Dyna-2:1時間の自律性を備えた汎用物理エージェント — ジェイソン・マー、Dyna Robotics
Dynaのチーフサイエンティストとともに、ワールドアクションモデルと物理AIの次なるフロンティアへの大きな賭けに挑む当社初のロボティクス・ポッド
公式発表と業界報道を集め、時系列で AI の変化を追います。
最新ニュースから、自分に合うツールまで。
Claude汎用アシスタント・検索ClaudeはAnthropicが提供するAIアシスタントで、対話により文章作成や資料の読解、データ分析、プログラミングを支援し、一部のタスクを編集可能なドキュメント、スプレッドシート、またはプレゼンテーションファイルに整理できます。アイデアや資料、下書きをつなぎ合わせたい個人やチームに適しています。
GGemini は Google のAIアシスタントで、対話によって執筆の支援や計画の立案、資料の整理、アップロードされたファイルの分析を行えます。また、Deep Research を使ってテーマに関する資料を検索し、研究レポートを生成することも可能です。
MMidjourneyは、テキストと参照画像から視覚作品を生成するAI創作ツールです。ウェブページの「Create」画面でプロンプトを入力し、生成されたバージョンを比較したうえで、バリエーションや編集、拡大、さらには画像から動画への変換といった機能を使って、さらに創作を進めることができます。
KKrea は、テキストや参照画像から画像を生成し、さまざまなモデルやバリエーションを比較したうえで、編集や細部の強化・拡大を行える、AI ビジュアルクリエイション向けのワークスペースです。また、動画やその他のクリエイティブツールへのアクセスも提供します。
RRunway は、動画生成、ビジュアル編集、クリエイティブな制作ワークフローを一体化したAIプラットフォームです。テキストや画像、既存の映像素材から始め、シーンを生成または編集し、さらに長尺化や拡大、エクスポートまで行えます。コンセプトムービーや広告、その他のビジュアル制作に活用できます。
SSunoは、テキストによる説明、歌詞、参考素材をもとに楽曲を生成するAI音楽プラットフォームです。ユーザーはボーカル入りの楽曲や音楽を生成し、さらに編集、リミックス、トラックの分離といった機能を使って制作を続け、共有することができます。
EElevenLabsは、AIによる音声生成、オーディオ制作、音声アバターを提供するプラットフォームです。クリエイターは吹き替え、オーディオブック、ポッドキャスト、ローカライズコンテンツを制作でき、開発者はAPIを通じて音声生成、文字起こし、対話機能にアクセスできます。
N
Notion AI業務・生産性向上Notion AI は、Notion のワークスペースに統合された AI アシスタントで、チームのナレッジの検索、ページの生成と編集、データベースの処理、会議内容の整理などに活用できます。ワークスペースと接続済みアプリケーションのコンテキストを組み合わせることで、情報の照会、コンテンツの整理、さらなるタスクの実行を、同じ作業環境で一貫して行えるよう支援します。
GGammaは、AIを活用してプレゼンテーション資料、ドキュメント、ウェブページ、ビジュアルコンテンツの作成を支援する製品で、目的やアウトライン、既存の資料をもとにコンテンツを生成し、その後、対話型操作やレイアウトの調整、自由な編集によって仕上げることができます。
CCursor はソフトウェア開発タスクを中心に機能するAIプログラミング製品で、コードのコンテキスト内で設計、変更、テスト、レビューを支援し、デスクトップ、コマンドライン、クラウドエージェントなどさまざまな利用形態を提供します。
Dynaのチーフサイエンティストとともに、ワールドアクションモデルと物理AIの次なるフロンティアへの大きな賭けに挑む当社初のロボティクス・ポッド
Developing Gemini 4 Argon responsibly and safely
翻訳待ち・原文を表示中 · enGitHub’s context-aware secret classifier improves detection quality, raises weighted acceptance by 11.5%, and reduces median scan execution time by 86%. The post GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise appeared first on The GitHub Blog.
翻訳待ち・原文を表示中 · enGemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems
翻訳待ち・原文を表示中 · enIf the agent isn't using my diagnostics library, I could introspect and update AGENTS.md, but there's still a delta, and it'll drift. Instead, I write a pre-commit hook that checks the git diff for direct calls to observability modules that bypass my diagnostics module. Boom: fail the commit, inject a prompt telling the agent to use the diagnostics library. All of a sudden it's ten out of ten. — Geoffrey Huntley, nobody should type code by hand anymore. here's what's left. Tags: coding-agents, generative-ai, git, agentic-engineering, ai, geoffrey-huntley, llms
翻訳待ち・原文を表示中 · enMSLがフロンティアラボとしての地位を確立するまで、ついに完了しました。
Release: web-edit 0.1a1 Includes performance optimizations written by Claude Opus 5.5 after I fed it this Python 3.15 profiling report generated by GPT-6 Astra. Tags: profiling, projects
翻訳待ち・原文を表示中 · enHiggsfieldは、GPT-6 Astra、GPT-Image-2.5の精密なビジュアル、GPT-Liveによる音声映画制作のパスなど、より長い動画を制作しています.
