OpenAIがAMD・Broadcom・Intel・Microsoft・NVIDIAと共同開発した新ネットワークプロトコル「MRC」の仕組みを解説。パケットスプレーとSRv6で大規模AI訓練の耐障害性を大幅に向上します。
異なるモデルファミリーの実行者と評価者が相互批評する敵対的マルチエージェント設計で、ML研究ワークフローを自律実行するオープンソースフレームワーク「ARIS」を解説します。
Marc LoreのWonderが、ロボットキッチンをAI駆動の「レストラン工場」に転換する「Wonder Create」を発表。プロンプト入力1分以内で誰でも仮想飲食ブランドを開業できる構想とその仕組みを解説します。
マルチモーダルRLのSFT後に生じる分布ドリフトを、知覚・推論の専門家を持つMoEディスクリミネータで修正する新パイプライン「PRISM」を解説します。Qwen3-VLで全ベンチマーク平均+4.4〜+6.0ポイントの改善を達成しました。
OpenAIが2026年5月5日、ChatGPTのデフォルトモデルをGPT-5.5 Instantに更新。医療・法律・金融などの高リスク領域でのハルシネーションを52.5%削減し、過去チャットを活用したパーソナライゼーションも強化されました。
清華大学提案のWeightFormerは、Attention機構を動的パラメータMLPとして再定式化し、線形時間でグローバル視覚モデリングを実現。高解像度入力でDeiT比7.7倍の速度を達成した新手法を解説します。
MetaがInstagramとFacebookで身長・骨格構造などの視覚的特徴をAIで解析して13歳未満を自動判定する新システムを一部の国で稼働させました。技術の仕組みとプライバシーリスクを解説します。
清華大学らが提案するCtx2Skillは、3つのLLMエージェントによるSelf-Playでコンテキスト固有スキルを人間監督なしに自動精錬するフレームワーク。CL-benchで既存手法を一貫して上回る性能向上を達成しました。
エンタープライズAI顧客体験プラットフォームのSierraが9億5,000万ドルを調達。累計調達額が10億ドルを超え、ARRは3カ月で1億5,000万ドルに達した急成長の実態を解説します。
OpenAIが音声AIのWebRTCスタック再設計の詳細を公開。リレーとトランシーバーの分離で、Kubernetesでの運用と低遅延を両立する新アーキテクチャの仕組みを解説します。
Allen AIが公開した完全オープンVLAモデル「MolmoAct2」を解説します。VLMバックボーンMolmoERがGPT-5・Gemini Roboticsを超え、実環境でPi-0.5を上回る仕組みを詳しく紹介します。
動画・アルベド・法線・RGBAを単一モデルで統一生成するフレームワーク「UniVidX」をSIGGRAPH 2026に発表。1,000本未満のデータで既存SOTAと同等以上の性能を達成しています。
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