人工知能

生成モデル、エージェント、研究、アプリケーション、人工知能のインフラストラクチャ。

37 記事

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ダリオ・アモデイ：AIへの反発はメッセージの危機ではなく信頼の危機

Anthropicの最高経営責任者（CEO）ダリオ・アモデイは、AI指導者たちの警告が、社会に広がる懐疑論や規制強化の責任を負うという見方を退けた。より根深い問題は、一般市民、企業、政府の間で積み重なった信頼の危機だとした。アモデイはAI業界の規制を擁護し、適切なルールによって技術のリスクや大手企業の影響力を抑えつつ、競合企業やオープンウェイトモデルに門戸を閉ざさずに済むと述べた。

2026-08-16

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Microsoft、Azure上でAIエージェントを実行するFoundry Agent Serviceを発表

Microsoftは、企業規模でAIエージェントを構築・実行するためのマネージドプラットフォームとしてFoundry Agent Serviceを提供します。セッションごとに分離された実行環境に加え、ID、メモリ、監視、ガバナンスの機能を備えています。このサービスは開発者が選択したフレームワークとモデルをサポートし、エージェントを企業のナレッジやツールに接続して、Microsoft TeamsやMicrosoft 365 Copilotへ展開できます。

2026-08-15

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エンタープライズ規模でAIエージェントを管理するMicrosoft Foundry Control Plane

MicrosoftはFoundry Control Planeを通じて、AIエージェント向けの運用・ガバナンス層を提供し、トレース、評価、実行時の制御、IDとセキュリティ、フリート管理を統合します。この製品はMicrosoft Foundry内で構築されたエージェントに加え、AIゲートウェイとOpenTelemetryを介した他システムのエージェントにも対応します。

2026-08-15

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CohereLabs、ネイティブ解像度画像処理向けのオープンウェイトモデル「North Micro Vision」をリリース

CohereLabsは、24億パラメータを備え、ネイティブ解像度での画像処理をサポートするApache 2.0ライセンスのオープンウェイト視覚言語モデル「North-Micro-Vision-Instruct」をリリースした。このモデルは、文書や図表の理解、OCR、カスタムファインチューニング向けのアプリケーションを対象としている。また、MLX-VLMへのコミュニティーサポートと、NVIDIA製GPUへのデプロイ向けAutoModelレシピも含まれている。

2026-08-14

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AIコンテキストエンジニアリングとは何か？ なぜ購入するのではなく構築するのか？

Stack OverflowのDoug WhitleyとAsh Zadeが、AIコンテキストエンジニアリングによってエージェントが利用できる情報を制限し、出力の予測可能性を高め、メモリ、権限、矛盾する情報に対処する方法を解説する。両氏は、この仕組みを社内で構築することは可能だが、信頼性、データ品質、情報がない、または矛盾している場合にエージェントが何をすべきかの決定に関する技術的・哲学的な問題への対応が必要だと考えている。

2026-08-14

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Z.ai、コーディングとサイバーセキュリティの高度な能力を備えたGLM-5.3を発表

中国のAIスタートアップZ.aiは、GLM-5.2の後学習を拡張することで新たな基盤モデルの構築を行わずに開発したGLM-5.3を発表した。同社によると、そのサイバー能力はCursorで潜在的に重大な脆弱性を検出した。安全性評価が完了するまで、初期提供はGLM Coding PlanとZCode環境に限定される。

2026-08-14

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Google、プログラミングとスマートエージェントを改善するGemini 3.7 Flashを発表

Googleは、プログラミングとエージェント構築において、これまでで最も強力なFlashシリーズモデルとするGemini 3.7 Flashを発表した。ウェブ開発や知識ワークフローを改善し、導入価格は従来のGemini 3.6 Flashの半額に相当する。モデルは開発者と企業が利用できるほか、対象となる加入者向けにGemini Sparkエージェントでの利用も始まっている。

2026-08-13

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AX-Ray、2つの公開AIモデルにおける因果漏洩の欠陥を明らかに

VIDRAFTのAX-Rayプロジェクトは、性能スコアを超えたモデル評価手法を提示する。Zyphra/Zamba2-1.2Bおよびnvidia/Nemotron-H-8B-Base-8Kについて、因果漏洩と表現された欠陥を特定し、再現した。このフレームワークは、これらを展開を妨げる欠陥として位置づける一方、サービス経路やAPIの問題とは区別している。

2026-08-13

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IBM،OpenAIと提携し、企業向け人工知能ソリューションを拡大

