NVIDIAは3つのオープンソースAIモデルを発表し、気象予報の革新を目指しています。これらのモデルはAIアルゴリズムを通じて従来の数値シミュレーションに挑戦し、予報速度を大幅に向上させ、運用コストを削減できます。従来の天気シミュレーションは時間がかかり、膨大な計算能力を必要としますが、"Earth-2"シリーズのモデルはこの分野におけるAIの可能性を示しています。
NVIDIAはクラウドプロバイダーのCoreWeaveに追加で20億ドルを投資し、A種株式を1株あたり87.20ドルで購入。両社は「AIファクトリー」の構築で協力し、2030年までに5ギガワット以上のAI計算能力を新設する目標。新データセンターには、次世代RubinアーキテクチャチップなどNVIDIAの最新技術を統合予定。....
2026年ダボス会議で、月の暗面の張予彤社長は中国の大規模モデル発展の「中国経験」を共有。同社は莫大な計算資源に依存せず、米国トップラボの1%のリソースでKimi K2などのモデルを開発し、限られた条件での技術革新の道を示した。....
OpenAIの最高財務責任者は、会社が指数関数的な成長を遂げていることを明らかにした。サービス能力と計算リソースは密接に関連している。データセンターの容量は、2023年の0.2GWから2024年の0.6GWへと増加し、2025年には1.9GWに達すると予想されている。3年間で9.5倍に増加する計算力の拡大は、ビジネス発展を直接的に促進している。
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WavJEPAは波形ベースの結合埋め込み予測アーキテクチャに基づく音声基礎モデルで、高度な意味表現学習を利用して音声単位またはタグレベルの表現学習の不足を解決します。多くの下流のベンチマークタスクで、最先端の時間領域音声基礎モデルを大幅に上回り、同時に必要な計算リソースを大幅に削減します。
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AHNは、高効率な長文脈モデリングに用いられる革新的なニューラルネットワークアーキテクチャで、損失のないメモリを固定サイズの圧縮表現に変換することで、TransformerとRNNの利点を結合し、長シーケンス処理において高効率な計算と正確な予測を実現します。
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NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2はNVIDIAが最初から訓練した大規模言語モデルで、推論および非推論タスク用に設計されています。Mamba2-Transformer混合アーキテクチャを採用し、多言語処理をサポートし、制御可能な推論能力を備え、ユーザーが思考予算を指定でき、商用アプリケーションやAIエージェントシステムで優れた性能を発揮します。
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これはCamemBERTベースのフランス語文章類似度計算モデルで、2つの文章間の意味的類似度スコアを予測します。
効率的なタスクマネージャーで、複数のファイル形式(Markdown、JSON、YAML)をサポートし、強力な検索、フィルタリング、組織化機能を提供します。最小限のツールの混乱と最大限のLLM予算効率を目的として設計されています。
Statsource MCPサーバーは、統計分析と機械学習による予測機能を提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、複数のデータソースの接続と多様な統計計算をサポートします。
Stay AIのMCPサーバーは、標準化されたツールとリソースを通じて物件管理システムAPIと相互作用するためのもので、物件検索、予約管理、価格計算などの機能をサポートします。
代数データ型(ADT)ベースのMCPカレンダー管理システムで、カレンダーイベントの作成、削除、修正、照会、分類管理、状態追跡、スタミナ消費の計算機能を提供し、関数型プログラミングを採用して型安全性と予測可能性を確保します。
CelestialMCPはClaude AI向けに設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、天体位置計算、昇降時間予測などの天文データ機能を提供します。
ふりかけは、MCP(モジュール化計算プラットフォーム)サービスを管理および実行するための使いやすいローカルCLIおよびAPIツールです。GitHubからMCPサーバーをダウンロード、設定ファイルを自動検出、完全なCLI機能を提供、TypescriptとJavascriptのMCPをサポートし、Pythonのサポートも予定されています。また、HTTP APIルート、プロセス状態管理(PM2を通じて)、ログ閲覧などの機能も提供し、MCPの管理と操作を簡素化することを目的としています。
ランチマネーMCPサーバーは、ランチマネーAPI用に設計されたローカルサービスで、AIアシスタントがモデルコンテキストプロトコルを通じてユーザーの財務データ(取引、カテゴリ、予算など)を管理できるようにします。
GNNEPCSAFT MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づく実装で、GNNePCSAFTツールの熱力学計算に使用されます。グラフニューラルネットワーク(GNN)を通じてePC - SAFTパラメータを予測し、純物質と混合物の密度、蒸気圧などの熱力学的性質の計算をサポートし、自動的にPubChemから分子データを取得します。
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