IBMがGranite4.0 Nano AIモデルを発表。パラメータ数350万~15億で、ノートPCやブラウザでローカル実行可能。クラウド不要で、一般ハードウェアやエッジデバイスでの開発を促進。....
OpenAI共同創業者Andrej Karpathy氏は、現在のAIエージェントの知能レベルが低く、マルチモーダル機能不足、PC操作・継続学習不能、記憶・認知能力の限界など、ユーザーニーズに対応できないと批判。....
Windows 11にCopilotを統合し、生成AI機能を追加。音声制御や画面分析でPC操作を革新。....
OpenAIとボードコンは10キロワットのAIアクセラレーターを開発しており、市場需要に対応するための計算能力を向上させている。OpenAIはチップの設計を担当し、ボードコンはイーサネットやPCIeなどのネットワーク部品を提供し、役割分担によって開発効率を高めている。
Framework Desktopは、AMD Ryzen? AI Max 300シリーズプロセッサに対応した、ミニサイズの高性能デスクトップPCです。強力なAIとゲーム性能を備えています。
GLM-PCは、CogAgentビジョン言語大規模モデルを基盤としたコンピューターインテリジェンスで、パソコン操作体験の向上を目指しています。
Windows PCまたはApple Mac上のAI推論エンジンの性能を評価するためのベンチマークテストツールです。
NVIDIAのAIアシスタント。GeForce RTX AI搭載PCユーザー向けに、最適化と制御機能を提供します。
pcuenq
PaddleOCR-VL-0.9Bは、PaddlePaddleフレームワークに基づいて開発されたビジョン言語モデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルはPaddlePaddleの公式バージョンを再現し、画像からテキスト内容を抽出および認識することができます。
NexaAI
OmniNeuralは、世界初のニューラル処理ユニット(NPU)用に特別に設計された全マルチモーダルモデルで、テキスト、画像、音声をネイティブに理解し、PC、モバイルデバイス、自動車、IoT、ロボットなどの様々なデバイスで動作します。
Zeta-LLM
Zeta 2は約4.6億パラメータの小型言語モデル(SLM)で、コンシューマー向けPCで慎重に構築され、複数の言語をサポートしています。
TencentBAC
テンセントPCG基礎アルゴリズムセンターによってファインチューニングされたマルチモーダル言語モデルで、Qwen2.5-VL-3B-Instructを基に最適化され、同規模モデルにおいて複数のマルチモーダル推論ベンチマークで最先端の性能を実現
視覚Transformer(ViT)ベースの画像特徴モデルで、自己教師ありDINOv2手法を用いてLVD-142Mデータセットで事前学習済み。
Efficient-Large-Model
Sanaは最大4096×4096解像度の画像を効率的に生成できるテキスト-to-画像フレームワークで、ノートPCのGPU上で高解像度・高品質かつテキストと画像の強力な整合性を持つ画像を迅速に合成できます。
Sanaは高解像度画像を効率的に生成するテキストから画像へのフレームワークで、最大4096×4096解像度の画像生成をサポートし、ノートPCのGPU上で高速に動作します。
3587jjh
ピクセル単位分類により計算リソースを適応的に割り当てる効率的な画像超解像手法
Gemmaトークナイザーの複製で、トークンアクセス不要のCI/テストシナリオ用
Pclanglais
T5-smallアーキテクチャをファインチューニングしたテキスト処理モデルで、特定タスクのテキスト生成と変換に特化
PCS
SparrowはDonut MLベースモデルを請求書データで微調整した文書データ抽出ツールで、企業文書におけるDonutの性能検証を目的としています。
webbigdata
GoogleのGemma-2モデルを基にした日英/英日ニューラル機械翻訳モデルのggufフォーマット版、GPUなしのPCで動作可能
Stable-Diffusion-xlをファインチューニングしたテキストから画像を生成するモデルで、1928年のオリジナルデザインのミッキーマウス及び関連キャラクター画像の生成に特化しています。
MonadGPTは17世紀の言語スタイルに基づいて微調整された対話モデルで、初期近代英語、フランス語、ラテン語の表現方法をシミュレートします。
『タンタンの冒険』125枚の漫画コマ割りで微調整されたStable-Diffusion-xlバージョン。タンタン、スノーウィ(ミルー)、ハドック船長などのクラシックキャラクターを生成可能。
pczarnik
