人工知能専門家のリー・フェイが共同で設立したWorld Labsは、初の商業用世界モデルであるMarbleをリリースしました。テキスト、画像、動画、および3Dレイアウトの入力をサポートし、編集可能な3D環境を生成できます。製品はフリープレミアム版と有料サブスクリプション版があり、ゲーム、映画、VRなどの分野に応用されます。会社が2億3000万ドルの資金調達を完了してからわずか1年で、急速な成長を示しています。
中国華電は2025年の新たな電力システムフォーラムで「華電智」大モデルを発表し、人工知能と予測応用の突破を実現した。このモデルは河川流量予測技術を初めて開拓し、烏江流域の水力発電効率を5.8％から10.8％に向上させ、電力業界のスマート化転換を推進した。
メイドゥーは自社開発のLongCatビッグモデル公式アプリを正式リリースしました。このアプリはAndroidおよびiOSシステムからダウンロード可能です。インターネット検索、音声通話機能をサポートし、今後は動画通話も追加予定です。テキスト処理やマルチモーダル理解技術を通じて、ユーザーが効率的に情報を取得するのを支援し、メイドゥーが人工知能分野において重要な進展を示しています。
ノーベル化学賞受賞者のマイケル・レヴィットは、2025年の持続可能なグローバルリーダー会議で、人工知能が教育システムを変革しており、学歴の重要性が低下すると述べた。彼は、AIによって知識の入手が民主化され、過去では教育が知識への入口だったが、今では誰もがAIを通じて簡単に知識を得られるようになったと指摘した。
TAIXはTOYエコシステムにおいてゲーム体験を再定義する最先端の人工知能インフラストラクチャです。
最先端の能動型人工知能アシスタントで、スマートなミーティングを実現します。リアルタイムに監視し、ニーズに迅速に対応します。
人工知能生成テキストをヒューマンライクなコンテンツに変換し、大規模な人工知能検出システムを巧みに回避するためのツールです。
世界初の人工知能オペレーティングシステム
openai
$1.08
入力トークン/百万
$4.32
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長
Clemylia
Gheya-1はLES-IA-ETOILESエコシステムにおける次世代の基礎言語モデルで、2.02億のパラメータを持ち、旧版のSmall-laminaシリーズのアップグレード版です。このモデルは専門的な微調整用に設計されており、人工知能、専門言語モデル、生物学の分野で対象的な訓練を行っています。
nineninesix
KaniTTSは、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のアラビア語テキスト音声変換モデルです。2段階パイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度とオーディオ品質を実現し、対話型AI、障害者支援、研究など多くの分野の音声合成ニーズを満たすことができます。
KaniTTS Pretrain v0.3は高速で高忠実度のテキストを音声に変換するモデルで、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化されています。2段階パイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと高効率オーディオコーデックを組み合わせて、超低遅延と高品質の音声合成を実現します。
Tesslate
WEBGEN DEVSTRAL IMAGESは、ウェブページ生成に特化した人工知能モデルで、HTML、CSS、JS、Tailwind技術を利用してシングルページ型のウェブページを生成することができます。このプロジェクトはカスタムテンプレートに基づいて訓練され、監督微調整手法を採用し、GPT - OSS - 120Bで生成されたデータセットを使用して訓練されています。
KaniTTSは高速で高忠実度のテキスト音声変換モデルで、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化されています。このモデルは2段階の処理フローを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせています。Nvidia RTX 5080で15秒の音声を生成する際の遅延は約1秒だけで、MOS自然度評価は4.3/5で、英語、中国語、日本語などの多言語をサポートしています。
madhurjindal
これは最先端の人工知能セキュリティモデルで、97.99%の精度で越狱試行、プロンプト注入、悪意のあるコマンドを検出できます。このモデルは、LLM、チャットボット、AIシステムを悪用から保護します。
Or4cl3-1
CSUMLMはマルチモーダルAIエンジンと大規模言語モデルの利点を統合した最先端の人工知能システムで、マルチモーダル処理、複雑な言語理解、リアルタイム学習能力を備えています。
ai-forever
Sber AIチームとモスクワ国立大学人工知能研究所MLSA研究室が共同で訓練したロシア語BERTモデルで、科学テキスト処理に特化
神経小児発達システムは、画期的な人工知能フレームワークで、人間の心理発達段階（認知、感情、社交的成長を含む）を模倣することで、ニューラルネットワークの学習方法を再構築します。このシステムは、発達心理学理論（ピアジェの認知発達段階、愛着理論など）と神経科学の原理を統合し、知覚処理、感情調節、記憶システム、心理コンポーネントを含む複雑なアーキテクチャを構築し、真の感情知能と自然な発達能力を持つAIを作成することを目指しています。
このプロジェクトはNasdanikaの機能を基に人工知能システムを構築し、リソース集合（相互接続モデル）上で操作することに特化しています。「ナレーター」プロセッサを通じて、モデル要素とその関係を多角的に説明し、埋め込みとベクトルストレージを利用して意味検索とRAG（検索強化生成）を実現し、同時にOpenAIとOllamaのチャット完了機能をサポートします。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
