シリコンフォトニクス新興企業Ayar Labsが5億ドルのE輪資金調達を完了。Neuberger Berman主導、NVIDIAやMediaTekなどが参加。CPO技術の量産加速を目指す。NVIDIAは前日にフォトニックネットワーク企業へ40億ドル出資しており、光相互接続分野への積極的展開を示している。....
OpenAIとCommon Sense Mediaが提携し、カリフォルニア州で『親と子どもの安全なAI法』の投票イニシアチブを推進。未成年者向けAI保護基準の統一化を目指し、開発者に年齢確認技術の導入と18歳未満への厳格な保護を義務付ける。....
スタンフォード大学とCommon Sense Mediaの報告によると、AIチャットボットは青少年のメンタルヘルス相談に不適切です。主要AIは信頼できる感情サポートを提供できず、専門家の助けを求めるよう推奨しています。....
最近ニューヨークで開催されたAIサミットで、グーグルの幹部は、検索結果にAI要約を使用する取り組みを擁護しました。Penske Media Corporationが提訴した件に対して、マッカム・エリクソン副社長が応答し、ユーザーのニーズが従来の「10個の青いリンク」からAIによって生成される文脈に基づく要約へと移行していると述べました。図のソース:画像はAIにより生成され、画像のライセンス提供元はMidjourneyです。
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Breeze ASR 25は、Whisper-large-v2を微調整した高度な自動音声認識モデルで、台湾普通話と普通話 - 英語のコード切り替えシナリオの認識能力を特別に最適化しています。
mediainbox
Qwen2.5-14B大規模言語モデルを基にしたGPTQ量子化バージョンで、英語とスペイン語のテキスト生成タスクをサポート
litert-community
これはQwen2.5-0.5B-InstructモデルのLiteRT最適化バージョンで、モバイルデバイスへのデプロイに特化して最適化されています。このモデルは複数の量子化バリエーションを提供し、LiteRTフレームワークとMediaPipe LLM推論APIを通じてAndroidデバイスでの効率的なデプロイをサポートします。
kadirnar
これはMediaSpeechデータセットで訓練されたアラビア語モデルです。具体的な用途と機能については、より多くの情報が必要です。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bの複数のバリエーションを基に、LiteRTフレームワークとMediaPipe LLM推論APIに適合し、Androidプラットフォームにデプロイ可能です。
onnx-community
横向き画像に特化して最適化された、ONNX形式の軽量ポートレート分割モデルです。
portugueseNLP
実在の欧州ポルトガル語データに基づいて訓練された初の医学言語モデルで、医学的固有表現認識タスクに特化しています。
実在の欧州ポルトガル語医療データに基づいて訓練された初の医学言語モデルで、固有表現認識タスクに特化しています。
初の、実際のヨーロッパポルトガル語データを基に訓練された公開可能な医療言語モデル
Breeze-7B-InstructはMistral-7Bを基に構築された繁体中国語最適化言語モデルで、指示追従タスク向けに設計されており、Q&Aやマルチターン会話などのシナリオをサポートします。
Vincent-luo
これはMediaPipeの手のキーポイントを使用して制御するControlNetモデルで、Stable Diffusion v1-5アーキテクチャに基づいており、画像生成タスクに適しています。
ckip-joint
繁体中国語強化をサポートするBLOOM言語モデル、MediaTek研究所、中央研究院、国家教育研究院が共同開発
AI-Sweden-Models
GPT-SW3は、AI SwedenがRISEおよびWASP WARA for Media and Languageと共同で開発した大規模事前学習Transformer言語モデルで、北欧言語と英語を含む3200億トークンのデータセットで訓練され、多言語テキスト生成とプログラミングコード生成をサポートしています。
mediabiasgroup
これは弱ラベル事前学習に基づくメディアバイアス検出モデルで、文レベルのメディアバイアス分類のためにファインチューニングされています。
ccdv
LSG技術に基づくBART-baseモデルで、長文要約タスク向けにMediaSumデータセットでファインチューニングされ、4096長のシーケンス処理をサポート
MCP Mediatorは、Javaベースのモデルコンテキストプロトコル(MCP)メディエーターの実装で、MCPクライアントとサーバー間のシームレスな統合を提供し、効率的な通信とツールの実行をサポートします。プロジェクトには核心モジュール、サンプル、および複数のサービス統合が含まれ、アノテーションを使用して既存のコードを迅速にMCPサービスに変換でき、複数のサーバーを代理する機能も備えています。
MediaCrawler MCPサービスは、ソーシャルメディアクローラーをAIアシスタントが直接呼び出せる標準化されたツールにアップグレードし、多プラットフォームのデータ取得をサポートし、ログインの外部化、ブラウザの再利用、構造化出力などの特性を備えています。
Google Gemini AIに基づくMCPサーバーで、画像、音声、ビデオ認識機能を提供し、複数の伝送方式とクライアント統合をサポートします。
ウィキペディアAPIとシームレスにやり取りできるMCPサーバーで、ウィキ内容の検索と取得をサポートし、複数のウィキサイトに対応しています。
MCPプロトコルを介してffmpegとやり取りするメディア処理サービス
YARRは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づく自ホスト型メディアテクノロジースタックサーバーで、LLMによるインテリジェントな自動化と自然言語制御を実現し、従来のAPIアクセスもサポートしています。
Media Gen MCPは、TypeScriptとMCP規格に厳密に従ったサーバーで、OpenAIとGoogleのAIモデルを使用して画像とビデオを生成および編集することに特化しています。画像生成/編集、ビデオ作成/リミックス、ファイル取得と処理などの一連のツールを提供し、インテリジェントなリソースリンクとインライン出力をサポートし、さまざまなMCP互換クライアントに適しています。
FastMCPフレームワークに基づくマルチメディアメタデータ管理サーバーで、RESTful APIインターフェースを提供します
広告マーケティング業界のメディアキットPDFファイルの重要な内容を解析するプロジェクトで、MCPサービスを統合することで自動化処理を実現します。
AIベースのAvid MediaCentral CTMSインテリジェントアシスタントで、自然言語対話インターフェースを提供し、PAM/MAMシステムの閲覧とOAuth2認証をサポートします。
大規模言語モデルクライアントが任意のMediaWikiウィキとやり取りできるようにするMCPサーバーで、ページの作成、取得、検索などの機能を提供します。
概要:MCPサーバーは中間層であり、AIエージェントに現在存在するサービス、API、およびデータソースを通知します。これにより、AIエージェントはServerが提供する情報に基づいて特定のサービスを呼び出すかどうかを決定し、Function Callingを通じて関数を実行することができます。
MediaWikiおよびWikiBase APIとやり取りするためのカスタムMCPアダプターで、MediaWikiページの内容の取得と編集をサポートします。