HerBERTモデルをファインチューニングしたポーランド語固有表現認識モデルで、人物、場所、組織の3種類のエンティティを認識可能
Stable Diffusion v1-5をベースに訓練されたLoRAアダプター重みで、ポケモンスタイルの画像生成に特化しています。
pcernuta
このモデルはConvNeXt-Tinyアーキテクチャを基に、ソーセージ(klobasa)画像データセットで微調整された視覚分類モデルで、精度は89.58%を達成
潜在拡散モデルに基づくテキストから画像を生成するシステムで、高解像度画像の合成と編集をサポート
prithivida
BERT-LARGEアーキテクチャに基づく特許テキスト処理モデル。PCAで埋め込み次元を圧縮し、ストレージ効率を最適化
Illumio MCPサーバーは、Illumioポリシー計算エンジン(PCE)との対話インターフェースを提供するサービスで、対話型AIを通じた負荷管理、タグ管理、トラフィック分析をサポートします。
SharkMCPはWireshark/tsharkに基づくネットワークパケットキャプチャと分析のMCPサーバーで、AIアシスタントにネットワークトラフィック分析機能を提供し、リアルタイムパケットキャプチャ、PCAPファイル解析、SSL/TLS復号化などの機能をサポートします。
PC版微信のMCPサービス機能を実現し、設定ファイルでPython仮想環境とスクリプトのパスを指定します。
KiCAD MCPは、AI支援によるPCB設計を実現するプロトコルツールで、自然言語でKiCADソフトウェアを制御して回路基板の設計を行います。
SharkMCPはWireshark/tsharkに基づくネットワークパケットキャプチャと分析のMCPサーバーで、AIアシスタントにネットワークセキュリティ分析、トラブルシューティング、パケットチェック機能を提供し、非同期パケットキャプチャ、PCAPファイル分析、SSL/TLS復号化などの機能をサポートしています。
PC用MCPサービスで、天気検索、システム制御、ブラウザ検索、画面キャプチャ機能を提供します。
mcpcapはPythonベースのモジュール式MCPサーバーで、PCAPネットワークキャプチャファイルの分析に特化しています。DNS、DHCP、ICMPなどのプロトコルの専用分析ツールを提供し、ローカルファイルパスとリモートURLをサポートし、ファイルをアップロードする必要はなく、構造化されたJSON応答を通じてLLMにネットワークトラフィック分析機能を提供します。
KiCad MCP Serverは、KiCad用のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーで、自然言語を使ってKiCadプロジェクトとインタラクションでき、プロジェクト管理、PCB分析、BOM管理などの機能を提供します。
KiCAD MCPはAIによるPCB設計を実現するプロトコルプロジェクトで、自然言語でKiCADソフトウェアを制御して回路基板の設計、部品配置、配線などの操作を行います。
このプロジェクトは、MCPプロトコルに基づく個人コンテキスト管理サーバーを実装しており、ユーザーの個別化データを保存および更新するために使用されます。これにより、AIアシスタントが会話間で記憶を保持し、個別化サービスを提供できるようになります。
PCMはMCPベースの逆エンジニアリングツールで、IDA統合、メモリ分析などの機能を提供します。
このプロジェクトは、Planning Center Online APIとMCPサーバーを統合することで、ユーザーが自然言語でPlanning Centerのデータをクエリし、操作する機能を実現します。
Illumio MCPサーバーは、Illumioポリシー計算エンジン(PCE)とのインターフェースを提供するサービスで、プログラムによるワークロード、ラベル、トラフィック分析の管理をサポートします。
View Control MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)を実装したサーバーで、AIアシスタントがJSON - RPC 2.0プロトコルを通じてローカルPCのマウス、キーボード操作、画面キャプチャなどの機能を制御できるようにします。Claude DesktopやCursorなどのMCPクライアントとの統合をサポートしています。
JLCPCB部品MCPサーバーは、ユーザーがJLCPCBのPCBAサービスに互換性のある部品を検索するためのサーバープロジェクトで、高速検索、使いやすいインターフェイス、最新の部品データを提供します。
Microsoft Graph APIに基づくAzureクラウドPC管理サーバーで、ユーザーリストの照会、クラウドPCの管理(再起動、名前変更、トラブルシューティングなど)機能を提供します。