 CERNとMistralは、科学発見のための基盤モデルを共同で開発する長期的な戦略パートナーシップを築くための「statement of intent」に署名した。これは本契約というより、まずは両者が同じ方向を向いて進む意思を示した文書だ。CERN側は、基礎物理学、科学データ、大規模計算の知見を持っている。一方のMistralは、大規模モデルの学習に強みを持つ欧州のAI企業だ。両者はその組み合わせを使って、「AI for science」をかなり大きなスケールで押し進めると説明している。 目玉になるのは、単一の事前学習済み Large Phys

Mistralが、時系列データ向けの foundation model 群「Timestral」を公開した。需要予測、設備監視、金融のフロー予測のように、時間の流れを扱うデータは現場で広く使われているが、そこに効くモデルはまだ限られていた。今回の発表は、そうした分野に対して「小さくても強い」予測モデルを前面に出してきた点が面白い。しかも、ただ精度を競うだけでなく、CPUで動きやすいことやゼロショットで使えることまで強調している。 Mistralによると、Timestralは同社初の time-series foundation model の系列で、5M、28M、123M、209M parameters の4種類が用意されている。いちばん大きい209Mモデルは、公開ベンチマークの GIFT-Eval、TIME、fev-bench でいずれも首位に立ち、しかも前の最先端より少ないパラメータ数で上回ったとしている。発表文では「2/3のパラメータ数で上回った」と説明している。 このモデルは probabilistic forecasting、つまり単一の予測値を出すのではなく、どの範囲に収ま

AIチャットやAPIを使うとき、送った文章や添付した文書が学習に回るのかどうかは、かなり気になるところです。Mistralのヘルプページは、その不安に対して「使い方ごとにオプトアウトの方法がある」と整理して説明しています。しかも、Vibe、モバイルアプリ、Mistral StudioとAPIでは設定場所が分かれていて、ひとつ止めたからといって全部止まるわけではありません。企業利用を含め、データの扱いを細かく確認したい人には重要な案内です。 Mistralのヘルプセンターでは、入力データや出力データが、場合によっては同社のモデル学習プログラムに含まれることがあると説明しています。入力や出力には、会話だけでなく、文書やユーザーが提供したその他のコンテンツも含まれます。ここでいう「学習」は、AIモデルを改善するための利用を指しており、利用者はその処理を自分で管理でき、いつでもオプトアウトできるとしています。 案内はサービスごとに分かれています。まずVibeでは、ユーザーはデフォルトでオプトアウトされておらず、設定からいつでも外せます。Vibe Enterpriseでは少し逆で、顧客はデフォル

Mistralは「モデル会社」から、compute・モデル・platform・consultancyを全部そろえるフルスタック企業へ進化している 強みはopen models、on-prem deployment（自社環境で動かす運用）、そして企業向けのbespoke models（用途特化型モデル） 目立ったのは新モデル発表よりも、ASML、BNP Paribas、Amazon Alexa+ などとの実際の提携事例 agentic AIでは、モデル単体よりもharness（AIを現場で動かすための仕組み）が重要だという考え方が印象的 小さくて速い専用モデルが、OCR、音声、ロボティクスなどで大きな一般モデルを上回る場面がある 欧州企業にとっては、米国の巨大クラウドに頼り切らない選択肢としてかなり魅力的に見える フランス・パリで開かれた Mistral AI Now Summit の現地レポートを読むと、Mistralがいま何を狙っている会社なのかがかなりはっきり見えてきます。 結論からいうと、これは「すごい新モデルを次々出すAI

BNP Paribasが、フランスのAIスタートアップMistral AIや他のパートナーと協力している 目的は、Anthropicの「Mythos」のような新しいAIモデルがもたらしうるサイバーセキュリティ上の脅威に備えること BNP ParibasのCIO（最高情報責任者）Marc Camus氏は、「Mythosだけが注目されがちだが、他社のAIモデルも忘れてはいけない」とコメント つまり、AIは便利なだけではなく、攻撃側にも防御側にも効く“力の増幅器”になってきている、という話 個人的には、ここがかなり重要だと思う。AIの競争は「賢いモデルを作る」話だけでは終わらず、「その賢さをどう安全に扱うか」が本丸になりつつある BNP Paribasは、フランスのAI企業Mistral AIと手を組み、これから登場する高度なAIモデルにどう備えるかを考えている。 Bloombergの記事によると、背景にあるのはAnthropicのMythosのような新世代モデルが引き起こしうるサイバー脅威だ。 ここで大事なのは、脅威が「Mythosだけ」に限らない、という見方だ。 BNP