新技術・技術紹介– category –
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AI「音声時計」が年齢予測で認知症・生物学的加速老化リスクを特定、スペイン語話者3,000人の研究で実証
Live Science アメリカ 概要 新たな機械学習モデル「音声時計」が、人の音声から実年齢を推定し、認知機能障害、認知症、加速した生物学的老化の兆候を示す可能性を明らかにしました。スペイン語話者約3,000人を対象とした研究では、AIが推定した年齢が実... -
NVIDIA Isaac ROS 5.0｜FoundationPoseで姿勢推定を5.5倍高速化
NVIDIA Technical Blog アメリカ 概要 NVIDIAは、Isaac ROS 5.0を発表し、ロボット開発者がエージェント対応のオープンソースロボティクスアプリケーションを構築できるよう強化した。新バージョンには、オブジェクトの姿勢推定と追跡を最大5.5倍高速化す... -
rentosertibとは｜生成AIが設計した肺線維症薬のPhase 2a試験
Brieflands アメリカ 概要 AI支援創薬において、生成AIアプローチを用いて発見・設計された低分子TNIK阻害剤rentosertib（以前のISM001-055/INS018_055）が、特発性肺線維症（IPF）を対象としたランダム化第IIa相臨床試験で評価された。これは計算研究から... -
AIエージェントによる創薬｜37,000人を投入した開発加速状況
Stanford Medicine アメリカ 概要 スタンフォード大学医学部の研究室からスピンアウトしたAIバイオテック企業が、37,000人のAIエージェントを創薬パイプライン全体に投入し、成功の可能性が高い薬物候補の予測を飛躍的に向上させています。この仮想企業は... -
ASCENDとは｜NHTSAとSAEが策定する自動運転の安全性基準
GeekNewz アメリカ 概要 米国高速道路交通安全局（NHTSA）と自動車技術者協会（SAE）は、共同で自動運転システム（ADS）の安全性と性能を評価するための新しいコンソーシアム「ASCEND」を立ち上げました。ASCENDは、データ駆動型のアプローチに基づき、ADS... -
AI創薬の臨床成功率｜第I相80-90%から第II相の課題まで
World Health Expo 不明 概要 AIは標的同定や分子設計を通じて創薬プロセスを加速させており、AlphaFoldのようなツールを活用したタンパク質構造予測や生成モデルによる新規分子構造設計が可能になっています。AIによって発見された候補薬は第I相臨床試験... -
Samsone-134Mとは｜Samsung R&Dの小型オーディオ言語モデル
arXiv.org ポーランド 概要 Samsung R&D Institute PolandとAGH University of Krakówの研究者らが、オンデバイス推論に特化したオープンな小型オーディオ言語モデル（SALM）ファミリー「Samsone」を発表しました。そのコアモデルであるSamsone-134Mは... -
MiniMax M2.5｜2026年3月のコーディング性能とベンチマーク順位
Openlayer アメリカ 概要 LLMのコーディング能力を評価する最新ベンチマーク「SWE-bench Verified」において、MiniMax M2.5が2026年3月時点で80.2%の解決率を達成し、首位に立ちました。これにAnthropicのClaude 3.7 SonnetとOpenAIのGPT-4.5が続いていま... -
Claude Opus 5.5とは｜Anthropicが発表、性能と料金
LLM Stats アメリカ 概要 Anthropicは2026年9月22日、マルチモーダル入力に対応し、1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデル「Claude Opus 5.5」を発表しました。このモデルは、入力100万トークンあたり4.00ドル、キャッシュ入力100万ト... -
LLM Statsが発表：2026年9月のベスト推論AIモデルランキング、363モデルのベンチマークデータを公開
LLM Stats グローバル 概要 LLM Statsは2026年9月17日、推論タスクに特化したAIモデルの最新ランキングを発表し、363モデルを444のベンチマークで評価しました。このランキングは、各モデルの論理、計画、問題解決能力を比較し、スコア、評価方法、既知の... -
Claude Fable 5.1が推論AIモデルランキングで84.8ポイントを記録、GPT-6 Astraを上回る
BenchLM.ai グローバル 概要 BenchLM.aiが発表した2026年9月の推論AIモデルランキングで、Claude Fable 5.1が84.8ポイントを獲得し、GPT-6 Astra（82.9ポイント）やClaude Opus 5（81.8ポイント）を抑えて首位に立ちました。BenchAlign v5契約データに基づ... -
