PANewsは1月31日、Terraform Labsが火曜日に提出した書類で、最近提出されたRecktの提出により、米国証券取引委員会(SEC)が提起した証券詐欺事件に対して「生死を分ける」控訴を行うことができると述べたと報じた。 この事件は、SECの残りの詐欺容疑で3月に裁判にかけられる予定だ。 このタイプの不服申立てでは、通常、会社は不服申立てを進める前に、判決総額の110%の証拠金を計上する必要があります。 しかし、Terraform Labsは、マージンを支払うことなく、Rekt Codeの第11章に基づいて上訴できると述べています。 Terraformのオペレーション責任者であるChris Amani氏は、裁判所に提出した書類の中で、「違約金の正確な額は不明ですが、債務者の資産を超える可能性があります。 連邦破産法第11条(チャプター11)による保護がなければ、債務者は裁判後に清算しなければならないかもしれない」と述べた。 Terraform Labsは控訴審で、同社のCrypto AssetsTokenは「有価証券」ではないため、SECは同社に対して何の権限も持っていないと主張しました。 同社の裁判所への提出書類によると、Terraform Labsは約2,800万ドル相当のビットコイン、700万ドル相当のその他のさまざまな暗号資産、約8,700万ドル相当のLunaを所有しています。

Golden Financeによると、CertiK Security LeaderboardはXプラットフォーム上で、徹底的なレビューの結果、Pepeのコードセキュリティスコアは91%で、CertiKセキュリティランキングの上位10%にランクインしたと述べています。

AIGCのオープンコミュニティによると、Microsoftは、Falcon、Phi、Jais、Code Llama、CLIP、Whisper V3、Stable Diffusionなど、テキスト、画像、コード、音声、その他のコンテンツ生成をカバーする40の新しいモデルをAzure AIクラウド開発プラットフォームに追加することを発表しました。 開発者は、APIまたはSDKを使用するだけで、モデルをアプリケーションにすばやく統合し、データの微調整や命令の最適化などのカスタマイズされた機能をサポートします。 さらに、開発者は、キーワードで検索する (たとえば、"code" という単語を入力して対応するモデルを表示する) することで、Azure AI のモデル モールで適切な製品をすばやく見つけることができます。

PANewsは10月31日、Solana Foundationが公式ブログで、AWS Blockchain Node RunnersリポジトリのInfrastructure-as-Codeアプリケーションの助けを借りて、SolanaノードをAmazon Web Services(AWS)に迅速にデプロイできるようになったと報告しました。 現在、Solana上に構築しようとしている企業は、独自のコンセンサスノードとリモートプロシージャコール(RPC)ノードを展開して、最小限の技術的投資とオーバーヘッドでdAppsをブロックチェーンに接続することができます。

PANews の 9 月 4 日の報道によると、DeepMind の共同創設者で現在 Inflection AI の CEO であるムスタファ・スレイマン氏が最近のインタビューで、GPT-5 は秘密裏にトレーニングされており、今後 18 か月で Inflection AI によってトレーニングされたモデルはより優れたものになるだろうと述べたとのことです。現在の最新鋭モデルと比べて100倍の大きさです。今後 3 年間で、Inflection のモデルは現在の 1000 倍の大きさになるでしょう。 実際、Open AI CEO のサム・アルトマン氏は以前、GPT-5 のトレーニングを否定していました。関係者によると、OpenAIが新しい名前を付けた可能性があり、それがGPT-5をトレーニングしなかったと述べた理由だという。これは当時の Code Interpreter の発売と同じで、その機能はもはや GPT-4 モデルではなく、GPT-4.5 であるべきだと多くの人が感じています。

8月21日のPANewsによると、CNBCの報道によると、メタ社は開発者によるプログラミングコードの自動生成を支援することを目的としたオープンソースAIソフトウェア「Code Llama」を今週中にもローンチする計画だという。この画期的な製品は、OpenAI や Google などのテクノロジー巨人の独自ソフトウェアに挑戦することになります。 さらに、Meta は CodeCompose と呼ばれる AI 支援コード作成ツールも開発しています。このツールは、複数のプログラミング言語とコーディング インターフェイスにわたる Meta の数万人の開発者に拡張されました。

ウェブマスターの8月1日のホームレポートによると、ファーウェイクラウド、中国科学院、北京大学の研究者らは最近、事前トレーニングされた大規模なフィードバックを効果的に改善できるRRTF（テストと教師のフィードバックを調整するためのランク応答）と呼ばれる新しいフレームワークを提案したという。コード生成のための言語モデル (LLM) のパフォーマンス。 RRTF フレームワークは、自然言語 LLM アライメント技術とランキング フィードバックによって、コード生成 LLM のパフォーマンスを向上させます。研究チームは PanGu-Coder2 モデルも導入し、OpenAI Human_ ベンチマークで 62.20% という優れた合格率を達成しました。この研究では、StarCoder15B に RRTF フレームワークを適用することで RRTF の有効性が実証され、PanGu-Coder を上回り、記録されたすべてのコード LLM の中で最高のパフォーマンスが達成されました。 3 つのベンチマーク (Human_、Coder_、LeetCode) の包括的な分析により、Code LLM がコード生成タスクにおいて同じまたはより大きな規模の自然言語モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できる可能性があることが示されています。研究では、モデルが指示に従いコードを記述する能力を向上させる上で、高品質のデータの価値も強調されています。