中国科学院は4月28日、北京で「磐石100」モデル体系を発表。数学、物理、材料、天文、環境、空天、地理、生命科学の8分野をカバーする学科大モデル集群を構築。AI for Scienceが単発的な探索から協調的で効率的なプラットフォーム型イノベーションへと移行し、中核基盤がアップグレード、3つの機能で全方位的に支援する。....
中国科学院は4月28日、「磐石100」モデル体系を発表。これは中国のAI for Scienceが単独探索から体系化イノベーションへと進んだことを示す。同体系は「磐石」科学基礎大モデルを基盤とし、数学、物理学、材料科学、生命科学など8つの重点学科をカバーするモデル群を構築。数智化された科学研究プラットフォームを形成し、基礎から応用までの完全な技術アーキテクチャを実現する。....
DeepSeek V4の中国語大モデル評価において、Proバージョンは70.98点で再び国内一位に輝き、Flashバージョンは68.82点でその後を追った。評価内容は数学推論、科学推論、コード生成、エージェントタスク計画、指示遵守および幻覚制御の6つの次元をカバーし、国産オープンソースモデルの技術的突破を示している。
韓国政府がGoogle傘下のDeepMindとAIの共同研究、人材育成、責任ある利用に関する覚書を締結。5月に国立科学AI研究センターを開設し、生物、気象、気候など8分野の技術革新を目指す。....
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FLUX.2 [dev] は320億のパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーモデルで、画像生成、編集、および合成タスクに特化しています。このモデルは、テキストから画像への生成、単一参照編集、および多参照編集においてリーディングレベルであり、微調整なしでキャラクター、オブジェクト、およびスタイルの参照を実現し、個人、科学、および商業用途をサポートします。
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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。
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これはClaude Sonnet 4.5の推論データセットを基に訓練された300億パラメータの大規模言語モデルで、高難度の推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮します。
これはQwen3 30B A3Bモデルをベースに、Claude Sonnet 4.5の高い推論難易度のデータセットで訓練された蒸留モデルです。このモデルは複雑な推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮し、強力な論理推論能力を持っています。
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。
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これはセントシモン大学の科学技術学部の学生向けに設計された微調整AIモデルで、TecnoTimeアプリケーションに統合され、学生が学習の組織性を維持し、学術的な継続性を向上させるのを助け、構造化された通知と激励メッセージを通じて学習習慣を強化します。
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metatune-gpt20bは、自己改善能力を持つ大規模言語モデルのプロトタイプで、自身に新しいデータを生成し、自身のパフォーマンスを評価し、改善指標に基づいてハイパーパラメータを調整することができます。このモデルは、博士後レベルの科学と数学の理解能力に優れており、コーディングタスクにも使用できます。
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Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-1M-qx64n-mlxは、混合専門家アーキテクチャとDeckard混合精度量子化技術を採用した大規模言語モデルで、800億のパラメータと1Mトークンのコンテキスト長を持っています。このモデルは、科学技術推論と長文処理において卓越した性能を発揮し、命令モデルと比較して認知ベンチマークテストで20 - 35％の向上を示します。
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Nanbeige4-3B-Thinkingは第4世代のNanbeige大規模言語モデルファミリーの30億パラメータの推論モデルで、データ品質とトレーニング方法の向上により、高度な推論能力を実現しています。このモデルは数学、科学、創造的な文章作成、ツールの使用などの複数の分野で優れた性能を発揮し、多段階のコース学習と強化学習トレーニングをサポートしています。
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bert-base-uncasedをベースに、LoRA（低ランク適応）技術を用いて微調整された意図分類モデルです。テキストをビジネス、技術、科学などのカテゴリに分類でき、意味ルーティングプロジェクトの一部です。RustのCandleフレームワークに対して最適化されています。
BERT基礎大文字小文字区別なしモデルに基づき、LoRA（低ランク適応）技術を使用して微調整された意図分類モデルで、テキストをビジネス、技術、科学などのカテゴリに分類でき、意味ルータープロジェクトの一部で、Rust言語のCandleフレームワークに対して最適化されています。
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。
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MobileLLM - R1はMetaが公開した高効率推論モデルシリーズで、140M、360M、950Mの3種類の規模があります。このモデルは数学、プログラミング、科学問題に特化して最適化されており、パラメータ規模が小さいにもかかわらず、大規模モデルと同等またはそれ以上の性能を実現しています。
MobileLLM-R1はMetaが発表した高速推論用の言語モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学的問題解決に特化しています。このモデルはパラメータ規模が小さいにもかかわらず、優れた性能を発揮し、完全な訓練レシピとデータソースを提供して再現研究をサポートします。