毎週午前8時、このワークフローは日のAIニュースを検索し、約$0.00004の重要性に関するすべての記事をスコアリングし、トピックごとに1つの引用された簡単な投稿をSlackに投稿します。 実際のニュースがないトピックでは投稿がありません.
ゲミニ4アルゴンを落とすだけで、n8nはモデルを使用する最初の企業の一つです。 既存のn8nワークフローと、新しいものをビルドする方法を確認できます。 ここでは、Googleが公開したベンチマークです:Googleが報告したベンチマーク。 ソース: ジェミニ 4
Release: llm-meta-ai 0.2 Meta AI release Muse Wonder (and Muse Wonder Full), their new "most capable models". These look like they may be Meta's first Fable class models - Artificial Analysis scores Muse Wonder (Max) as equivalent to GPT-6.1 Sol. I updated my llm-meta-ai plugin for the new model. Here are pelicans for Muse Wonder for the six reasoning levels: minimal, low, medium, high, xhigh, max. This is the max one: For comparison, here are pelicans for Muse 1.3 (released September 2nd) and Muse 1.2 (released August 5th). Meta AI are putting out a new model a month, and the improvements between each model (at least in terms of drawing pelicans) are material. Tags: ai, generative-ai, llms, meta, pelican-riding-a-bicycle, llm-release
翻訳待ち・原文を表示中 · enAIエンジニア・ニューヨークにおいて、AnthropicはUnixおよびLinuxの知見を活かし、エージェントが開発者を圧倒することなく、より大規模なプロジェクトに取り組める方法を説明しました。
Python 3.15 is here! Here's the essential What's new in Python 3.15 guide, this year curated by 3.14 and 3.15 release manager Hugo van Kemenade. As someone who builds open source software that works in every supported Python version, I get to say goodbye to Python 3.10 and start embracing features from Python 3.11. First, some highlights from Python 3.15. Explicit lazy imports I'm most excited about Explicit lazy imports from PEP 810. These let you import modules like so: lazy import json lazy from pathlib import Path The module will then be imported the first time those symbols are used in the code that follows. My LLM CLI tool implements plugins. I had to recommend manual lazy imports in the plugin author documentation, because simply installing plugins that used heavy dependencies such
翻訳待ち・原文を表示中 · enLearn how to add custom instructions and skills to your repository, use custom agents, and connect MCP servers like Playwright. The post GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase appeared first on The GitHub Blog.
翻訳待ち・原文を表示中 · enResearch: Profiling web-edit with Python 3.15: flame graphs and source heatmaps I put the new Python 3.15 profiler through its paces by having GPT-6 Astra Extra High in Codex run it against my new web-edit app: I need a Python 3.15 flame graph and heatmap demo of the "web-edit" app from PyPI - research first then make me those demos Here's the resulting example flame graph and heatmap. Tags: profiling, python, codex
翻訳待ち・原文を表示中 · enStudentSim is a research system for evaluating and improving AI tutoring tools before they are tested with learners. It models how individuals may engage with tutors, giving feedback to improve tutor performance across subjects like chess, writing, and mathematics. The post Simulating student learning for better AI tutoring appeared first on Microsoft Research.
翻訳待ち・原文を表示中 · enRelease: web-edit 0.1a0 I was working on a project from my phone using Codex Remote when I found myself wanting to edit a credentials file without round-tripping those credentials through the LLM itself. So... I had Codex and GPT-6 Astra Extra High build this Python web app which provides a web UI for viewing and editing files in a folder. It's intended to be run over Tailscale, so I can have an agent start this running and then edit files via my Tailscale network directly from my phone. Here's the interface for browsing files in a folder: Editing uses CodeMirror 6 - I was going to use Monaco but that still doesn't have a great mobile experience yet. Tags: projects, python, ai, tailscale, generative-ai, llms, codex
翻訳待ち・原文を表示中 · enWill we give robots the moon?
翻訳待ち・原文を表示中 · en好奇心に方向を。毎日の読書を、より価値あるものに。