AIが認知症を抱える数百万人の生活における発見のスピードをどのように変えているか
今日、世界では5,700万人が認知症を抱えています。彼らを支援しようとする研究者たちにとって、障壁となっているのは努力不足ではなく、データが過剰であり、それを統合する専門家が不足していること、そして疾患の進行に追いつかないほどの発見のペースです。[…]における生物医学研究とAIに関するコンソーシアムは…
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NVIDIA DGX SparkにおけるMoE推論を強化する3つの方法
トークンの生成をより高速化するには、まず推論性能を制限している要因を特定することから始まります。NVIDIA上でInclusion AIが実施したLing-3.0-flashのバッチサイズ1による評価では…
MetaのAIディレクターであるロヒト・パテル氏が、Microsoft OfficeおよびGoogle Workspaceに就任するために退社しました
ロヒト・パテル氏は、AI評価と強化学習に8年間従事した後、Metaを退職するとのことです。TechCrunchが独占入手した情報によれば、彼のスタートアップ企業Ndocは、Microsoft Officeスイートに対抗することを目指しています。
Coding From the Himalayas With an Offline AI Agent
How to set up and run an offline coding agent using OpenCode, Ollama and Qwen.
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レックス・フリードマンのポッドキャスト精読｜AIの衝撃下で、数学者には何が残るのか？
レックス・フリードマンの今回の回は、13のテーマに分かれています。ゲストは3名で、ワシントン大学で流体力学を研究するスティーブン・ブラントン、MITで理論計算機科学に取り組むアンカー・モイトラ、そしてラトガース大学で数論とLeanを研究するアレックス・コントラヴィチです。動画では、ナビエ–ストークス方程式、リーマン予想、計算複雑性理論について議論されており、その背景には、わずか数週間の間にAIがこれらの分野で未解決だった難題を相次いで解明したと発表されたことがありました。3人の数学者はそれぞれの専門的視点から、それらを丁寧に分解して解説しています…
Regalがゴール指向型エージェントを発表し、すべてのコールにアクターとディレクターのモデルを導入
企業向け音声人工知能企業のRegal Voice Inc.は本日、同社のプラットフォームに「Goal Oriented Agents」を追加しました。これにより、同サービスを利用する企業は、コールが達成すべき目標を明確に定義できるようになり、その目標達成に向けた作業を分割して実行する2つのAIモデルも提供されます。新たなエージェントは、Regalが「こうしたタイプのコールでしばしば見られる問題」に対応することを目的としています[…]。記事「Regal、Goal Oriented Agentsを発表――すべてのコールにアクターとディレクターのモデルを配置」は、SiliconANGLEに最初に掲載されました。
Kimiのクォータに関する問題について、Anthropicが解決策を見いだしました
K3.1 Proのリリース後、多くのユーザーからクォータの消費が速すぎるというフィードバックを受け、月之暗面は緊急に公告を出し、「問題は私たち側にあり、本来はもっと早く修正すべきでした」と述べました。補償クォータを提供するとともに、月之暗面は「不要なサブエージェントの呼び出しや出力長さを削減する」方針も示しました。モデルの公開わずか2日前には、Anthropicが『Building agents: When to fold subagents into your main agent loop』というタイトルの記事を発表し、その内容はまさにサブエージェントに関するものでした。Anthropicの結論は、複数の企業が展開するClaudeを比較した結果、スキルを備えたエージェントの方が、「一群の…」よりもむしろ品質が優れていることを明らかにした、というものでした。
自動運転システムの車載搭載がますます進む中、サプライヤーの収益確保は容易ではなくなっています
車種の採用案件はますます増加しているものの、事業が必ずしも順調に進んでいるわけではない。天瞳威視の量産実績は、自動運転システムサプライヤーが直面する商業化の難題を映し出している。
大手各社はMuseをことごとく“真似”していますが、そのたびに正解を回避してきました
著者：Evin 編集：劉致呈 審査：徐徐 発行：インターネット江湖 このところ、MetaのAIエージェント「Muse」が話題になっています。 どのくらい話題になっているのかというと、米国でのダウンロード数は1,000万件を超え、……
日本のインターネット大手GMOは、ハッカーが盗んだ顧客データを公開したと述べた
日本のGMOインターネットは、クラウドサービスの侵害に伴い、疑わしいハッカーによって投稿されたとされる顧客データを検証しています。
Manusが、先ほど静かに自らの2.0宣言を発表しました
10月26日、Manusの共同創業者でプロダクトパートナーである張涛（ネットネームはHideCloud）は、自身の公式アカウント「潜雲思緒」に『ManusでManusを改造する』というタイトルの長文を投稿しました。記事の冒頭には、彼にとって非常に印象深い光景が描かれています。彼がエンジニアにいくつかの要件やバグを提示し、しばらくして進捗を確認すると、相手のパソコンにはCodexとManusのセッションが並んで開いていたのです。そのうちのどれかを適当に開き、入力すると、まさに彼がさっき…
