羅永浩は字節ジャンプドウが発表した豆包スマートフォンの「工学モデル」を称賛し、AIアシスタントが広く普及するというのは歴史的な必然であり、生活を完全に変えるものになると語った。彼はAIスマホを試みたことは画期的な進歩だと述べた。
サムスン電子は39歳のイ・ガンソクを新設されたNovaAI Labの初代責任者に任命し、会社のAI戦略革新を主導することとなった。イ・ガンソクはサムスン史上最年轻的な役員の一人で、豊富なAI研究の経験を持ち、今回の任命は会社の組織再編の一環である。
快手クェルンAIは2.6バージョンをリリースし、"音画同出"機能を実現しました。一度に画面、音声、サウンド効果および環境雰囲気を生成できるため、コンテンツ制作の効率が向上します。
テンセントの上級経営者によると、生成AIは映画制作を深く変革しており、来年の1年間はAI長編映画が登場する重要な時期となる。AIはショートビデオコンテンツの生産を加速するだけでなく、業界の権力構造を再構築し、映画業界を新たな芸術復興へと導くだろう。
Img Editorは高度なAI技術を利用して、無料で迅速に、無制限に専門レベルのAI画像を生成します。
無料のAI写真編集ツールで、背景や透かしを削除し、画質を向上させることができます。登録する必要はありません。
バイトダンスのSeedream 4.5 AIは4K映画レベルの視覚効果を提供でき、電子商取引や広告デザインに適しています。
古代の八卦風水の知恵と最先端のAI技術を結合して、住宅の風水レイアウトを最適化します。
Google
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1k
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Anthropic
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RinggAI
これは通話記録分析用に特別に開発された混合言語AIモデルで、ヒンディー語、英語、およびヒンディー語と英語の混合通話の文字起こし内容を処理できます。モデルはQwen2.5 - 1.5B - Instructをベースに微調整されており、強力な多言語理解と情報抽出能力を備えています。
prithivMLmods
Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUFは、Allen Institute for AIが開発したOlmo-3-7B-InstructモデルのGGUF量子化バージョンです。これは70億パラメータの自己回帰型言語モデルで、Tulu 2やUltraFeedbackなどのデータセットで教師付き微調整と直接的な嗜好最適化を行って訓練され、質問応答と指令の遵守において優れた性能を発揮します。
bartowski
これはai-sageのGigaChat3-10B-A1.8Bモデルを定量処理したバージョンで、llama.cppのimatrix定量技術を採用し、さまざまなハードウェア条件下でより効率的に動作します。モデルはロシア語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。
ubergarm
これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。
DevQuasar
これは ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 モデルの量子化バージョンで、一般の人々に無料で知識を取得する手段を提供することを目的としています。このモデルは大型言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。
evilfreelancer
これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。
VibeThinker-1.5Bは微博AIが開発した15億パラメータの密集型言語モデルで、Qwen2.5-Math-1.5Bをベースに微調整され、数学やアルゴリズムコーディングの問題に特化して設計されています。「スペクトルから信号への原理」のフレームワークを用いてトレーニングされ、複数の数学コンテストのテストでより大規模なモデルを上回り、トレーニングコストは約7800ドルで、最大約40kトークンの出力をサポートします。
ai-sage
GigaChat3-10B-A1.8BはGigaChatシリーズの対話モデルで、混合専門家（MoE）アーキテクチャに基づいており、合計100億のパラメータがあり、そのうち18億がアクティブなパラメータです。このモデルは、マルチヘッド潜在注意力と多トークン予測技術を採用しており、25.6万トークンの長文脈をサポートし、多言語対話と推論タスクで優れた性能を発揮します。
allenai
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。
GigaAM-v3はConformerアーキテクチャに基づくロシア語自動音声認識の基礎モデルで、2.2 - 2.4億のパラメータを持っています。これはGigaAMシリーズの第3世代モデルで、70万時間のロシア語音声データを使用してHuBERT - CTC目標で事前学習され、幅広いロシア語ASR分野で最先端の性能を提供します。
GigaChat3-10B-A1.8B-baseはGigaChatシリーズの基礎事前学習モデルで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータは100億、アクティブなパラメータは18億です。モデルはマルチヘッド潜在的注意機構（MLA）と多トークン予測（MTP）技術を統合し、推論時に高いスループットの利点を持ちます。
XiaomiMiMo
米モデルのエンボディメントモデル（MiMo-Embodied）は、強力なクロスエンボディメント視覚言語モデルであり、自動運転とエンボディメントAIタスクの両方で卓越した性能を発揮します。これは、この2つの重要な分野を結合した最初のオープンソースの視覚言語モデルであり、動的な物理環境における理解と推論能力を大幅に向上させました。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令式と思考式の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖思考に優れており、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。多段階訓練方式を採用しており、教師付き微調整、直接嗜好最適化、検証可能な報酬による強化学習が含まれます。