IBMはOpenAIと提携し、共同の人工知能ソリューションを販売するとともに、複数の業界向けに専門アプリケーションを開発し、数万人のコンサルタントにOpenAIの技術を研修・認定する。IBMは、GPT-5.6、Codex、ChatGPT Workを含むOpenAIのモデルとツールをIBM Consulting Advantageプラットフォームに統合する。

2026-08-13

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Anthropicのテスト、AIエージェント間の対立と共謀を明らかに

AnthropicのFrontier Red Teamチームによる研究で、AIエージェントは同じタスクや環境で動作すると、競争や共謀を行い、危険な集団的意思決定を下す可能性があることが示された。この結果は、現在の安全性テストが単一エージェントの行動だけでなく、複数エージェント間の相互作用も評価しているのかという疑問を提起している。

2026-08-13

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NVIDIAの5000億ドル計画、旧型GPUの二次市場に賭ける

ジュリー・ボートは、AIデータセンター建設のため最大5000億ドルの資金を呼び込むNVIDIAの計画には、より大きな賭けが隠されていると見ている。それは、中古チップの活発な市場を創出し、チップが旧式化しても価値を維持することだ。この計画はインフラ資金の調達源を拡大する可能性がある一方、AI需要が後退した場合、同社を高まるリスクにさらす。

2026-08-13

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Google、プログラミングとエージェント向けにGemini 3.7 Flashを発表、API価格を一時50％引き下げ

Googleは、プログラミング、タスク計画、ツール呼び出し、企業ワークフローを改善したGemini 3.7 Flashを発表し、2026年末までAPI価格を半額に引き下げた。このモデルは現在、開発者、企業、加入者向けのGoogleの複数のサービスで利用できる。ただし、ベンチマーク結果では、すべての用途で競合を上回っているわけではない。

2026-08-13

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DeepSeek、V4-ProとオープンソースのHarnessを公開し、エージェント型コーディングツールに対抗

DeepSeekは、V4-Proモデルの正式版を、オープンソースのDeepSeek Harnessのプレビューと同時に公開し、モデル層からコーディングエージェントのツールを管理する基盤へと存在感を広げた。この動きにはResponses APIとCodexのサポートが含まれる一方、ピーク時間帯に応じてAPI料金が大幅に引き上げられる。

2026-08-13

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Writer、AIエージェントのコストを52％削減するPalmyra X6を発表

Writerは、新モデルPalmyra X6に加え、再設計したオーケストレーション層と、エージェントのトークン消費量および支出を監視するガバナンスツールを発表した。同社は、モデルとプラットフォームを組み合わせることで、コストを平均52％削減し、速度を48％、品質を10％向上させるとしている。

2026-08-13

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小規模言語モデルの過度な学習は、200億トークン後に性能を低下させる

Hugging Faceで公開された実験では、90万パラメータのモデルは200億トークンで学習した際に性能のピークに達し、その後1800億トークンまで学習を続けると徐々に低下した。結果は、極小規模モデルでは1パラメータあたり2万2000～3万トークンが実用的な範囲であり、予算を増やす前に評価する必要があることを示唆している。

2026-08-12

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Twitch、AmazonのAIモデル訓練へのクリエイターコンテンツ利用を自動的に有効化

Twitchは、音声・動画の録画を含むクリエイターのコンテンツを、Amazonの生成AIモデルの訓練に役立てるために使用し始めた。事前の同意を求めるのではなく、クリエイターにオプトアウトの選択肢を与えている。この決定にはプラットフォームのコミュニティから広く反発が起きた一方、Twitchの幹部は一部のコンテンツがすでに訓練に使用されたかどうかを確認できなかった。

2026-08-12

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総合スコアを超えて：国ごとの差異が明らかにするコムギ穂検出モデルの信頼性

9つのコムギ穂検出モデルを再評価した結果、総合mAPの平均は国ごとの性能における大きな差を隠している可能性が示された。中国がすべてのモデルで首位となった一方、YOLOとRF-DETRでは弱点となる地域が異なっており、現場導入前にはドメインシフトの測定が不可欠である。

2026-08-11

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Liquid AI、デバイス上でエージェントをローカル実行するLFM2.5-2.6Bモデルを公開

Liquid AIは、Hugging Face上でLFM2.5-2.6BとLFM2.5-2.6B-Baseの2モデルを公開し、ツール呼び出しとマルチステップワークフローをローカルでサポートすると発表した。このモデルは、コンピューターやスマートフォンで高速なエージェントを実行することを想定しており、メモリ消費は2.5GB未満に抑えられる。

2026-08-07