重要な瞬間に向けた力強い前進
原子力の復興から量子ビットに至るまで、MITエネルギーイニシアチブの年次研究会議では、今日の技術の実装から明日の画期的発見への道のりが追跡されました。
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。
OpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。
分类推荐榜首A
AI Short文章・コンテンツ作成AISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド
分类推荐榜首W由OpenAI开发的通用语音识别模型。
翻訳待ち・原文を表示中 · zh分类推荐榜首EEvoMapは、AIエージェントの経験再利用を目的としたインフラストラクチャであり、GEPプロトコルによって再利用可能な戦略と検証履歴付きの修正アセットを整理し、市場順位や品質順位を提供することで、異なるエージェントが既存の能力を発見・評価・継承できるよう支援します。
分类推荐榜首M
MemoAI音楽・音声MemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。
分类推荐榜首KKiroは開発者向けのAIエンジニアリングツールで、要件を仕様・アーキテクチャ・タスクに整理し、エージェントによってコードを生成するとともに、属性テスト、実行時の記憶、開発ツールとの統合により、計画段階からコードレビューまでのフローをサポートします。
分类推荐榜首JJAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。
分类推荐榜首CClinicmindsは美容クリニック専用のソフトウェアで、オンライン予約、ビデオ問診、AI駆動型の記録管理を含む完全なクリニック業務フローをサポートします。
待评分 · 分类列表推荐IIamIPは、AIを駆動する検索、分析、監視ツールを提供する特許プラットフォームであり、ユーザーが特許研究と管理をより効率的に行えるようにします。
待评分 · 分类列表推荐CClipdrop は、背景除去、部分的なクリーニング、画像拡大、アップスケール、再ライティング、テキストの除去、背景置き換えなどに対応した AI ベースの画像作成・編集ツール群であり、ウェブ上で画像を処理できるほか、開発者向けの画像処理機能へのアクセス手段も提供しています。
待评分 · 分类列表推荐原子力の復興から量子ビットに至るまで、MITエネルギーイニシアチブの年次研究会議では、今日の技術の実装から明日の画期的発見への道のりが追跡されました。
imatrix : fix --nextn のクラッシュ (#31522) **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI 有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-ubunt
ニューヨーク・タイムズは、プライバシー重視のウェブブラウザ企業であるBraveに対し、自社の著作権で保護されたコンテンツを不正にスクレイピングし、AnthropicやPerplexityといった自社の顧客に違法に配信したとして訴えを起こしています。
Tom's Hardwareの報道によると、AnthropicはClaude Codeのシステムプロンプトを更新し、既存のビデオゲームを再現するためにこのAIツールが使用されるのを防ぐ方針を示しました。現在、レトロゲームの世界ではAIによる逆コンパイル、再コンパイル、移植が急増していますが、AnthropicはClaude Codeを使ってゲームを作ることは依然として許可する一方で、人々が[…]することを望んでいません。
ggml-zdnn:ホストとバッファを共有する(#31481)署名者:Aaron Teo **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64、KleidiAI有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/downlo
CEOジョン・ターナス氏が支援するAppleのロボットは、高額な価格設定と用途の限定性を伴う可能性がある。
ggml:すべてのAppleプラットフォームで`posix_memalign`の代わりに`vm_allocate`を使用 (#31437) * ggml:iOSでは`posix_memalign`の代わりに`vm_allocate`を使用 * ggml:すべてのAppleプラットフォームでvm_allocateを使用し、デフォルトでtest-host-buffer-releaseを実行 **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://
NVIDIA Vera Rubinなどの新しいGPUハードウェア向けにKubernetesを設定および最適化するのは、複雑でエラーが発生しやすい作業です。ドライバー、カーネル、ランタイム、ネットワークなど...
本日、ハードウェアアクセラレータ向けRay特別研究グループ(SIG)を発表いたします。10年以上前にUCバークレーでRayが誕生した当時、コンピューティングの状況は非常に… この投稿「アクセラレータ向けRay特別研究グループ(SIG)の発表」は、PyTorchに最初に掲載されました。
LangChainのCEOであるハリソン・チェイスが、プロアクティブエージェントの登場に伴う最大のハーネスエンジニアリングの課題について洞察を共有します。
この投稿では、オープンソースのウェブクローラーであるCrawl4AIを、Amazon Bedrockナレッジベース向けのコンテンツ準備レイヤーとして使用する方法を紹介します。ウェブコンテンツがAmazon S3データソースに到達する前に、JavaScriptレンダリングの処理、選択的抽出、およびカスタムメタデータの拡充を行います。
最先端モデルに基づいて構築されたアジェンティックアシスタントは複数ステップのツールループを実行しますが、各ステップで最先端のコストを支払うのは本番規模では持続が困難です。この記事では、シーケンスレベルの知識蒸留(SeqKD)を使用して、最先端のティーチャーのアジェンティックな振る舞いを小型で低コストなスチューデントに移行する方法を紹介します。
Circle KのDevOpsチームは、Amazon Bedrock上でエージェント型トリアージシステムを構築することで、インシデントトリアージ時間を45〜60分から15分未満に短縮しました。本記事では、アーキテクチャ、初期のAmazon Bedrock Flows実装、Amazon Bedrock AgentCoreへの移行、およびスケールアップから得られた教訓について解説します。
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