現代自動車は東京ロボットショーでAIを搭載した移動ロボット「MobED」を発表しました。2026年上半期に量産を開始する予定で、ベーシック版とプロフェッショナル版を展開します。この4輪プラットフォームは配達、山岳支援、ビデオ撮影、ゴルフセレモニーアシスタントなど、多様なタスクに対応し、柔軟な応用可能性を示しています。
IBMのCEOはAIデータセンターへの巨額な投資のリターンに疑問を投げかけ、現在の建設コストが高額で、グローバルな演算力の約束が膨大であることを指摘し、投資の効果を慎重に評価する必要があると示唆している。
Marvell Technologyがスタートアップ企業Celestial AIを最大55億ドルで買収。光インターコネクト技術を獲得し、AIデータセンター市場での競争力を強化、NVIDIAやBroadcomに対抗。....
NVIDIA幹部はAIバブル論に対し、世界のAIインフラ転換は初期段階であり、同社の優位性は堅調と反論。新チップは既存設備の代替ではなく、データセンターの計算能力増強向けで、需要拡大を示唆。....
無料のAIジェネレーターセンター、50種類以上のモデルで画像、ビデオ、音楽をオンラインで作成できます。
AIを利用して瞬時に魅力的なサンタクロースのビデオを作成でき、祝祭用のコンテンツや個人的なメッセージに最適です。
高品質なAIインターフェースサービスを提供し、さまざまなAIモデルをサポートします。セキュリティと安定性が確保されています。
Vivgridは開発者やスタートアップ企業が観測性とセキュリティ保護を備えたAIエージェントを構築、デプロイするのを支援します。
Google
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Bytedance
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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。
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。
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。
DakkaWolf
Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。
Olmo 3は、Allen Institute for AI (Ai2)によって開発された全く新しい32Bパラメータの言語モデルファミリーで、Base、Instruct、Thinkなどのバリエーションが含まれています。このモデルはDolma 3データセットを基に訓練され、65,536の長文脈処理をサポートし、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。モデルは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンスに従っています。
Olmo-3-7B-Think-SFTはAllen Institute for AIが開発した7B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Dolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで後続の学習が行われています。
unsloth
Granite-4.0-MicroはIBMが開発した30億パラメータの長文脈指令モデルで、Granite-4.0-Micro-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの指令データセットと内部合成データセットを使用しており、指令の遵守とツール呼び出し能力が強化されており、多言語タスクをサポートし、各分野のAIアシスタントの基礎モデルとして使用できます。
xreborn
これはAI Toolkitを基に訓練されたLoRAモデルで、画像から動画への変換タスクに特化しています。モデルはQwen/Qwen-Imageベースモデルを基に訓練され、creativeml-openrail-mライセンスを使用しています。
neuphonic
NeuTTS Airは世界初の即時音声クローン機能を備えた超リアルな端側テキスト読み上げ（TTS）言語モデルです。0.5Bパラメータの大規模言語モデルの骨格をベースに構築され、ローカルデバイスに自然な音声、リアルタイム性能、組み込みセキュリティ、話者クローン機能をもたらします。
NeuTTS Airは世界初の即時音声クローニング機能を備えた超リアルなデバイス端テキスト音声変換（TTS）言語モデルです。0.5Bの大規模言語モデルのバックボーンネットワークをベースに構築され、ローカルデバイスに自然な音声、リアルタイム性能、組み込みセキュリティ機能、話者クローニング機能をもたらします。
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された全く新しい7Bパラメータの言語モデルシリーズで、Transformerアーキテクチャに基づき、Dolma 3データセットで訓練され、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。モデルはBase、Instruct、Thinkなどの複数のバリエーションを提供し、最大65,536の文脈長をサポートします。
