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自律型産業AIへのより安全な道を築く

産業AIは新たな段階に入っている。数十年にわたる予測分析やその他の専門的なアプリケーションを経て、基盤モデル、フィジカルAI、エージェントAIの進歩により、産業環境全体でより複雑なタスクを自動化することが可能になっている。しかし、純粋にデジタルの世界で動作するAIとは異なり、産業AIは物理システムと直接対話することができ、…

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StepFun、Step 5 Previewのオープンウェイトを公開:600B MoE、27Bアクティブ、1Mコンテキスト

StepFunがStep 5 Previewをオープンウェイトとしてリリースしました。FP8とBF16のチェックポイントがHugging FaceとModelScopeで公開されています。Step 5 Previewは、長期的なエージェント作業向けにStepFunが構築したスパースなMixture-of-Expertsモデルです。総パラメータ数は600B、トークンあたり27Bがアクティブで、最大1Mトークンのコンテキストに対応します。開発者にとって、これは[…] この記事「StepFun Releases Step 5 Preview Open Weights: 600B MoE, 27B Active, 1M Context」は最初にMarkTechPostで公開されました。

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Perplexity、AIエージェント向けFirecracker MicroVMサンドボックス「SPACE」をオープンソース化

Perplexityは、Perplexity Computerのあらゆるタスクを支えるサンドボックスプラットフォームであるSPACEをオープンソース化しました。Perplexity SPACEサンドボックスは、各エージェントタスクに専用のFirecrackerマイクロVMを提供します。認証情報と外向きトラフィックは、そのVMの外部から制御されます。コードはApache 2.0の下、GitHubで公開されています。コーディングエージェントやブラウジングエージェントを構築するチームにとって、これは実運用でテスト済みの分離[…]という記事「Perplexity Open-Sources SPACE, a Firecracker MicroVM Sandbox for AI Agents」は最初にMarkTechPostに掲載されました。

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Liquid AI、d1-ultraをリリース:AA Decision Indexで65を記録するマルチモーダル意思決定モデル

Liquid AIは、1回のフォワードパスで較正された確率を返すテキストおよび画像の意思決定モデルであるd1-ultraをリリースした。Artificial Analysis Decision Indexで65を記録し、入力トークン100万あたり$0.042のコストがかかる。投稿「Liquid AI Releases d1-ultra: A Multimodal Decision Model That Scores 65 on the AA Decision Index」はMarkTechPostで最初に公開された。

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MetaがMuse Spark Openをリリース:1Mコンテキストを備えた816BのオープンウェイトMoE

MetaがMuse Spark Openをリリースした。これは816BパラメータのオープンウェイトMoEモデルで、42Bのアクティブパラメータと1Mトークンのコンテキストを持つ。MCP-Atlasでオープンモデルをリードし、2台のM5 Ultra Mac Studioで動作する。Meta Releases Muse Spark Open: 816B Open-Weight MoE With 1M Context の投稿はMarkTechPostで最初に公開された。

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NVIDIA、120Bのオープンマルチモーダルエージェントモデル「Nemotron 3.5 Super VL」をリリース

NVIDIAはNemotron 3.5 Super VLをリリースした。これは120BパラメータのオープンなマルチモーダルMoEモデルで、12Bのアクティブパラメータ、1Mトークンのコンテキスト、1台のDGX Sparkで動作するNVFP4ウェイトを備え、さらに2つのBoltエッジモデルも含まれる。投稿「NVIDIA Releases Nemotron 3.5 Super VL, a 120B Open Multimodal Agent Model」はMarkTechPostに最初に掲載された。

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CopilotKitがCLiFをリリース:エージェントのトレースとユーザーアクションをスキル、評価、ファインチューニングデータに変換する継続学習プラットフォーム

はじめに AIエージェントを大規模に提供するチームは、同じパターンに何度も直面しています。FableやAstraのような最上位モデルで構築されたエージェントでさえ、特定の製品内で複雑なエンドツーエンドのタスクを、展開できるほど一貫して実行するのに苦労しています。そのためチームは、最も重要なワークフロー向けの評価を苦労して作り上げます。多くの場合、何百、何千もの手書きの[…] この記事「CopilotKit Releases CLiF: A Continual Learning Platform That Turns Agent Traces and User Actions into Skills, Evals, and Fine-Tuning Da...」は

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