OpenAI が From assistance to execution: How enterprises put AI to work を発表 ── エンタープライズ利用の実態と「フロンティア企業」の圧倒的な差
OpenAIの最新レポートで判明した、エンタープライズにおけるAI利用の実態とフロンティア企業との圧倒的な差。Codexの急成長や法務部門での爆発的普及を解説。
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OpenAI How RingCentral builds AI-native work from engineering to ops を発表 ── 全社員がCodexでプロダクト化
RingCentralがChatGPT WorkとCodexを用い、非技術者も含む全社員でAI開発を加速させた事例。年商26億ドル企業の組織変革を詳解。
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Hugging Face Record, train, and deploy from one place with Strands Agents, LeRobot, and Hugging Face Storage Buckets の発表 ── ループのデータ転送コストを削る新基盤
AWS Strands AgentsとHugging Face Storage Bucketsによるロボット学習ループの最適化。データ転送コスト削減と一元管理を実現する新基盤を紹介。
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Hugging Face What We Learned by Reproducing 2,200 papers from ICML で、AI研究の再現性ギャップを可視化
ICML 2026の論文約3分の1をエージェントで再現。19日で6,800超の検証ログが生成された大規模ハッカソンの知見と、AI時代における研究審査の変容。
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Hugging Face Introducing OlmoEarth embeddings: Custom embedding exports from OlmoEarth Studio for downstream analysis で、地球観測データの圧縮に革命
Hugging Face Introducing OlmoEarth embeddings: Custom embedding exports from OlmoEarth Studio for downstream analysis で、8ビット量子化による超軽量地球観測ベクトル出力が開始
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Hugging Face が LFM2.5-VL-3B for Better and Faster Vision Capabilities for the Edge を公開 ── 34Tトークンで鍛えたエッジ推論の新基準
LiquidAIのLFM2.5-VL-3Bは、34Tトークンで学習した小型ビジョン言語モデル。エッジデバイスでの高速推論とUI理解能力に注目が集まる。
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Hugging Face が Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens を発表 ── アーレント記憶とトークン削減の攻防
エージェントの失敗教訓を圧縮せず「数え上げる」ACEとALTK-Evolve。トークン削減と精度維持の新たな解を探る。
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Hugging Face が TutorMoments: Do AI tutors know when to help and when to hold back? を発表 ── 「教えすぎ」問題に光を当てる
AIチューターが「教えすぎ」になっていないか評価するTutorMoments。人間の教師のような介入タイミングのバランスを測る新フレームワークを紹介
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NVIDIA Cosmos-H-Dreams: Bringing Real-Time Generative Simulation to Surgical Robotics ── 手術ロボットの「リアルタイム」シミュレーションが実用域へ
NVIDIA、手術ロボット用リアルタイム生成シミュレーター「Cosmos-H-Dreams」を発表。単一GPUで動作し、複雑な手術シーンの即時シミュレーションを実現
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MiniMax が MiniMax-H3 をリリース ── 2K解像度動画とステレオ音声生成を実現
MiniMaxが新モデルH3を公開。2K動画とステレオ音声生成に対応し、11言語をサポートするオールマイティなマルチモーダルAIです。