UsefulSensors
Moonshine Tinyは、Moonshine AI（旧有用センサー会社）によって開発された軽量のベトナム語自動音声認識モデルで、たった27Mのパラメータしか持たず、リソース制限のあるプラットフォーム向けに設計されており、FleursとCommon Voice 17のデータセットで優れた性能を発揮します。
kurakurai
Luth-LFM2-700Mは、Liquid AIのLFM2-700Mモデルをフランス語で微調整したバージョンです。このモデルはLuth-SFTデータセットで訓練され、フランス語の命令遵守、数学、一般知識の推論能力が大幅に向上し、同時に元の英語能力を維持しています。
Luth-LFM2-350Mは、Liquid AIと共同開発されたフランス語最適化言語モデルで、LFM2-350MをベースにLuth-SFTデータセットでフランス語の微調整を行っています。このモデルは、英語能力を維持しながら、フランス語の命令遵守、数学的推論、一般知識の質問応答能力を大幅に向上させています。
facebook
DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用視覚基礎モデルで、微調整することなく幅広い視覚タスクで専用の最先端モデルを上回ります。このモデルは自己教師付き学習方式を採用し、高品質の密集特徴を生成し、画像分類、セグメンテーション、深度推定などの様々なタスクで優れた性能を発揮します。
DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用ビジュアル基礎モデルで、微調整を行わずにさまざまなビジュアルタスクで専用の最先端モデルを上回ることができます。このモデルはVision Transformerアーキテクチャを採用し、16.89億枚のウェブ画像で事前学習されており、高品質の密集特徴を生成でき、画像分類、セグメンテーション、検索などのタスクで優れた性能を発揮します。
gabriellarson
Foundation-Sec-8B-Instructは、ネットワークセキュリティアプリケーション向けに設計された80億パラメータの指令微調整言語モデルです。Llama-3.1-8Bアーキテクチャに基づいており、優れた指令追従能力とネットワークセキュリティの専門知識を備え、ローカルデプロイメントをサポートしています。これにより、組織はAIセキュリティツールを構築し、クラウドサービスへの依存を減らすことができます。
Keltezaa
AiGirl_IIは、black-forest-labs/FLUX.1-devをベースに構築されたテキストから画像を生成するモデルで、LoRA技術とDiffusersライブラリを組み合わせて、特定のスタイルの画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはCC BY-NC-ND 4.0ライセンスを採用しており、非商用用途に適しています。
Mungert
Granite Guardian 3.2 5BはIBMが開発したAIリスク検出モデルで、プロンプトと応答に含まれるさまざまなセキュリティリスクを検出するために特別に設計されています。このモデルはIBMのAIリスクマップに基づいており、危害、社会的偏見、脱獄、暴力などのさまざまなリスクタイプを識別でき、企業レベルのAIセキュリティ監視に重要なツールです。
kshitijthakkar
LoggenixMoE133Mは、軽量な混合専門家（MoE）因果言語モデルで、総パラメータ数は133M、アクティブなパラメータ数は80Mです。このモデルは、根本原因分析、コード生成、推論タスクを含むカスタムデータセットでゼロから学習され、エージェント能力の特殊なトークンをサポートし、エッジデバイスへのデプロイと専門的なAIエージェントの構築に適しています。
DeeboはAIデバッグアシスタントで、自動調査とマルチスレッドワークフローにより、コードエラーの解決プロセスを加速し、開発効率を向上させます。
AIワークフローにshadcn/uiコンポーネントの統合を提供するMCPサーバーで、React、Svelte、Vueフレームワークをサポートし、コンポーネントのソースコード、使用例、メタデータへのアクセス機能を備えています。
デスクトップコマンダーMCPは、Claudeデスクトップアプリケーションがターミナルコマンドを実行し、ファイルシステムを管理できるAIアシスタントツールです。コードの検索、編集、プロセス管理、リモートファイルの読み取りなどの機能をサポートします。
iMCPはmacOSアプリで、AIを通じてユーザーのデジタル生活をつなぎ、Claude DesktopなどのクライアントとModel Context Protocol (MCP)プロトコルでやり取りでき、カレンダー、連絡先、位置情報、地図、メッセージ、リマインダー、天気などの多様な機能を提供します。
これはWeb3モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの精選リストで、チェーンのやり取り、取引、DeFi、市場データ、ツール、ソーシャルなどの複数のカテゴリをカバーしています。MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルで、AIアプリケーションのUSB - Cポートのようなものです。DeMCPは最初の分散型MCPネットワークで、エージェントに独自開発およびオープンソースのMCPサービスを提供し、暗号通貨による支払いをサポートし、TEEとブロックチェーンレジストリを組み合わせてMCPのセキュリティと信頼性を再定義しています。