Olmo-3-7B-Think-DPOはAllen Institute for AIが開発した70億パラメータの言語モデルで、長い連鎖的な思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。このモデルは、教師付き微調整、直接的な嗜好最適化、検証可能な報酬に基づく強化学習などの多段階の訓練を経ており、研究や教育目的に特化して設計されています。
Olmo 3はAllen Institute for AI (Ai2)によって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規格があり、InstructとThinkの2種類のバリエーションがあります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、長い思考チェーン能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規格があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションに分かれています。このモデルは卓越した長鎖思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された全新型の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの2種類の規模があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖型の思考を用いて、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を向上させ、言語モデル科学の発展を推進することを目的としています。
Olmo 3 7B RL-Zero Mathは、Allen AIによって開発された、数学的推論タスクに特化して最適化された70億パラメータの言語モデルです。RL-Zero強化学習方法を用いて数学データセットで訓練され、数学的推論能力を効果的に向上させます。
Olmo 3 7B RL-Zero Mixは、Allen AIが開発した7Bパラメータ規模の言語モデルで、Olmo 3シリーズに属します。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、強化学習によって数学、コーディング、推論能力が最適化されています。
Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。
Inbox Zeroは、オープンソースのAIメールアシスタント兼クライアントで、ユーザーが効率的にメールを管理し、受信トレイをゼロにするのを支援します。
wcgwはMCPサーバープロジェクトで、シェルとコードエディターツールが統合されており、AIがローカルマシン上でコマンドを実行し、ファイルを読み書きし、コードを編集するなどの操作ができます。アーキテクトモード、コード作成モードなどの複数のモードを提供し、タスクチェックポイント保存、ターミナル対話、構文チェックなどの機能をサポートしており、コード開発、問題解決などのシーンに適しています。
SupermemoryはAI駆動の記憶エンジンで、個人データを統合することでLLMにコンテキスト知識を提供し、情報のスマートな管理と検索を実現します。
Solana Agent Kitは、AIエージェントをSolanaプロトコルに接続するためのオープンソースツールキットで、60種類以上のブロックチェーン操作をサポートします。
Refact AgentはオープンソースのAIプログラミングアシスタントで、多言語のコード生成、デバッグ、最適化をサポートし、主流の開発ツールと統合し、ローカルにデプロイでき、スマートなコード補完とコード解釈機能を提供します。
HiveChatは中小チーム向けに設計されたAIチャットアプリで、複数の大規模モデルサービスプロバイダーをサポートし、グループ管理、トークン制限、サードパーティログインなどの機能を提供します。
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
PG - MCPは、PostgreSQLデータベース用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す。AIエージェントがデータベースを発見、接続、クエリ、および理解するためのAPIを提供し、複数のデータベース接続、豊富なディレクトリ情報、およびクエリ実行計画分析機能をサポートします。
Repomixは、コードベースをAIに適した形式にパッケージ化するツールで、ローカルおよびリモートリポジトリの処理をサポートし、コード圧縮、セキュリティチェック、および複数の出力形式を提供します。
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
BrowserTools MCPは強力なブラウザ監視と相互作用ツールで、Chrome拡張機能とローカルサーバーを通じてAIによるブラウザのスマートな分析と操作を実現します。
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
Pylanceの未解決のインポート警告を解決するドキュメント
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
Sail は、ストリーム処理、バッチ処理、および計算集約型（AI）ワークロードを統一することを目的としたプロジェクトで、Spark SQL と Spark DataFrame API の代替手段を提供し、シングルマシンと分散環境の両方をサポートします。
MCPプロトコルに基づくAI駆動のブラウザ自動化サーバーで、自然言語によるウェブページ操作と深度ウェブ調査をサポートします。
Stripe Agent Toolkitは、複数のAIエージェントフレームワーク（OpenAI、LangChain、CrewAIなど）とStripe APIの統合をサポートするツールキットで、PythonとTypeScriptをサポートし、支払い関連の操作を簡素化します。
OpenDiaはオープンソースのブラウザ拡張ツールで、AIモデルが直接ユーザーのブラウザを制御でき、既存のログイン状態、ブックマークなどのデータを利用して自動化操作を行います。複数のブラウザとAIモデルをサポートし、プライバシー保護に配慮しています。
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