重慶市は「人工知能+」行動計画を発表し、「スマートネイティブ」というキーワードを中心に、AIによって駆動される消費向け新製品、新サービス、新業態を体系的に育成し、個人、家庭およびビジネスシーンをカバーするフルスタックのAI端末エコシステムを構築します。この計画は6つの方向に焦点を当て、AIとハードウェアの深く融合を推進し、マルチモーダルインタラクションや深い意図理解能力を持つAI携帯電話、AIコンピュータなどのスマート端末機器のアップグレードを支援します。
パドゥ大学とジョージア工科大学の研究チームは『サイエンス・フォーカス』に論文を発表し、従来のフォン・ノイマン構造がメモリーとプロセッサーが分離されているため、メモリーワールという問題を引き起こし、多くの時間をおよびエネルギーを消費していると指摘しました。このボトルネックを解決するために、彼らは脳に類似したアルゴリズムを用いて新しいコンピューターアーキテクチャを構築することを提案し、人工知能モデルのエネルギー消費を大きく削減することを目的としています。
OpenAIとドイツテレコムは戦略的提携を結び、2026年からChatGPT Enterpriseを全社約20万人の従業員に導入。カスタマーサービス、IT運用、財務・人事などの業務効率化を推進。ドイツ国内データセンターに専用クラスターを設置し、ネットワーク運用やAIソリューションの共同開発も計画。....
QuestMobileの報告によると、2025年第三四半期におけるモバイルAIアプリユーザーは7億人に達しました。ネイティブアプリ、In-APP AIおよびスマートフォンAIアシスタントの月間アクティブユーザー数はそれぞれ2.87億人、7.06億人、5.35億人で、複合成長率は3.4%、9.3%、1.2%です。増加の主な要因はメーカーのモデルアップグレードとエコシステムの協調性に起因し、インターネット企業の大規模モデルの更新が活発に行われています。
Google
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入力トークン/百万
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1k
コンテキスト長
Openai
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Xai
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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Bytedance
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Kiy-K
Fyodor-StarCoder2-7B-MoEはStarCoder2-7Bをベースにした強化版で、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、3つのMoE層、6つのエキスパートネットワーク、top-2ルーティングメカニズムを持ち、コード生成、関数呼び出し、エージェントタスクの分野で優れた性能を発揮します。
chavinlo
スタンフォード大学のtatsuチームによって再現されたアルパカモデル。これはLLaMA - 7Bをベースにした指令微調整を行った大規模言語モデルです。モデルは4枚のA100グラフィックカード上で6時間訓練され、redmond.aiからコンピューティングパワーが寄付され、LoRA技術は使用せず、ネイティブ微調整方式を採用しています。
Cycode CLIは、ローカルにインストールするアプリケーションで、コードリポジトリ内のセキュリティホールをスキャンします。これには、機密情報の漏洩、インフラストラクチャアズコードの誤った設定、ソフトウェアコンポーネント分析のホール、静的アプリケーションセキュリティテストの問題が含まれます。このツールは、リポジトリスキャン、パススキャン、コミット履歴スキャンなど、複数のスキャンタイプをサポートしており、特定の結果を除外するための無視ルール機能も提供しています。
MCPプロトコルに基づくレモネードスタンドゲームサーバーで、Claudeデスクトップクライアントを通じてAI対話型ゲーム体験を実現し、天候システムやビジネスシミュレーションなどの完全なゲームメカニズムを備えています。
このプロジェクトはMCPプロトコルとAI技術を利用して自動化ネットワークセキュリティツールを構築し、レッドチーム攻撃シミュレーション、SOC分析、マルウェア開発、脅威狩りなどの複数の分野をカバーし、セキュリティタスクの智能化と自動化を実現します。
Instagram MCPサーバーは、Node.jsベースのバックエンドシステムで、Instagram Graph APIを通じてビジネス/クリエイターアカウントの投稿データとエンゲージメント指標を取得・分析し、コンテンツ洞察と成長戦略の提案を提供します。
IGDB MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルを通じてインターネットゲームデータベースAPIにアクセスできるツールで、ゲーム検索、詳細情報取得、トレンド照会、カスタム照会などの機能をサポートしています。
概要:MCP(モデルコンテキストプロトコル)は、標準化されたプロトコルを通じてAIの自動化を実現するフレームワークであり、ホスト、クライアント、サーバー、ローカルデータソース、リモートサービスなどの重要なコンポーネントを含んでいます。その核心はサーバーで、クライアントにコンテキスト、ツール、ヒントを提供します。MCPにより、AIエージェントはコード生成、デバッグ、GitHubリポジトリなどの外部サービスとのやり取りなどのタスクを自動的に実行することができます。
このプロジェクトはWolfram Mathematicaカーネルとの対話型MCPサーバーを提供し、安全なセッション環境でWolfram言語コードを実行できるようにし、LLM用に覚えやすい動物テーマのセッションID生成ツールを設計しています。
MCPハビタットは、MCPサーバーの管理と開発を行うための協調コンポーネントシステムで、ローカルおよびクラウドサーバーの統一管理アーキテクチャを提供します。