ストリーミング動画生成を高速化する Wave Forcing を解説。チャンク単位の因果アテンションとずらし denoising で8GPU134.8 FPS、単一GPU比7.07倍を達成した仕組みと課題を紹介します。
OpenAIがGit互換の独自バックエンド「Pando」を公開しました。Codexによる並列開発で信頼性が90%を下回った既存基盤を作り直し、push遅延を約5分の1に短縮した設計と移行手法を解説します。
GraphRAGの仕組みを、知識グラフ構築からLeidenクラスタリング、Local/Global/DRIFT Searchの使い分けまで解説。通常のRAGとの違いと、GraphRAGが劣るケースも含めて導入判断の基準を示します。
統合マルチモーダルモデルの推論を連続的な隠れ状態の上で行うLARCを解説します。GenEvalで0.88を記録しBAGELを7ポイント上回り、best-of-Nより約10分の1の時間でテスト時スケーリングを実現しました。
Anthropic が11月2日の改訂S-1/Aで、将来モデルが責任あるスケーリング方針の「AIに起因する劇的な進歩の加速」定義に間近で該当しうると開示しました。開示内容と方針の要点を解説します。
動画拡散モデルの時間的知識を画像生成に転用する新手法FrameForgeを解説。条件と目標の仮想時間間隔を適応選択するMoTEとCoTRにより、被写体駆動生成・Canny条件生成・編集を単一LoRAで統合します。
OpenAIがChatGPT Workのエージェント機能をChatGPTへ統合すると発表。12月にはCodexとChatGPTの利用量制限が共通化されます。消費の仕組みと開発者への影響を解説します。
拡散VLMは入力の9割を占める視覚トークンを毎ステップ再処理していました。LOWNは画像なし予測との一致を証明書として扱い、学習不要でLLaDA-Vの性能99.6%を35.3%のFLOPsで維持します。
Anthropicが2026年10月28日、Claude Enterpriseに3つの管理機能を追加しました。会話を業務別に分類するSmart reports、グループ共有予算、アプリ内アンケートの内容と運用上の制約を解説します。
職業的意図から情報サポートグラフを作り、プローブ実行で情報欠落を修復して業務タスクを自動合成するWorkFactoryを解説。612職種11万件のデータでQwenを微調整したWorkPilotはGDPval Eloを879から1565へ改善しました。
OpenAI、Google、MicrosoftがAI学習利用の意向を示すrobots.txtの共通トークン「__usage_ai-training」への対応を表明しました。記述方法と各社の対応時期、独自制御との関係を解説します。
GoogleがフロンティアモデルGemini 4 Carbonを発表。Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で59点の首位、SEC-bench Pro 88.2%などの数値と価格、段階提供の内容を解説します。
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