オープンウェイトLLM「GLM 5.3-flash」、サイバーセキュリティエクスプロイトベンチマークで高スコアを記録、業界にセキュリティ対策の猶予期間1年を警告
daily.dev (Tech Lead Digest) 不明 概要 オープンウェイトLLMであるGLM 5.3-flashが、安全拒否機能を「除去」した後に、CyberGymやExploitBenchなどのサイバーセキュリティエクスプロイトベンチマークで非常に高いスコアを記録しました。これにより、わず... -
Purdue大学、モデルベース制御と生成AIを融合し、信頼性の高い「人間中心型Physical AI」の開発に着手
Purdue Engineering アメリカ 概要 Purdue大学の研究チームは、次世代の「Physical AI」開発に向け、モデルベース制御と基盤モデル・生成AIを統合するプロジェクトを開始しました。この研究は、厳格な安全性と動的制約を満たしつつ、人間と互換性のある行... -
Google、「Gemini 3.8 Live」モデルを投入し、97言語対応とマルチステップ推論でリアルタイム音声AIを革新
TechShots アメリカ 概要 Googleは、リアルタイム音声AIの能力を飛躍的に向上させる新オーディオモデル「Gemini 3.8 Live」および「Gemini 3.8 Live Extended Thinking」を発表しました。これらのモデルは、会話の流れを中断せずにツールやAPIの呼び出しを... -
清華大学とShengshu Technologyがリアルタイム対話・編集可能な空間ビデオ生成モデル「Vidu S2」を発表、720p生成と指示追従を強化
arXiv (Tsinghua University, Shengshu Technology) China 概要 清華大学とShengshu Technologyの研究者が、リアルタイム対話型、編集可能、空間ビデオ生成モデル「Vidu S2」をarXivで発表しました。Vidu S2は、Vidu S2-Avatar（リアルタイム対話型デジタ... -
Danube DynamicsとEVVAがAI活用で高反射部品の表面欠陥検査を30秒から5秒未満に短縮、生産性6倍向上
unconfirmed (via Metrology News) Austria 概要 オーストリアのDanube DynamicsとEVVAの共同開発により、AIベースの高反射部品表面欠陥検査システムが発表されました。このシステムは、1ユーロボックスあたり最大126個のコンポーネントの表面欠陥を自動評... -
サリー大学とNVIDIA、AI生成シーンのユーザー操作応答性を高める新トレーニング手法を開発
University of Surrey and NVIDIA (via unconfirmed preprint) United Kingdom 概要 サリー大学とNVIDIAの研究者が、AI生成シーンがユーザーのカメラコマンドに対してより正確に応答する新しいトレーニング方法を開発しました。この方法は、特にAI駆動のビ... -
Compute-in-Flashシステム向けLLM推論アルゴリズムがKVキャッシュトラフィックを15倍削減し、Llama-3.1-8BとQwen-2.5-7Bで省エネ・低遅延を実現
arXiv 不明 概要 arXivで発表された研究が、LLM推論のメモリ帯域幅制限を克服するため、Compute-in-Flashシステム上で動作する新しいアルゴリズムを提案しました。この技術は、エンドツーエンドの整数のみの量子化と辞書ベースのKVキャッシュ圧縮戦略を組... -
新ベンチマーク「TAM」がGPT-5の長期的手続き推論能力に大きな課題を提示：ICD-10-CM臨床コーディングで厳密一致性能1%に留まる
arXiv 不明 概要 大規模言語モデル（LLM）の長期的手続き推論能力を正確に評価するため、新たなベンチマーク「Tasks over Application Manuals (TAM)」がarXivで発表されました。TAMは、ICD-10-CM臨床コーディングや米国連邦量刑といった実世界タスクを特... -
LLMテスト時スケーリングで候補生成戦略がエネルギー消費を最大4.86倍、レイテンシを6.12倍悪化させることをPhi-3-miniとQwen2.5-1.5BのA100 GPU評価で確認
Mobina Kashaniyan (referencing IEEE/ACM SC26 Workshop) 不明 概要 LLMのテスト時スケーリングにおいて、マルチ候補推論のエネルギーとパフォーマンスは、単なる候補数ではなく「候補生成戦略」に大きく左右されることがIEEE/ACM SC26 Workshopで発表さ...
