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Mistral AIがTimestralをリリース:GoogleのTimesFM-3を上回る209Mの予測モデルファミリー

Mistralは、5Mから209Mパラメータの時系列基盤モデルファミリーであるTimestralをリリースした。209Mモデルはゼロショットモデルの中でGIFT-Eval、TIME、fev-benchをリードし、CPUで動作する。投稿「Mistral AI Releases Timestral: A 209M Forecasting Model Family That Outperforms Google’s TimesFM-3」はMarkTechPostで最初に公開された。

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フィラデルフィアで女性が配達ロボットを妨害したとして逮捕された

キャロリン・マーヴィンは、Uberの配達ロボットの進路を妨害し、どこうとしなかったため、秩序紊乱行為で逮捕され、起訴された。マーヴィンはフィラデルフィアのABC13に対し、「彼らが人間の配達員の仕事を奪っているのは分かっているので、見かけるたびに前に立ちはだかって抗議してきた[…]」と語った。

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TinyFishが検索を無料に:AIエージェントがウェブを読む本当のコスト

ウェブを読むAIエージェントは2種類のコストを支払う。1つ目は検索料金で、検索APIや取得APIがリクエストごとに請求するものだ。2つ目はモデル処理で、取得したページからAIモデルに渡されるコンテンツはトークンを消費し、推論や生成された応答はさらにコストを追加する。ウェブインフラのTinyFishは[…] という記事「TinyFish Makes Search Free: What It Really Costs an AI Agent to Read the Web」は最初にMarkTechPostに掲載された。

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Google、再帰的エージェント活用フレームワーク「Harness2」をオープンソース化

Google Researchは、テスト時にエージェントのハーネスを書き換えるApache-2.0フレームワーク「Harness2」をリリースした。1回の改善ステップで、重みの更新なしにWorkBuddy-Bench上でGLM-5が11.5ポイント向上した。投稿「Google Open-Sources Harness2, a Recursive Agent Harnessing Framework」はMarkTechPostで最初に公開された。

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NVIDIA Structured Data Modelsでゼロトレーニングの表形式予測を行う方法

このチュートリアルでは、NVIDIAの新しいライブラリであるStructured Data Modelsを実装します。これは、テーブル向けの複数の事前学習済み基盤モデルを単一のPyTorchインターフェースの背後にまとめたもので、これを使って学習なしで予測を行います。このライブラリは、単一テーブル向けのTabICLv2とKumoTabular、およびリレーショナルデータベース全体向けのKumoRelationalをラップしており、それぞれがインコンテキスト学習によって回答します。私たちは[…] 投稿「How to Make Zero-Training Tabular Predictions with NVIDIA Structured Data Models」は最初にMarkTechPo...に登場しました。

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Voxel51 3.0 の登場:フィジカル AI のための統合マルチモーダルデータプラットフォーム

Voxel51 3.0は、物理AIチーム向けにマルチモーダルセンサーデータの検索、キュレーション、アノテーション、評価を1つのプラットフォームに統合します。45以上のMCPツールを備えたVoxel51 Agent、データセットのバージョン管理、無料のセルフサービスティアを追加しました。投稿「Meet Voxel51 3.0: A Unified Multimodal Data Platform for Physical AI」はMarkTechPostで最初に公開されました。

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