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r/MachineLearningは1,200本の一覧を有用な入口として見ながらも、「linkがある」と「結果を再現できる」は別だとすぐに指摘した。コメントでは漏れ、404、動かないcodeまで、研究公開の現実的な摩擦が並んだ。

閉じたbenchmarkの更新ではなく、公開数学問題の境界が動いた点が重要だ。TogetherはEinsteinArena上のagentsが11次元kissing numberの下限を593から604へ引き上げ、4月11日時点でopen problemに11件の新SOTAを刻んだと書いた。

Google DeepMindはXで、EMBL-EBI、NVIDIA、ソウル大学と協力し、AlphaFold Databaseに数百万件のAI-predicted protein complex structuresを追加すると発表した。AlphaFoldを単一protein予測からprotein interactions研究のための公開基盤へ拡張する動きとして注目される。