Microsoftが提案する3.8BパラメータのT2Iモデル「Lens」。GPT-4.1生成の高密度キャプション8億件と計算量換算19.3%という効率的な学習を実現した仕組みを解説します。
スクーデリア・フェラーリとIBMが2026年に提携し、AIでF1ファンアプリを全面刷新。レース週末のエンゲージメントが62%増加した成果と実装モデルを解説します。
ライブ演奏向けのリアルタイム音楽生成フレームワーク「Live Music Diffusion Models」を解説。KVキャッシングとARC-Forcingにより、消費者向けGPUで30ms以下の低遅延生成を実現した手法を紹介します。
NTSBの公開するスペクトログラム画像からAIが死亡パイロットの音声を復元できることが判明しました。NTSBは調査ドケットへのアクセスを一時遮断。連邦法の抜け穴となった技術的背景と今後の対応を解説します。
KAISTが提案するWorldKVは、カメラ・行動情報に基づくKVキャッシュの取得と類似度ベースの圧縮により、動画世界モデルのスループットを訓練不要で約2倍に高めながらフルキャッシュ保持と同等の映像品質を維持します。
Gemini・Claude Code・Codexを組織全体に展開するための5つのポイントを解説します。プロンプト設計からAIエージェントの本番導入まで、段階別に実践的な手法を紹介します。
人手によるステップラベルを一切使わずにプロセス報酬モデルを構築する新手法「uPRM」を解説。LLMの次トークン確率から誤り推論ステップを検出し、ProcessBenchで最大15%の精度向上とRL訓練の安定化を実現します。
Virgin AtlanticはOpenAI Codexをモバイルアプリ刷新に活用し、繁忙期前という固定納期内でP1バグゼロとユニットテスト網羅率ほぼ100%を達成した事例を解説します。
剛体・変形体・関節体を統一的に扱うシミュレーション対応3D生成フレームワーク「PhysX-Omni」を解説。新データセット「PhysXVerse」と評価ベンチマーク「PhysX-Bench」も同時公開。
GoogleがI/O 2026でAndroid XR搭載AIメガネのプロトタイプを発表。Geminiによるリアルタイム翻訳・ナビ・物体認識が視野内に直接表示される実機体験を解説します。
全注意LLMに内在する疎性を活用して数百ステップの軽量学習で疎注意モデルへ変換するRTPurboを解説します。100万トークンのプリフィルで最大9.36倍の高速化を達成しながら精度をほぼ維持します。
NVIDIAが「Nemotron-Labs Diffusion」(3B〜14B)を2026年5月23日に公開。1つの重みで3モードを切り替え可能で、TPF指標で最大6.4倍の推論効率向上とQwen3比1.2%の精度向上を両立します。