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MIT（マサチューセッツ工科大学）のSally Kornbluth学長が、大学を取り巻く深刻な問題について学生・教職員向けにメッセージを出しました。 テーマは大きく2つ。Funding（資金） と talent pipeline（人材の供給ルート） です。 これ、かなり生々しい話です。 大学の話というと「研究がどうこう」の少し遠い世界に聞こえがちですが、実際には研究費が減ると、学生の受け入れ人数も減るし、研究そのものも縮む。つまり、大学の中だけの問題ではなく、未来の技術や医療、イノベーションの土台にも直結します。そこがこのメッセージの重さだと思います。 MITは、財政面で長期的な圧力を受けている 特に大きいのは、endowment returns（大学基金の運用益）への8%課税 - endowmentは、大学が持つ巨大な基金のこと 米国連邦政府の研究助成は一部回復したが、MITには以前ほど流れてきていない Federal research awards（連邦研究助成金）による研究活動は20%以上減少 **新規の研究助成採択も20%

OpenAIが開催した「Parameter Golf」は、かなり変わった縛りのある機械学習コンテストでした。 でも、単なる“お遊び”ではなく、AI研究・コード作成・量子化・モデル設計が、AIエージェントの時代にどう変わるのかをかなり生々しく見せてくれたイベントだったと思います。 1,000人超が参加、提出は2,000件超と大規模だった 目的は、FineWebデータセットの損失を最小化すること ただし条件が厳しく、16MBのアーティファクト制限と8×H100で10分以内の学習が必要だった 参加者の多くがAI coding agentsを使っていた その結果、参加のハードルは下がった一方で、審査やルール判定の難しさも増えた 量子化、テスト時学習、新しいトークナイザ、独自Attentionなど、アイデアの幅がかなり広かった OpenAIはこれを、将来の研究コンテストの試金石と見ている まず前提から。 Parameter Golfは、OpenAIが機械学習コミュニティ向けに実施した制約つきの研究チャレンジです。 や