MobileLLM - R1はFacebookが開発した高効率推論モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学問題の解決に特化しています。このモデルは約2Tの高品質ラベル付きデータのみで事前学習を行ったにもかかわらず、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しまし。
MobileLLM-R1は、数学、プログラミング、科学の問題に特化した効率的な推論モデルシリーズで、少ないトレーニングデータで優れた性能を実現し、完全なトレーニングレシピとデータソースを提供します。
MobileLLM-R1はMetaが開発した効率的な推論モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学の問題解決に特化しています。このモデルは140M、360M、950Mの3つの規模のバージョンを提供し、優れた推論能力と再現性を備えています。
MobileLLM-R1はMobileLLMシリーズの高効率推論モデルで、数学、プログラミング、科学問題に特化して最適化されています。パラメータ規模が小さいにもかかわらず、より高い精度を実現し、低トレーニングコストと高効率の特徴を持っています。
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Mintaka-Qwen3-1.6B-V3.1は、科学的推論に特化した効率的なモデルで、Qwen-1.6Bをベースに構築され、DeepSeek v3.1合成軌跡（10,000件の記録）で訓練されました。ランダムイベントのシミュレーション、論理問題の分析、構造化された科学的推論に最適化されており、記号精度と軽量デプロイのバランスを取っています。
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
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。
arXiv APIを通じて科学論文へのアクセスを提供するMCPサーバーで、検索、論文のメタデータと要約の取得などの機能をサポートしています。
マカオ科学技術大学のキャンパスシステム用に設計されたMCPサーバーで、LLMが自動的にWemustとMoodleにログインし、授業スケジュールを取得し、授業資料を照会し、待办事項を確認し、講義資料をダウンロードし、ページを自動的に開くことができます。
Molecule - MCPは分子科学ツールとClaude AIを接続するサーバーで、MCPプロトコルを通じてAIが分子モデリングツールを直接制御できます
Academia MCPは、学術研究用に設計されたMCPサーバーで、科学論文とデータセットの検索、取得、分析、報告ツールを提供し、ArXiv、ACL Anthology、Hugging Faceなどのプラットフォームをサポートし、ウェブページのクロール、LaTeXコンパイル、PDF閲覧、LLM強化機能も含まれています。
medRxiv MCPサーバーは、AIアシスタントとmedRxivプレプリントライブラリをつなぐ架け橋であり、MCPプロトコルを通じて健康科学論文の検索、アクセス、分析機能を実現します。
Lookerctl は、LookML を大規模に管理および最適化するための包括的なコマンドラインツールです。ローカルでの高速検証、使用分析、依存関係マッピング、科学的なテスト、AI 統合などの機能を提供し、AI エージェントが使用できる MCP サーバーをサポートします。
WolframAlpha LLM APIへのアクセスを提供するMCPサーバーで、自然言語で数学、科学などの多くの分野の質問に対応
ネオコーダーは、Neo4jの知識グラフをベースにしたAIプログラミング支援システムで、MCPサーバーを介してAIアシスタントと知識グラフのやり取りを実現し、標準化されたコーディングワークフロー、動的操作マニュアル、およびプロジェクトメモリ機能を提供します。このシステムは、基本的なプログラミング、科学研究、意思決定分析、複雑なシステムモデリング、知識グラフ管理、コード分析など、複数の操作モード（インカーネーション）をサポートし、ワークフローテンプレートと実行記録をNeo4jに保存することで、コーディングプロセスのトレーサビリティと標準化を保証します。
神経小児発達システムは、画期的な人工知能フレームワークで、人間の心理発達段階（認知、感情、社交的成長を含む）を模倣することで、ニューラルネットワークの学習方法を再構築します。このシステムは、発達心理学理論（ピアジェの認知発達段階、愛着理論など）と神経科学の原理を統合し、知覚処理、感情調節、記憶システム、心理コンポーネントを含む複雑なアーキテクチャを構築し、真の感情知能と自然な発達能力を持つAIを作成することを目指しています。
WolframAlpha LLM APIへのアクセスを提供するMCPサーバーで、自然言語で数学、科学、歴史などの多分野の問題を検索し、構造化された応答を返します。
Ruchyはデータサイエンスと科学計算に使用される現代的なプログラミング言語で、自ホスト型コンパイラ、包括的なツールチェーン、企業レベルの品質基準を備えています。
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MCP.scienceはオープンソースプロジェクトで、さまざまなMCPサーバーを提供します。科学研究アプリケーション向けに設計されており、AIモデルが標準化されたプロトコルを介して科学データ、ツール、およびリソースと相互作用できるようにします。
Symbolica - mcpは、科学計算モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、記号計算、データ分析、可視化、量子計算などの機能を提供し、コンテナ化環境での実行をサポートしています。
Model Context Protocolに基づくサーバーで、protocols.io科学実験プロトコルプラットフォームとのやり取りツールを提供し、プロトコルの検索、作成、管理、手順操作などの機能を含みます。
Adaptive Graph of ThoughtsはNeo4jグラフデータベースに基づく知能科学的推論フレームワークで、グラフ構造を通じて複雑な科学的推論タスクを実現し、Claude DesktopなどのAIアプリケーションとの統合をサポートします。
medRxiv MCPサーバーは、AIアシスタントとmedRxivのプレプリントライブラリを接続するブリッジであり、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を介して健康科学プレプリントの検索およびアクセス機能を実現します。
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