Framelink Figma MCPサーバーは、AIプログラミングツール（Cursorなど）にFigmaのデザインデータへのアクセスを提供するサーバーで、Figma APIのレスポンスを簡素化することで、AIがデザインからコードへのワンクリック変換をより正確に行えるように支援します。
Awesome MCP Serversは、包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの集合で、7158個のMCPサーバーがAI統合、アートメディア、ブラウザ自動化、クラウドサービス、データベース、開発者ツール、ファイルシステム、金融、ゲーム、ハードウェア、医療、インフラストラクチャ、知識管理、位置マップ、マーケティング、監視、マルチメディア処理、オペレーティングシステム、プロジェクト管理、科学研究、セキュリティ、ソーシャルメディア、旅行交通、ユーティリティツール、バージョン管理など33のカテゴリに分けられています。
automcpは、既存のAIエージェントフレームワーク（CrewAI、LangGraphなど）を簡単にMCPサーバーに変換し、標準化されたインターフェースでアクセスできるツールです。複数のフレームワークの適合とデプロイをサポートし、迅速な起動と設定機能を提供します。
Apple Doc MCPは、Apple開発者ドキュメントへの直接アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバで、AIプログラミングアシスタントに統合され、スマート検索、フレームワークブラウジング、詳細なドキュメント取得をサポートします。
DB MCP Serverは、マルチデータベースをサポートするサーバーで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、AIアシスタントに構造化されたデータベースアクセス機能を提供します。MySQLとPostgreSQLをサポートし、複数のデータベースに同時に接続でき、専用ツールを自動生成し、明確なアーキテクチャ設計に準拠しています。
Odoo MCPサーバーは、Odoo ERPシステムとの統合を実現するミドルウェアで、Model Context Protocolを通じてAIアシスタントがOdooのデータと機能にアクセスし操作できるようにします。
DB MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したマルチデータベースサーバーで、AIアシスタントが構造化された方法で複数のデータベースにアクセスする機能を提供します。
Cursor IDEのSQLiteデータベースにアクセスするためのMCPサーバーで、AIアシスタントがプロジェクトデータ、チャット履歴、エディタ情報を探索できます。
Agentify Componentsは、Reactコンポーネントにセマンティックメタデータを追加するフレームワークで、AIシステムや自動化ツールがコンポーネントの機能を理解できるようにします。デコレータを使用してコンポーネントに標準化された説明を追加し、MCPサーバーの設定を生成し、コンポーネントとAIモデルの対話を実現します。
DexPaprika MCPは、AIアシスタント（Claudeなど）に暗号通貨とDEXデータのAPIアクセスを提供するサーバーで、設定なしでリアルタイムデータを取得できます。
LangGraphベースのエージェントツールで、ユーザーがAIを通じて画像を生成し、ストーリーブロックチェーン上のIP資産として登録するのを支援します。画像生成、IPFSアップロード、メタデータ作成、ライセンス条項の交渉、ブロックチェーン登録までの全プロセスを含みます。
PowerPlatform MCPサーバーは、PowerPlatform/Dataverseのエンティティとレコードへのスマートなアクセスを提供するツールで、メタデータ探索、関係マッピング、およびAI支援クエリ構築をサポートしています。
AWSセキュリティMCPは、モデルコンテキストプロトコルに基づくサービスで、AIアシスタントが自然言語クエリを通じてAWSインフラストラクチャのセキュリティ問題を自主的にチェックして分析できます。IAM、EC2、S3などの複数のAWSセキュリティサービスをサポートし、セキュリティ提案と脅威モデリングレポートを提供します。
ClaudeなどのAIアシスタントに最適化された、精選されたModel Context Protocol (MCP)サーバーのリストです。ファイルアクセス、データベース接続、API統合などのサービスを提供し、AIの機能を拡張します。
このプロジェクトは、Node.jsベースのMCPサービスアーキテクチャを展示しており、バックエンドAPIサービス、MCPサーバー、およびクライアントAIチャットボットが含まれています。MCPサーバーはAPIアクセス方法を標準化し、クライアントはMCP機能を統合することでカスタムデータストレージ機能を実現しています。
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