MozillaとAnthropicが協力し、Claude AIを活用して14日間でFirefoxの脆弱性100件以上（うち重大なもの14件）を発見・修正。Anthropicの新AI手法がセキュリティ分野での可能性を示した。....
AnthropicとMozillaがClaude Opus 4.6モデルでFirefoxのセキュリティ監査を実施。わずか2週間で22件の脆弱性を発見し、うち14件は高リスク。これはMozillaが年間修復する高リスク脆弱性の5分の1に相当し、AIコード監査の高い有効性を示した。....
Mozillaはファイアフォックスブラウザの148バージョンをリリースしました。新たに「AIコントロール」パネルが追加され、ユーザーはAI機能を無効にしたりカスタマイズしたりできるようになります。これによりプライバシーやブラウジングの簡潔性が向上します。また、新バージョンでは内蔵翻訳機能が強化され、繁体中国語とベトナム語の相互翻訳をサポートしています。
MozillaはFirefox 148.0バージョンにおいて、AIオフスイッチ機能を追加した。これにより、ユーザーはすべての組み込みAI機能を完全にオフにできるようになり、選択権をユーザーに返還する。この施策は、ブラウザがAIプラグインを過度に統合することによる混乱に対処するためであり、他のメーカーがAI機能を積極的に導入する傾向とは対照的である。
AIアシスタント。ウェブページの内容を迅速に要約し、プライバシーを保護します。
Mozilla.aiは、信頼できるオープンソースの人工知能エコシステムを構築するスタートアップ企業とコミュニティです。
Mozilla
Qwen3はQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げました。
Qwen3-4BはQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、128kコンテキストウィンドウと100以上の言語をサポートし、推論、指示追従、エージェント能力において優れた性能を発揮します。
Qwen3はQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、0.6Bパラメータの密モデルを提供し、推論、指示追従、代理能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げています。
Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンソースモデルシリーズで、Gemini技術を基盤としており、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。
GemmaはGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Geminiと同じ研究技術に基づいて構築されています。llamafileバージョンはMozillaによって実行可能ファイルとしてパッケージ化されており、マルチプラットフォームでの利用が容易です。
mozilla-ai
これはフランス語データセットでファインチューニングされたWhisper-small音声認識モデルで、単語誤り率がベースラインモデルに比べて6.793ポイント低下しています。
YOLOv11ベースの物体検出モデルで、衛星画像からプールを検出します。
Mozilla Common Voiceデータセットの35141個のガリシア語サンプルでファインチューニングされたWhisper-small音声認識モデル
これはopenai/whisper-smallモデルをギリシャ語音声認識タスク向けにファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデルで、Mozilla Common Voice 17.0データセットの3620のギリシャ語サンプルを使用してトレーニングされました。
DistilBART-CNN-12-6はBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスク専用に設計されており、より小さなモデルサイズと高い推論効率を実現しています。
dvislobokov
OpenAI Whisper Large V3 Turboを基に最適化したロシア語自動音声認識(ASR)モデル、Mozilla Common Voice 17ロシア語データセットでファインチューニング
VIT画像エンコーダーと蒸留版GPT-2テキストデコーダーを基にした視覚言語モデルで、画像説明生成タスクに使用
bangla-speech-processing
これはWhisper smallアーキテクチャに基づくベンガル語自動音声認識モデルで、約400時間のMozilla Common Voiceデータセットでファインチューニングされ、単語誤り率4.58%を達成
qanastek
このモデルは、openai/whisper-tinyをmozilla-foundation/common_voice_11_0 frデータセットで微調整したバージョンで、フランス語音声認識タスクに特化しています。
tonyalves
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをMozilla Common Voiceポルトガル語データセットでファインチューニングした自動音声認識モデル
jfreiwa
Mozilla Common Voice 6.1、ドイツ語ウィキペディア音声コーパスおよびm-ailabsコーパスで訓練されたドイツ語ASRモデル、単語誤り率7.24%
mattchurgin
これはwav2vec2アーキテクチャに基づく小型のランダムなロバスト性を持つモデルで、MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ABデータセットでファインチューニングされ、自動音声認識タスクに使用されます。
ghofrani
このモデルはMozilla Common Voice 7.0ペルシア語データセットでファインチューニングされた自動音声認識(ASR)モデルで、ペルシア語音声からテキストへの変換タスク専用です。
sammy786
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1bをMOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - csデータセットでファインチューニングしたチェコ語自動音声認識モデルです。
jsnfly
これはMOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0ドイツ語データセットでトレーニングされた自動音声認識エンコーダ-デコーダモデルで、Wav2Vec2とGPT2アーキテクチャの利点を組み合わせています。
PythonベースのMCPサーバーで、Mozilla Readabilityアルゴリズムを使用してウェブページの内容を抽出し、最適化されたMarkdown形式に変換します。
このプロジェクトはMozilla ReadabilityアルゴリズムのPython実装で、MCPプロトコルを介してウェブページの内容を抽出して変換するサービスを提供し、ウェブページの内容をLLMで処理しやすいMarkdown形式に変換します。
SuperFetch MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルに基づくウェブページコンテンツ抽出ツールで、ウェブページをスマートに取得し、Mozilla Readabilityを使用して読みやすいコンテンツを抽出し、AIに適したJSONLまたはMarkdown形式で返します。構造化されたコンテンツブロック、組み込みキャッシュ、セキュリティ保護をサポートしています。
PythonベースのMCPサーバーで、Mozilla Readabilityアルゴリズムを使用してウェブページ内容を抽出し、最適化されたMarkdown形式に変換し、LLM処理に適しています。
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