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学習方法を自力で進化させるAI「DiscoRL」が誕生――AIがAIを育てる時代へ
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【C言語入門の次】第13回リニアサーチ

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“最長10年→最短2カ月”へ　中国「Deep Material」、AIで金属材料開発を刷新

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<p>AI技術を活用して新たな金属材料を開発する中国スタートアップ「創材深造（Deep Material）」がこのほど、シリーズAで合世家資本と晨暉資本（Aurora Private Equity）から数千万元（数億円）の資金を調達した。資金は新材料の開発や改良、ハイスループット実験室の増強、AIモデルの高度化、業界特化型ソリューションの大規模運用に用いられる。</p>
<p>創材深造は2021年に設立され、金属新材料の開発プロセスにAIを活用するという革新的な試みを進め、現在はアルゴリズムやAIモデルから実験室、材料のデータ体系まで全てを自社で手がけている。9月10日には独自開発の材料開発AI「DM Agent」を発表、金属を中心に性能向上、コスト効率、そして高度な製造プロセスへの応用を目指す。</p>
<p><img class="alignnone size-full" height="1333" src="https://cdn.deep-material.com/uploads/20250917/c6a6d7f5a5ca97a826dbe8044da1eed8.jpg" width="2000" /></p>
<p>金属材料の開発では、質の高いデータの取得がボトルネックとなってきた。同社は自社開発のハイスループット実験装置を活用して、一貫性の高い実験データを効率的に生成し、それをもとにAIモデルが配合や工法を最適化するという手法を確立。これまで場合によっては10年以上かかっていた開発期間を最短2カ月に短縮し、コストの大幅削減に成功した。</p>
<p>創業者の王軒沢氏は、これからの材料開発企業には「アルゴリズムで開発を効率化するスキル」と「産業化を実現するスキル」の両方が必要だと指摘し、「量産工程を自社でコントロールできなければ、いくら研究開発してもその価値は薄れる」と強調した。このため同社は2023年以降、受託型の開発から脱却して、需要の大きな高難度の材料カテゴリを自社主導で開発する方針に切り替えた。</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20250906/v2_2c291da07e1748a892dab8cf47b29281@6264237_oswg1271617oswg4000oswg2250_img_png?x-oss-process=image/quality,q_90/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>最初に開発した3Dプリント用の高強度アルミ合金は、引張強度が550MPaを超え、航空機材用の基準も満たしている。貴金属成分を含まないため、コストは海外製品の3分の1ほど。すでに航空宇宙分野の研究機関や、デジタル機器の受託生産大手で検証や導入が進んでいる。</p>
<p>世界的に3Dプリント用金属材料の普及率はまだそれほど高くない。Precedence Researchによると、金属積層造形市場は2024年の約58億7000万ドル（約8700億円）から、今後10年間で200億ドル（約3兆円）に成長する見込みで、年平均成長率は約13.7％に達するという。しかし、安定して使える3Dプリント用の金属材料は30種類にも満たず、その多くがアルミ合金や耐熱合金、チタン合金、ステンレスなど標準的な素材に集中しているため、航空宇宙やデジタル機器に求められる高強度・軽量といった特殊性能には十分応えられていないのが現

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bit全探索
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fast inverse square root (高速逆平方根) のようなトリックまとめ
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第28回スクラッチでプログラミングをはじめよう
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AtCoder ABC 424 解いてみた (PythonでABC問題)
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AIエンジニア新卒の月給50万円超も　中国で広がる人材格差

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<p>中国の求人サイト「前程無憂（51job）」がこのほど発表した「2026年の新卒採用における人工知能（AI）人材の需要報告書」によると、AI人材の採用を主要目標に掲げるハイテク企業は60％近くあり、金融の40.1％、専門サービス業の26.7％を大きく上回った。</p>
<p>採用枠を見ると、5人以下の企業は65.8％、5～20人は27.1％、20人以上は7.1％だった。ハイテク産業の一部の大手企業とデジタル化をリードする従来型企業は、今後の事業展開に備え、大規模なAI人材の確保を始めている。</p>
<p>AI人材の需要の変化をみると、全体的に拡大傾向にあり、企業の58.2％がAI関連人材の採用を予定し、うち36.3％は採用を「小幅に増やす」、21.9％は「大幅に増やす」、38.8％は「前年並み」としている。大手企業は人材獲得を急いでおり、大規模言語モデル（LLM）や半導体など技術的ハードルの高い分野の需要が急増している。</p>
<p>企業の6割近くでAI技術開発、35.6％でテクニカルサポート関連の新卒に対する需要が増えた一方、20.3％では基本的なカスタマーサービスなど、標準化された、あるいは反復的な雇用枠を削減した。</p>
<blockquote class="wp-embedded-content"><p><a href="https://36kr.jp/289662/">中国で生成AI人材の求人急増、平均年収860万円超え</a></p></blockquote>
<p></p>
<p>AI人材を採用する上で中核となる指標に画期的な変化があった。専攻と実践力が最も重視され、数学とアルゴリズムを最重要視する企業は60.3％、実践的プログラムやインターンシップ、または大会経験は52.5％だった。また、「最先端の技術に精通している」は34.6％、「ソフトウエア・ハードウエアの共同開発経験」は30.7％と、AI分野の重要な技術力として、企業が採用する際に重視する注目ポイントとなっている。一方で、「名門校の学歴」を重視する企業は28.8％で、割合は全体の5位にとどまり、実力を伴わない人材は競争力を失いつつある。</p>
<blockquote class="wp-embedded-content"><p><a href="https://36kr.jp/332524/">中国、AI関連人材の争奪戦が激化　LLM開発者の年収は4000万円も</a></p></blockquote>
<p></p>
<p>LLMブームを受け、AI技術開発分野の給与は中央値が上昇している。アルゴリズムエンジニアは月給2万4760元（約52万円）で1位となり、ディープラーニングエンジニアは2万4466元（約51万円）で2位、自然言語処理（NLP）エンジニアは2万4378元（約51万円）で3位だった。異なる情報をまとめて扱う「マルチモーダル」アルゴリズムエンジニアや、自動運転アルゴリズムエンジニア、機械学習エンジニア、レコメンドアルゴリズムエンジニアはいずれも2万3000元（約48万円）を超えた。一方、AIテストエンジニアは1万3621元（約29万円）、AIトレーナーは8513元（約18万円）と、支援業務人材の給与は中核技術人材との差が大きく、業界が高度技術人材を重視していることが明らかになった。</p>
<blockquote class="wp-embedded-content"><p><a href="https://36kr.jp/327859/">たった

【悲報】ChatGPT、計算が苦手。でも教育すれば賢くなる！

https://www.aiandemily.com/%e3%80%90%e6%82%b2%e5%a0%b1%e3%80%91chatgpt%e3%80%81%e8%a8%88%e7%ae%97%e3%81%8c%e8%8b%a6%e6%89%8b%e3%80%82%e3%81%a7%e3%82%82%e6%95%99%e8%82%b2%e3%81%99%e3%82%8c%e3%81%b0%e8%b3%a2%e3%81%8f%e3%81%aa/?feed_id=2083&_unique_id=68cbd18948293&Mastodon

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日本語プログラミング言語Mindで組み合わせを求める
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日本語プログラミング言語Mindで金種の組み合わせ数計算
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日本語プログラミング言語Mind で経路検索
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サーバー重い時の一般人とインフラエンジニアの違い［インフラエンジニアエンジニア転職］

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「万物の理論」は数式や公理だけで構築できないことが論証された
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ペントミノ・ソルバーのアルゴリズム(簡素編)
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