AIニュース・トレンド Sakana AIが提案:メモリ効率を大幅に改善するブロック単位学習手法「DiffusionBlocks」
Sakana AIと東京大学が2026年5月27日、深層学習モデルの学習メモリを大幅に削減できる新しい手法「DiffusionBlocks」を発表しました。TransformerやViTなど幅広いアーキテクチャに対応しており、AI研究・開発の現場でモデル訓練のコストと効率に関わる課題に取り組む研究者やエンジニアにとって、注目すべき研究成果です。