Edge Soundは、物理的なAIが音声を理解できるよう支援するために200万ドルを調達しました
Edge Sound Research Inc.は本日、有用な音を分離し、他のセンサーデータと組み合わせて物理AIシステムがリアルタイムで状況を理解できるよう支援する音響インフラの構築に向け、新たに200万ドルの資金調達を行ったことを発表しました。このラウンドはStormbreaker Venturesがリードし、同社の総資金調達額は900万ドルに達しました。当該[…] 記事「Edge Sound、音声を物理AIが理解できるようにするための200万ドルを調達」は、元々SiliconANGLEに掲載されたものです。
General ComputeがシリーズAラウンドで1億ドルを調達し、ネオクラウドの悲劇的物語に反論
General Computeは、Nvidiaエコシステム外の推論用チップに注力しています。
Operaが、ユーザーがブラウザー上でAIをローカルに展開できる新たなWeb標準を導入
新しい標準であるWebAIは、さまざまなAIモデルと連携できるよう設計されています。
Mirendilが、1,000万トークンのコンテキストを備えた初のモデルであるFern 0.1をリリース
Mirendilは、1,000万トークンのコンテキストウィンドウでゼロから事前学習された初のモデルであるFern 0.1をリリースしました。同モデルはエージェント型AIの研究開発を対象としており、1,000万トークン規模でのRULERシングルニードルテストでは100%のスコアを獲得していますが、エージェント型コーディングにおいては最先端モデルには及ばない結果となっています。この記事「Mirendil、1,000万トークンのコンテキストを持つ初のモデルFern 0.1を公開」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
Anthropicが目論見書を提出、違反ユーザーが収益の少なくとも5％を占める；胡潤富豪ランキング上位100人のリストに、梁文鋒らAI界の大物が相次いで名を連ねる｜AI業界でまた何が起きたのか
1. 働き手にさらに適したGPT-6.1 Terraがリリースされ、API料金が半額になり、パソコン操作もより速くなりました 10月26日、OpenAIはGPT-6.1 Terraを発表し、視覚理解、パソコン操作、事実の正確性、プログラミング能力の向上に重点を置きました、....
産業インテリジェンス：製造業の次の成長機会
各メーカーにはそれぞれ独自の産業用インテリジェンスがあります。その一部は文書化されており、もう一部は熟練作業者の経験知に依存しています。例えば、段取り替え後にラインを再稼働しようとする熟練オペレーターを想像してみてください。機械の設定も重要ですが、特定の材料がどのように挙動するか、前シフトで何が起きたか、そして一見些細に見える…
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metal：GGML_OP_TOP_K_MASK を追加（#31230） * metal：GGML_OP_TOP_K_MASK を追加 CUDA バックエンドから融合された top-k マスクを移植：グリッドストライドカーネルが出力に -inf を埋め込み、その後、各行ごとに 1 つのスレッドグループが、保持されるセルのマスク値を上書きします。関数定数は、特定のグラフで使用されないスコア、ブロック、および余分な経路を除外します。 協力者：dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF（MacBook、M5 Max、128GB） * metal：top-k マスクカーネルの書式を整備 協力者：dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF（MacBook、M5 Max、128GB） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11927/llama-b11927-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI 有効）[無効]（
Crunchbaseのデータによると、米国と中国が物理的AIの推進を主導する中、第3四半期のロボティクススタートアップへの資金調達額は185％増加した
2026年、ロボティクス系スタートアップへのベンチャー投資は急増しており、投資の大部分は中国および米国に拠点を置く企業に向けられていることが、Crunchbaseのデータで示されています。総じて、第3四半期における世界のロボティクス系スタートアップへのベンチャー投資額は99億ドルに達し、これは2025年第3四半期の43億ドルの倍以上に相当します。
あなたのAIエージェントにも最高執行責任者が必要です
AIエージェントのスケーリングには、規制対象の役割を担う従業員と同様に扱い、文書化されたルール、明確に定義された責任、そしてそのパフォーマンスに責任を負う名指しの人的管理者を配置することが必要です。ゲスト著者のリック・フォルグマン氏（Get Covered社COO）は、企業に対し、まず既存のルールで管理されているタスクから着手し、各ワークフローのリスクに応じて自律性を調整したうえで、エージェントの権限を拡大する前に定期的に成果をレビューすべきだと述べています。
